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J'ai déjà un ETL, pourquoi aurais-je
besoin de la Data Virtualization ?
Emily Sergent
Ingénieure avant-vente,
Denodo
2
La donnée, un paysage qui se complexifie
Staging (ODS) Entrepôts
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BW
HANA
Data Lake
ETL ETL
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unique
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3
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Un ETL est fait pour transformer et restocker la
donnée dans un nouveau format et dans un
nouveau système.
Mais dès que les besoins ou la réalité technique
évoluent, un ETL peut s’avérer fragile et
difficile à adapter.
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différents consommateurs (Analytique,
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donnée en libre service
5
La multiplication des silos
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Data Warehouse
Appliance
Product Customer
Asset
Master Data
Management
Cloud Data
Platforms
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Advanced
Analytics
Analytical
Tools/Apps
Analytical
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Analytical
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Analytical
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Data
Integration
Tools and
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Data
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Scripts
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Scripts
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Multi-Structured
Data
Multi-Structured
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d’une nécessité technique ou fonctionnelle :
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possible, et peut nuire à la fiabilité et complexifier la
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seule option pour l’intégration de la donnée
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75% de la donnée stockée
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7
Trois axes d’organisation
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Governance
▪ On constate trois axes
d’organisation : fonctionnel,
physique, et accès/usage
▪ Une couche virtuelle permet de
limiter l’adhérence entre les choix
organisationnels et de maximiser
la flexibilité
Access/Usage
API
8
La virtualisation de données : une intégration flexible à la demande
Connecter
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✓ Tirer parti de la puissance des technologies existantes
✓ Maîtriser la complexité des formats de stockage et des
protocoles d’accès
Combiner
✓ Construire des vues qui ciblent les besoins et cas d’usage métier
✓ Accès à la demande à travers un optimiseur de requêtes
✓ Gouvernance et sécurité appliquées de manière transparente
Consommer
✓ Accès SQL et multidimensionnel : JDBC/ODBC et MDX
✓ Data Services : SOAP, REST, OData, GraphQL
✓ Libre service et exploration : Data catalog intégré
9
Plateforme de virtualisation de données Denodo
Vues
de base
Vues
standardisées
Vues métiers
Sécurité, couche sémantique et optimiseur de requêtes
Sources
de données
Consommateurs
10
Vers une architecture logique
▪ Une architecture distribuée : Les données
résident dans plusieurs systèmes, on-prem ou
dans le cloud
▪ Une architecture logique : Les consommateurs
accèdent aux données via des modèles
sémantiques, découplés de l'emplacement des
données et des schémas physiques
▪ Quelques exemples d’architectures de données
logiques :
▪ L’entrepôt de données logique ou « Logical Data
Warehouse »
▪ Le Data Fabric
▪ Le Data Mesh
11
La Data Virtualization dans un Logical Data Warehouse
Couche
d’accès et
d’abstraction
Modèle
sémantique et
gestion des
metadonnées
Sécurité et
gouvernance
centralisées
Stratégie
d’ingestion
Fournisseur d’API
REST, OData et
GraphQL GeoJSON
12
Architectures et approches logiques à l’intégration de la donnée
Logical Data Warehouse Data Fabric
Data Mesh
Un ETL réplique et achemine la donnée, laissant la sécurité
et la gouvernance à d’autres outils. La virtualisation de
données, par son rôle clé d’accès à la donnée, renforce la
sécurité et permet une gouvernance centralisée.
• Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) pour
implémenter des règles d’accès indépendamment de la
source et des consommateurs
• Règles d’accès flexibles : sur les vues, les lignes, les
colonnes, et les valeurs avec un masquage avancé
• Intégration avec votre environnement : AD/LDAP,
Kerberos, SAML, OAuth 2
• Audit complet de tout accès à la donnée à travers la
plateforme
• Documentation de métadonnées centralisée avec
lineage intégrée
Gouvernance et sécurité
Cas d’usage clients
15
Cas d’usage client
✓ Fournisseur d’intelligence métier aux
acteurs de l’industrie pétrolière :
données minières, rendements,
prospection géologique
✓ Il a fallu jusqu'à deux semaines pour
fournir aux clients les données
gouvernementales
✓ Remplacement de l'ancien système
basé sur l'ETL par une plateforme de
virtualisation des données.
✓ Equipe DV de 1.5 personnes
(développeur + admin mi-temps)
Jay Heydt, Manager, DrillingInfo (Enverus)
As a data and business intelligence provider, one of our biggest
challenges is the need to rapidly sell the data that we acquire. The
Denodo Platform enables us to build and deliver data services to our
internal and external consumers within 3-4 hours instead of the 1-2
weeks that would take with ETL."
17
Cas d’usage client
✓ Entreprise biopharmaceutique mondiale
qui cherche à transformer la vie des
personnes atteintes de maladies graves en
neurologie et en immunologie
✓ Cas d’usage centrés sur la donnée, tels
qu'une vue à 360 degrés du patient,
tendances de recrutement, l'allocation
efficace des ressources, etc.
✓ Réduction de l'empreinte ETL
✓ Développement rapide dans le cadre de
l'initiative DevOps
✓ 6 cas d’usage implémentés en une seule
année et d'autres à venir
Sources de données
Netezza
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DATA
VIRTUALIZATION
Consommateurs de la donnée
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18
Cas d’usage client
✓ Fondée en 1983, Prologis fournit des solutions
logistiques immobilières partout dans le monde
✓ Modernisation de l’infrastructure de données
avec une migration cloud, sans temps d'arrêt
prolongés des systèmes existants
✓ Reduction de la complexité ETL et des sources de
données monolithiques ; réintégration des données
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✓ Migration progressive et simplifiée vers Snowflake
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19
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✓ Besoin : un portail centralisé pour les
techniciens des centres d'appels
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logistiques, etc.) à partir d'un seul outil.
✓ Réduction de 50 % de la charge de
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clients de 94%
En conclusion
21
Le catalogue de données Denodo
Un catalogue de données intégré pour fournir un accès en libre service bâti sur la couche sémantique universelle
Catalogue dynamique qui donne accès aux entités métiers, leur
description et leur contextualisation ainsi que leur contenu
Gouverner – Contrôler et auditer l’accès à la donnée au niveau fin et
de manière centralisée
Décrire – Contextualiser la donnée à travers les catégories, les tags, la
description et les propriétés customisables
Métadonnées basées sur l'utilisation – savoir qui, quand, quoi et
comment on a consommé de la donnée
Préparation des données – la capacité de transformer, d'affiner et de
personnaliser les données à des fins métiers
Interface utilisateur intuitive et adaptée à des rôles métiers, avec la
recherche simplifiée et des capacités de collaboration
22
En conclusion
• Fiabilité des données
▪ Diminuer la réplication et augmenter la pertinence
• Flexibilité pour les utilisateurs métiers
▪ Accéder à toutes les données de l'entreprise en libre-service avec les outils de
leur choix
• Flexibilité pour l’IT
▪ Assurer la modernisation des applications et la migration vers le cloud sans
interruption de service
• Contrôle et gouvernance pour la gestion des données
▪ Renforcer la sécