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Atelier découverte de la virtualisation des
données
Octobre 2020
Tarik Zaakour, Principal sales engineer
Agenda1. Généralités
2. Introduction à la Data Virtualization
3. Architecture
4. Cas d’usage et études de cas clients
5. Gouvernance & sécurité
6. Performance
7. Questions/Réponses
8. Démonstration avec le Denodo Test Drive
9. Questions/Réponses
10.Prochaines étapes
Généralités
4
Quelques généralités
• La présentation sera enregistrée
• Les échanges et les questions/réponses
• Avant la démonstration
• A la fin de la présentation
• N’hésitez pas à poser vos questions dans le chat au fil de
l’eau
• Pour accéder aux test drives :
• Se connecter à www.denodo.com
• Rubrique “Try Denodo Platform” puis “Denodo Test
Drives”
• Le Test Drive sur Azure n’est qu’un début : cas d’usage
Data Science et Data Marketplace sur AWS et GCP
Introduction à la Data Virtualization
Pourquoi la Data Virtualization? Défis, Solutions et Avantages
6
Acteurs et données de nos écosystèmes actuels
Situation actuelle simplifiée
Sales
HR
Apps/API
Executive
75% de la donnée stockée
jamais utilisée
90% des demandes nécessitent
du temps-réel
Marketing
Problèmes les plus communs:
× Collaboration et partage limitées
× Vues métiers inconsistantes et limitées
× Gouvernance complexe
× Environnement fragmenté
× Beaucoup (trop) de réplication
× Synchronisations en cascade, longues et
coûteuses
Data Science
AI/ML
7
Plateforme de données moderne souhaitée
POINT D’ENTRÉE UNIFIÉ POUR RECHERCHER,
EXPLORER ET CONSOMMER LA DONNÉE
SELF-SERVICE POUR TOUS LES PROFILS DE
L’ENTREPRISE
SÉCURITÉ & GOUVERNANCE RENFORCÉES
Simplicité, rapidité/agilité, sécurité… à moindre coût
Plateforme moderne
Sales
HR
Executive
Marketing Apps/API
Data Science
AI/ML
8
CONNECTER, INTROSPECTER & GOUVERNER VOS
SOURCES, AVEC ZERO REPLICATION DE LA DONNÉE
COMBINER & INTEGRER VOS DONNÉES EN VUES
MÉTIERS
CONSOMMER & SÉCURISER LES VUES MÉTIERS DANS
DE MULTIPLES FORMATS
Qu’est-ce la Data Virtualization?
Un logiciel permettant l’intégration et la gestion moderne des données d’entreprises
Sales
HR
Executive
Marketing Apps/API
Data Science
AI/ML
9
CONNECTER, INTROSPECTER & GOUVERNER VOS
SOURCES, AVEC ZERO REPLICATION DE LA DONNÉE
COMBINER & INTEGRER VOS DONNÉES EN VUES
MÉTIERS
CONSOMMER & SECURISER LES VUES MÉTIERS DANS
DE MULTIPLES FORMATS
Le fonctionnement de la Data Virtualization?
Connecter, Combiner & Consommer
Sales
HR
Executive
Marketing Apps/API
Data Science
AI/ML
COMBINE & INTEGRATE INTO BUSINESS DATA VIEWS
L’évolution historique
Les données au cœur de l’entreprise
10
Architecture
Les architectures de référence
Les données au cœur de l’entreprise
1
Logical Data
Warehouse
13
Architecture de référence de virtualisation des données
Gestion des métadonnées, Gouvernance de données, Sécurité de données
Sensor Data
Machine Data
(Logs)
Social Data
Clickstream Data
Internet Data
Image and Video
Enterprise Content
(Unstructured)
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Applications
Enterprise
Applications
Predictive
Analytics
Statistical
Analytics (R)
Text Analytics
Data Mining
Real-Time
Decision
Management
Alerts
Scorecards
Dashboards
Reporting
Data Discovery
Self-Service
Search
EDW
In-Memory (SAP
Hanna, …)
Analytical
Appliances
Tez
Map
Reduce
Hive
Spark
Drill
Impala
Storm
ODS
Cloud DW
(Redshift, …)
NosSQL
HBase
Solr
Hunk
YARN / Workload Management
HDFS
Big
Data
Cloud
Traditional
Enterprise
Data
Batch DW SQL Streams NoSQL Search
Data Storage and Analysis
Data Lake
Data Warehouse
Data
Sources
Data
Collection
Data Insights
(Flume, Kafka, …)
Real-Time Data Access (On-Demand / Streaming)
Data
Virtualization
Data Search & Discovery
Federation
Transformation
Abstraction
DataServices
Federation
Transformation
Abstraction
Optimization
Security
Governance
Data Caching
Big Data et Analytiques…
Direct Access to non-curated data
Logical Data Warehouse
Data Virtualization
Sqoop
ETL
CDC
DataVirtualization
14
Architecture de référence de virtualisation des données
Opérationel and Transactionel
Metadata Management, Data Governance, Data Security
Data
Warehouse
Web,
Cloud,
Saas
Enterprise
Applications
Enterprise
Application
Web
Mobile
Data Sources Service Consumers
Data Abstraction &
Delivery
Data Search & Discovery
Federation
Transformation
Abstraction
DataServices
Federation
Transformation
Abstraction
Optimization
Security
Governance
Data Caching
Enterprise
Service Bus
SOA
Service Providers
Cas d’usage et études de cas clients
16
Les cas d’usage de la Data Virtualization
DU STOCKAGE & MANAGEMENT, À LA CONSOMMATION, EN PASSANT PAR LA GOUVERNANCE ET LA SÉCURITÉ
DÉCISION
(REAL TIME)
K.Y.C.
(CLIENTS 360)
BI AGILE
(SELF-SERVICE)
DATA
SCIENCE
(ML & AI)
APPS
(MOBILE & WEB)
FUSIONS &
ACQUISITIONS
DATA
MARKETPLACE
RÉGLEMENTATIONS
(IFRS17, GRC)
GOUVERNANCE
& SÉCURITÉ
APIFICATION
(& SQLIFICATION)
COUCHE DONNÉE
UNIFIÉE
AGILITÉ
& SIMPLICITÉ
LIVRAISON
TEMPS-RÉELLE
ABSTRACTION
DONNÉES
ZÉRO
RÉPLICATION
DATA
CATALOG
PERFORMANCES
OPTIMISÉES
LOGICAL DATA
WAREHOUSE/LAKE
BIG DATA
FABRIC
HYBRID
DATA FABRIC
DATA
INTEGRATION
DATA
MIGRATION
REFACTORING &
REPLATFORMING
DATA CONSUMPTION
DATA STORAGE & MANAGEMENT
DATA GOVERNANCE, MANIPULATION & ACCESS
Sales
HR
Executive
Marketing Apps/API
Data Science
AI/ML
LOGICAL
DATA
WAREHOUSE
API
MIGRATION
MOVETO
THECLOUD
BIG
DATA
FABRIC
DATAGOVERNANCE
DATACATALOG
17
Présentation
Ucb est une société biopharmaceutique mondiale,
fondée en 1928, son ambition est de transformer la vie
des personnes atteintes de maladies neurologiques et
immunologiques sévères. En 2018, avec environ 7500
employés dans le monde, l'entreprise a réalisé un
chiffre d'affaires total de plus de 5 milliards de dollars.
18
Présentation
• Besoin d'une vue omnicanal en temps
réel à 360 degrés des données des
patients à travers les différentes
sources.
• Les processus ETL traditionnels
n'étaient pas assez rapides pour
répondre aux besoins en données des
équipes métiers.
• Réduire le temps de développement
pour transformer les données pour au
final un usage analytique.
• Faciliter l'accès aux données sur
plusieurs sources de données.
• De plus en plus d'applications migrent
vers le cloud, mais la nécessité
d'analyser les données de manière
croisée reste toujours présente
• Les scientifiques des données utilisent
la couche de virtualisation Denodo
pour explorer les données, écrire des
scripts et élaborer des
recommandations pour augmenter les
ventes et améliorer les traitements
• La plate-forme Denodo est établie
comme un élément essentiel de
l'architecture de l'entrepôt de données
logique au-dessus des diverses sources
de données d'UCB.
• La plate-forme Denodo se connecte, au
lieu de collecter des données comme
dans ETL, à chaque source et présente
des vues de données aux utilisateurs
professionnels sous la forme d'une
couche sémantique virtuelle
• En un an de mise en œuvre de
Denodo, UCB a pu mettre en
production six cas d'utilisation
différents dans différents domaines
fonctionnels.
• La plate-forme Denodo a réduit de
moitié le temps de développement
par rapport au temps requis par les
processus ETL de l'entreprise.
• Denodo a fourni à UCB la vitesse,
l'efficacité et l'agilité dont
l'entreprise avait besoin, ce qui lui a
permis d'avancer avec ses produits
de données tout en rationalisant les
rapports réglementaires.
Les défis La Solution Les résultats
19
Présentation
Les applications
consommatrices
Les sources
Netezza
MyAccess
SQL Server
Gouvernée & Sécurisée
Plateforme de
Livraison de
Données
Coûts de dév.
Agilité
Avec le meilleur TTM
20
Présentation
Rexel est un groupe français, fondé en 1967, spécialisé
dans la distribution de matériel électrique, de
chauffage, d'éclairage et de plomberie mais aussi dans
les énergies renouvelables et les produits et services
d'efficacité énergétique, l'habitat connecté, et les
services comme la location d'outillage portatif ou des
suites logicielles à destination des professionnels
21
Présentation
• Remplacement de la solution
actuelle de grilles de tarification
client
• Sources de données disparates dans
le système d'informations
• Denodo suppose une couche
d'abstraction logique et simplement
un accès aux données pour les
applications métiers
• Nouvelles fonctionnalités apportées
par Denodo en tant que requêtes
SQL complexe qui gèrent certains
calculs entre l’ERP et la couche BI.
Par exemple: Denodo fournit des
KPI directs à l'utilisateur final.
• Tout d'abord, permettre de capitaliser
sur des structures standardisées
indépendantes des sources de données.
• Favoriser l'accélération de la
digitalisation et ne pas placer la
construction de solutions applicatives
consommatrices de données
référentielles sur le chemin critique.
• Diffusion et consommation de données
d'entreprise hautement flexibles,
résilientes et efficaces sur un point
unique et cohérent
• La valeur de Denodo est perçue comme
offrant des rendements élevés grâce à
l'agilité et la flexibilité en tant que
composante stratégique clé de notre
modernisation des SI.
Les défis La Solution Les résultats
22
Présentation
-Stacie Hall, Enterprise Architect, Intel
Data Virtualization is a game changer
for our data.”
24
Leurs défis
• Données mondialement distribuées à travers des
outils et technologies hétérogènes
• Nouvelles sources de données (ex: big data) &
nouveaux consommateurs (ex: émergence du SaaS)
• Nouveaux canaux de communication (ex: mobile)
• Web Services et API Management
• Fusions et acquisitions
• Analystes en demande de données fraîches et
faciles d’accès
25
Résultats
• Données mondialement distribuées à travers des
outils et technologies hétérogènes
• Nouvelles sources de données (ex: big data) &
nouveaux consommateurs (ex: émergence du SaaS)
• Nouveaux canaux de communication (ex: mobile)
• Web Services et API Management
• Fusions et acquisitions
• Analystes en demande de données fraîches et
faciles d’accès
Gouvernance et sécurité
27
Gouvernance et virtualisation des données
• La gouvernance des données est un sujet vaste et supérieur à la portée de la
virtualisation des données
• La virtualisation des données peut aider un processus de gouvernance des
données dans les domaines suivants :
• La cohérence des données
• Qualité et intégrité des données (et confiance dans ces données)
• Accès aux données
• Facilité d'utilisation des données
28
Catalogue de données avec accès aux données
29
Principes de sécurité
 Contrôle centralisé
 Autoriser l'accès en fonction des besoins de
l'entreprise, indépendamment de la
localisation des données ou de la méthode
d'accès
 Définir un contrôle d'accès fin sur toutes les
sources de données (fichiers, services web, ...)
 Configuration centralisée
 Intégré à votre environnement
 SSO, Kerberos
 Authentification locale ou LDAP
 Comptes de pass-though ou de service
nom pays téléphone SSN
John Smith USA 555-1212
Alain
Durand
France
Mary White USA 555-2212
Contrôler l'accès aux colonnes,
aux lignes ou même aux
valeurs individuelles
30
Principes de sécurité
 Contrôle centralisé
Denodo gère la sécurité comme sur une DB :
▪ S’intègre avec votre Active Directory & SSO
▪ Masquage dynamique, restrictions sur les colonnes et les
lignes selon les Roles & Privileges des utilisateurs
 Intégré à votre environnement
Centralise la sécurité - basée sur comment les
utilisateurs utilisent la donnée et non
comment elle est stockée
IT Semantic Layer
JOIN
GROUP
BY
GROUP
BY
1. Requête métier
2. Authentification avec
une corporate identity
3. Application des règles
d’autorisation .
Par exemple, masque SSN
et restriction locale
4. Requête envoyée à la
source avec les filtres de
conditions correspondants
5. Résultat sécurisé
est généré et envoyé
à l’utilisateur
DISPARATE DATA SOURCESLess StructuredMore Structured
DATA CONSUMERSDATA CONSUMERSAnalytical Operational
Performance
32
La performance
 Les données restent à la source
 Lorsqu’une requête est traitée par Denodo, les données sont
remontées depuis les sources
 Potentiellement un volume de données important dans des sources
disparates
 Stratégie de Denodo : Maximiser le traitement à la source
 Minimiser le trafic réseau
 Tirer parti des capacités de traitement des sources
 Compléter avec un cache intelligent
 Optimisations spécifiques pour les sources MPP (Massively Parallel
Processing)
33
La performance
Combiner
Transformer
Livrer
Application
Source
RDBMS
Source
Big Data
Source
Web Service
Un volume de données important
est potentiellement transféré
2) Toutes les données
concernées sont remontées
des systèmes sources
Sans Data Virtualization… 1) L’utilisateur demande la donnée
à travers une application
3) Les données sont ensuite
combinées et transformées
directement dans l’application
et livrées à l’utilisateur
Tout le travail est
exclusivement
fait dans
l’application
34
La performance
Combiner
Transformer
Livrer
Application
Source
RDBMS
Source
Big Data
Source
Web Service
Avec Data Virtualization
1) L’utilisateur demande la donnée
à travers une application. Denodo
analyse la requête et envoie des
requêtes ciblées aux sources
2) Le traitement des données à
la source est maximisé via
la délégation, selon leurs
capacités techniques
3) Les données sont ensuite
combinées et transformées
par Denodo, livrées à l’application
et l’utilisateur
Le travail
est partagé par les
sources et par
Denodo
Le volume de données transféré
est nettement réduit
35
La performance
SELECT c.state, AVG(s.amount)
FROM customer c JOIN sales s
ON c.id = s.customer_id
GROUP BY c.state
Ventes Client
JOIN
GROUP BY
Ventes Client
Table
temporaire
JOIN
GROUP BY
Option 1 Option 2 Option 3
Temp-Client
Les données « clients » et « ventes » sont stockées dans différentes
sources.
Quel est le meilleur plan d'exécution ?
Stratégie fédération simple
(outils BI)
Mouvement temporaire des données
(Si les sources le permettent)
300 M 2 M 2 M
50
Ventes Client
JOIN
GROUP BY
ID
GROUP BY
state
Délégation partielle d'agrégation
2 M
2 M
... juste un exemple parmi les
stratégies appliquées par Denodo
dans l'optimisation des requêtes
36
La performance
SELECT c.state, AVG(s.amount)
FROM customer c JOIN sales s
ON c.id = s.customer_id
GROUP BY c.state
Fonctionnement de Denodo par rapport aux autres moteurs de la fédération
Système Temps d'exécution
Données
transférées
Technique d'optimisation
Denodo 9 sec. 4 M
La delegation de
l'agrégation
Autres 125 sec. 302 M Aucun : scan complet
300 M 2 M
Ventes Client
JOIN
GROUP BY
2 M
2 M
Ventes Client
JOIN
GROUP BY
ID
GROUP BY
state
Pour maximiser la délégation
au dataware, l'agrégation est
divisée en 2 étapes :
• 1ère par ID client
• 2ème par État
Cela a considérablement
réduit le trafic réseau et la
complexité de traitement
dans Denodo
Q&A
Démonstration avec le Denodo Test
Drive
39
Atelier : analyse tendances annuelles de ventes
Prochaines étapes
Clients
850+ actifs
F500, G2000 & Start-ups
Santé financière
$4B+ Fond privé (HGGC).
60+% croissance annuelle; Zéro dette; Profitable.
Présence Denodo
Palo Alto (USA) & A Coruña (Espagne)
Présence mondiale
Leadership
A l’origine et « Pure Player » de la data
virtualization (leader & pionnier) – depuis 1999
Reconnaissance des analystes et du marché en
tant que leader (Forrester, Gartner, Clients depuis
6+ ans)
Nombreux trophées
Denodo Technologies
Leader & Pionnier dans la Data Virtualization
Technologie
Industrie
Service financier
Assurance
Santé
Secteur public
Télécommunication
Distribution
Pharma / Bio-Tech
Energie
Denodo Technologies
Leader & Pionnier dans la Data Virtualization
Partenaires technologiques
Intégrateurs & ESN
Clients
850+ actifs
F500, G2000 & Start-ups
Santé financière
$4B+ Fond privé (HGGC).
60+% croissance annuelle; Zéro dette; Profitable.
Présence Denodo
Palo Alto (USA) & A Coruña (Espagne)
Présence mondiale
Leadership
A l’origine et « Pure Player » de la data
virtualization (leader & pionnier) – depuis 1999
Reconnaissance des analystes et du marché en
tant que leader (Forrester, Gartner, Clients depuis
6+ ans)
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Leader & Pionnier dans la Data Virtualization
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virtualization (leader & pionnier) – depuis 1999
Reconnaissance des analystes et du marché en
tant que leader (Forrester, Gartner, Clients depuis
6+ ans)
Nombreux trophées
AUTO ÉVALUATION
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Téléchargez Denodo Express
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Évaluez (1h) avec le Test Drive:
Denodo Platform
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© Copyright Denodo Technologies. All rights reserved
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Discovery Session France: Atelier découverte de la Data Virtualization

  • 1. Atelier découverte de la virtualisation des données Octobre 2020 Tarik Zaakour, Principal sales engineer
  • 2. Agenda1. Généralités 2. Introduction à la Data Virtualization 3. Architecture 4. Cas d’usage et études de cas clients 5. Gouvernance & sécurité 6. Performance 7. Questions/Réponses 8. Démonstration avec le Denodo Test Drive 9. Questions/Réponses 10.Prochaines étapes
  • 4. 4 Quelques généralités • La présentation sera enregistrée • Les échanges et les questions/réponses • Avant la démonstration • A la fin de la présentation • N’hésitez pas à poser vos questions dans le chat au fil de l’eau • Pour accéder aux test drives : • Se connecter à www.denodo.com • Rubrique “Try Denodo Platform” puis “Denodo Test Drives” • Le Test Drive sur Azure n’est qu’un début : cas d’usage Data Science et Data Marketplace sur AWS et GCP
  • 5. Introduction à la Data Virtualization Pourquoi la Data Virtualization? Défis, Solutions et Avantages
  • 6. 6 Acteurs et données de nos écosystèmes actuels Situation actuelle simplifiée Sales HR Apps/API Executive 75% de la donnée stockée jamais utilisée 90% des demandes nécessitent du temps-réel Marketing Problèmes les plus communs: × Collaboration et partage limitées × Vues métiers inconsistantes et limitées × Gouvernance complexe × Environnement fragmenté × Beaucoup (trop) de réplication × Synchronisations en cascade, longues et coûteuses Data Science AI/ML
  • 7. 7 Plateforme de données moderne souhaitée POINT D’ENTRÉE UNIFIÉ POUR RECHERCHER, EXPLORER ET CONSOMMER LA DONNÉE SELF-SERVICE POUR TOUS LES PROFILS DE L’ENTREPRISE SÉCURITÉ & GOUVERNANCE RENFORCÉES Simplicité, rapidité/agilité, sécurité… à moindre coût Plateforme moderne Sales HR Executive Marketing Apps/API Data Science AI/ML
  • 8. 8 CONNECTER, INTROSPECTER & GOUVERNER VOS SOURCES, AVEC ZERO REPLICATION DE LA DONNÉE COMBINER & INTEGRER VOS DONNÉES EN VUES MÉTIERS CONSOMMER & SÉCURISER LES VUES MÉTIERS DANS DE MULTIPLES FORMATS Qu’est-ce la Data Virtualization? Un logiciel permettant l’intégration et la gestion moderne des données d’entreprises Sales HR Executive Marketing Apps/API Data Science AI/ML
  • 9. 9 CONNECTER, INTROSPECTER & GOUVERNER VOS SOURCES, AVEC ZERO REPLICATION DE LA DONNÉE COMBINER & INTEGRER VOS DONNÉES EN VUES MÉTIERS CONSOMMER & SECURISER LES VUES MÉTIERS DANS DE MULTIPLES FORMATS Le fonctionnement de la Data Virtualization? Connecter, Combiner & Consommer Sales HR Executive Marketing Apps/API Data Science AI/ML COMBINE & INTEGRATE INTO BUSINESS DATA VIEWS
  • 10. L’évolution historique Les données au cœur de l’entreprise 10
  • 12. Les architectures de référence Les données au cœur de l’entreprise 1 Logical Data Warehouse
  • 13. 13 Architecture de référence de virtualisation des données Gestion des métadonnées, Gouvernance de données, Sécurité de données Sensor Data Machine Data (Logs) Social Data Clickstream Data Internet Data Image and Video Enterprise Content (Unstructured) Cloud Applications Enterprise Applications Predictive Analytics Statistical Analytics (R) Text Analytics Data Mining Real-Time Decision Management Alerts Scorecards Dashboards Reporting Data Discovery Self-Service Search EDW In-Memory (SAP Hanna, …) Analytical Appliances Tez Map Reduce Hive Spark Drill Impala Storm ODS Cloud DW (Redshift, …) NosSQL HBase Solr Hunk YARN / Workload Management HDFS Big Data Cloud Traditional Enterprise Data Batch DW SQL Streams NoSQL Search Data Storage and Analysis Data Lake Data Warehouse Data Sources Data Collection Data Insights (Flume, Kafka, …) Real-Time Data Access (On-Demand / Streaming) Data Virtualization Data Search & Discovery Federation Transformation Abstraction DataServices Federation Transformation Abstraction Optimization Security Governance Data Caching Big Data et Analytiques… Direct Access to non-curated data Logical Data Warehouse Data Virtualization Sqoop ETL CDC DataVirtualization
  • 14. 14 Architecture de référence de virtualisation des données Opérationel and Transactionel Metadata Management, Data Governance, Data Security Data Warehouse Web, Cloud, Saas Enterprise Applications Enterprise Application Web Mobile Data Sources Service Consumers Data Abstraction & Delivery Data Search & Discovery Federation Transformation Abstraction DataServices Federation Transformation Abstraction Optimization Security Governance Data Caching Enterprise Service Bus SOA Service Providers
  • 15. Cas d’usage et études de cas clients
  • 16. 16 Les cas d’usage de la Data Virtualization DU STOCKAGE & MANAGEMENT, À LA CONSOMMATION, EN PASSANT PAR LA GOUVERNANCE ET LA SÉCURITÉ DÉCISION (REAL TIME) K.Y.C. (CLIENTS 360) BI AGILE (SELF-SERVICE) DATA SCIENCE (ML & AI) APPS (MOBILE & WEB) FUSIONS & ACQUISITIONS DATA MARKETPLACE RÉGLEMENTATIONS (IFRS17, GRC) GOUVERNANCE & SÉCURITÉ APIFICATION (& SQLIFICATION) COUCHE DONNÉE UNIFIÉE AGILITÉ & SIMPLICITÉ LIVRAISON TEMPS-RÉELLE ABSTRACTION DONNÉES ZÉRO RÉPLICATION DATA CATALOG PERFORMANCES OPTIMISÉES LOGICAL DATA WAREHOUSE/LAKE BIG DATA FABRIC HYBRID DATA FABRIC DATA INTEGRATION DATA MIGRATION REFACTORING & REPLATFORMING DATA CONSUMPTION DATA STORAGE & MANAGEMENT DATA GOVERNANCE, MANIPULATION & ACCESS Sales HR Executive Marketing Apps/API Data Science AI/ML LOGICAL DATA WAREHOUSE API MIGRATION MOVETO THECLOUD BIG DATA FABRIC DATAGOVERNANCE DATACATALOG
  • 17. 17 Présentation Ucb est une société biopharmaceutique mondiale, fondée en 1928, son ambition est de transformer la vie des personnes atteintes de maladies neurologiques et immunologiques sévères. En 2018, avec environ 7500 employés dans le monde, l'entreprise a réalisé un chiffre d'affaires total de plus de 5 milliards de dollars.
  • 18. 18 Présentation • Besoin d'une vue omnicanal en temps réel à 360 degrés des données des patients à travers les différentes sources. • Les processus ETL traditionnels n'étaient pas assez rapides pour répondre aux besoins en données des équipes métiers. • Réduire le temps de développement pour transformer les données pour au final un usage analytique. • Faciliter l'accès aux données sur plusieurs sources de données. • De plus en plus d'applications migrent vers le cloud, mais la nécessité d'analyser les données de manière croisée reste toujours présente • Les scientifiques des données utilisent la couche de virtualisation Denodo pour explorer les données, écrire des scripts et élaborer des recommandations pour augmenter les ventes et améliorer les traitements • La plate-forme Denodo est établie comme un élément essentiel de l'architecture de l'entrepôt de données logique au-dessus des diverses sources de données d'UCB. • La plate-forme Denodo se connecte, au lieu de collecter des données comme dans ETL, à chaque source et présente des vues de données aux utilisateurs professionnels sous la forme d'une couche sémantique virtuelle • En un an de mise en œuvre de Denodo, UCB a pu mettre en production six cas d'utilisation différents dans différents domaines fonctionnels. • La plate-forme Denodo a réduit de moitié le temps de développement par rapport au temps requis par les processus ETL de l'entreprise. • Denodo a fourni à UCB la vitesse, l'efficacité et l'agilité dont l'entreprise avait besoin, ce qui lui a permis d'avancer avec ses produits de données tout en rationalisant les rapports réglementaires. Les défis La Solution Les résultats
  • 19. 19 Présentation Les applications consommatrices Les sources Netezza MyAccess SQL Server Gouvernée & Sécurisée Plateforme de Livraison de Données Coûts de dév. Agilité Avec le meilleur TTM
  • 20. 20 Présentation Rexel est un groupe français, fondé en 1967, spécialisé dans la distribution de matériel électrique, de chauffage, d'éclairage et de plomberie mais aussi dans les énergies renouvelables et les produits et services d'efficacité énergétique, l'habitat connecté, et les services comme la location d'outillage portatif ou des suites logicielles à destination des professionnels
  • 21. 21 Présentation • Remplacement de la solution actuelle de grilles de tarification client • Sources de données disparates dans le système d'informations • Denodo suppose une couche d'abstraction logique et simplement un accès aux données pour les applications métiers • Nouvelles fonctionnalités apportées par Denodo en tant que requêtes SQL complexe qui gèrent certains calculs entre l’ERP et la couche BI. Par exemple: Denodo fournit des KPI directs à l'utilisateur final. • Tout d'abord, permettre de capitaliser sur des structures standardisées indépendantes des sources de données. • Favoriser l'accélération de la digitalisation et ne pas placer la construction de solutions applicatives consommatrices de données référentielles sur le chemin critique. • Diffusion et consommation de données d'entreprise hautement flexibles, résilientes et efficaces sur un point unique et cohérent • La valeur de Denodo est perçue comme offrant des rendements élevés grâce à l'agilité et la flexibilité en tant que composante stratégique clé de notre modernisation des SI. Les défis La Solution Les résultats
  • 23. -Stacie Hall, Enterprise Architect, Intel Data Virtualization is a game changer for our data.”
  • 24. 24 Leurs défis • Données mondialement distribuées à travers des outils et technologies hétérogènes • Nouvelles sources de données (ex: big data) & nouveaux consommateurs (ex: émergence du SaaS) • Nouveaux canaux de communication (ex: mobile) • Web Services et API Management • Fusions et acquisitions • Analystes en demande de données fraîches et faciles d’accès
  • 25. 25 Résultats • Données mondialement distribuées à travers des outils et technologies hétérogènes • Nouvelles sources de données (ex: big data) & nouveaux consommateurs (ex: émergence du SaaS) • Nouveaux canaux de communication (ex: mobile) • Web Services et API Management • Fusions et acquisitions • Analystes en demande de données fraîches et faciles d’accès
  • 27. 27 Gouvernance et virtualisation des données • La gouvernance des données est un sujet vaste et supérieur à la portée de la virtualisation des données • La virtualisation des données peut aider un processus de gouvernance des données dans les domaines suivants : • La cohérence des données • Qualité et intégrité des données (et confiance dans ces données) • Accès aux données • Facilité d'utilisation des données
  • 28. 28 Catalogue de données avec accès aux données
  • 29. 29 Principes de sécurité  Contrôle centralisé  Autoriser l'accès en fonction des besoins de l'entreprise, indépendamment de la localisation des données ou de la méthode d'accès  Définir un contrôle d'accès fin sur toutes les sources de données (fichiers, services web, ...)  Configuration centralisée  Intégré à votre environnement  SSO, Kerberos  Authentification locale ou LDAP  Comptes de pass-though ou de service nom pays téléphone SSN John Smith USA 555-1212 Alain Durand France Mary White USA 555-2212 Contrôler l'accès aux colonnes, aux lignes ou même aux valeurs individuelles
  • 30. 30 Principes de sécurité  Contrôle centralisé Denodo gère la sécurité comme sur une DB : ▪ S’intègre avec votre Active Directory & SSO ▪ Masquage dynamique, restrictions sur les colonnes et les lignes selon les Roles & Privileges des utilisateurs  Intégré à votre environnement Centralise la sécurité - basée sur comment les utilisateurs utilisent la donnée et non comment elle est stockée IT Semantic Layer JOIN GROUP BY GROUP BY 1. Requête métier 2. Authentification avec une corporate identity 3. Application des règles d’autorisation . Par exemple, masque SSN et restriction locale 4. Requête envoyée à la source avec les filtres de conditions correspondants 5. Résultat sécurisé est généré et envoyé à l’utilisateur DISPARATE DATA SOURCESLess StructuredMore Structured DATA CONSUMERSDATA CONSUMERSAnalytical Operational
  • 32. 32 La performance  Les données restent à la source  Lorsqu’une requête est traitée par Denodo, les données sont remontées depuis les sources  Potentiellement un volume de données important dans des sources disparates  Stratégie de Denodo : Maximiser le traitement à la source  Minimiser le trafic réseau  Tirer parti des capacités de traitement des sources  Compléter avec un cache intelligent  Optimisations spécifiques pour les sources MPP (Massively Parallel Processing)
  • 33. 33 La performance Combiner Transformer Livrer Application Source RDBMS Source Big Data Source Web Service Un volume de données important est potentiellement transféré 2) Toutes les données concernées sont remontées des systèmes sources Sans Data Virtualization… 1) L’utilisateur demande la donnée à travers une application 3) Les données sont ensuite combinées et transformées directement dans l’application et livrées à l’utilisateur Tout le travail est exclusivement fait dans l’application
  • 34. 34 La performance Combiner Transformer Livrer Application Source RDBMS Source Big Data Source Web Service Avec Data Virtualization 1) L’utilisateur demande la donnée à travers une application. Denodo analyse la requête et envoie des requêtes ciblées aux sources 2) Le traitement des données à la source est maximisé via la délégation, selon leurs capacités techniques 3) Les données sont ensuite combinées et transformées par Denodo, livrées à l’application et l’utilisateur Le travail est partagé par les sources et par Denodo Le volume de données transféré est nettement réduit
  • 35. 35 La performance SELECT c.state, AVG(s.amount) FROM customer c JOIN sales s ON c.id = s.customer_id GROUP BY c.state Ventes Client JOIN GROUP BY Ventes Client Table temporaire JOIN GROUP BY Option 1 Option 2 Option 3 Temp-Client Les données « clients » et « ventes » sont stockées dans différentes sources. Quel est le meilleur plan d'exécution ? Stratégie fédération simple (outils BI) Mouvement temporaire des données (Si les sources le permettent) 300 M 2 M 2 M 50 Ventes Client JOIN GROUP BY ID GROUP BY state Délégation partielle d'agrégation 2 M 2 M ... juste un exemple parmi les stratégies appliquées par Denodo dans l'optimisation des requêtes
  • 36. 36 La performance SELECT c.state, AVG(s.amount) FROM customer c JOIN sales s ON c.id = s.customer_id GROUP BY c.state Fonctionnement de Denodo par rapport aux autres moteurs de la fédération Système Temps d'exécution Données transférées Technique d'optimisation Denodo 9 sec. 4 M La delegation de l'agrégation Autres 125 sec. 302 M Aucun : scan complet 300 M 2 M Ventes Client JOIN GROUP BY 2 M 2 M Ventes Client JOIN GROUP BY ID GROUP BY state Pour maximiser la délégation au dataware, l'agrégation est divisée en 2 étapes : • 1ère par ID client • 2ème par État Cela a considérablement réduit le trafic réseau et la complexité de traitement dans Denodo
  • 37. Q&A
  • 38. Démonstration avec le Denodo Test Drive
  • 39. 39 Atelier : analyse tendances annuelles de ventes
  • 41. Clients 850+ actifs F500, G2000 & Start-ups Santé financière $4B+ Fond privé (HGGC). 60+% croissance annuelle; Zéro dette; Profitable. Présence Denodo Palo Alto (USA) & A Coruña (Espagne) Présence mondiale Leadership A l’origine et « Pure Player » de la data virtualization (leader & pionnier) – depuis 1999 Reconnaissance des analystes et du marché en tant que leader (Forrester, Gartner, Clients depuis 6+ ans) Nombreux trophées Denodo Technologies Leader & Pionnier dans la Data Virtualization Technologie Industrie Service financier Assurance Santé Secteur public Télécommunication Distribution Pharma / Bio-Tech Energie
  • 42. Denodo Technologies Leader & Pionnier dans la Data Virtualization Partenaires technologiques Intégrateurs & ESN Clients 850+ actifs F500, G2000 & Start-ups Santé financière $4B+ Fond privé (HGGC). 60+% croissance annuelle; Zéro dette; Profitable. Présence Denodo Palo Alto (USA) & A Coruña (Espagne) Présence mondiale Leadership A l’origine et « Pure Player » de la data virtualization (leader & pionnier) – depuis 1999 Reconnaissance des analystes et du marché en tant que leader (Forrester, Gartner, Clients depuis 6+ ans) Nombreux trophées
  • 43. Denodo Technologies Leader & Pionnier dans la Data Virtualization Clients 850+ actifs F500, G2000 & Start-ups Santé financière $4B+ Fond privé (HGGC). 60+% croissance annuelle; Zéro dette; Profitable. Présence Denodo Palo Alto (USA) & A Coruña (Espagne) Présence mondiale Leadership A l’origine et « Pure Player » de la data virtualization (leader & pionnier) – depuis 1999 Reconnaissance des analystes et du marché en tant que leader (Forrester, Gartner, Clients depuis 6+ ans) Nombreux trophées AUTO ÉVALUATION ÉVALUATION COLLABORATIVE Téléchargez Denodo Express Contactez-nous ! Évaluez (1h) avec le Test Drive: Denodo Platform for AWS, Azure ou GCP
  • 44. Q&A
  • 45. Merci! www.denodo.com info@denodo.com © Copyright Denodo Technologies. All rights reserved Unless otherwise specified, no part of this PDF file may be reproduced or utilized in any for or by any means, electronic or mechanical, including photocopying and microfilm, without prior the written authorization from Denodo Technologies. 45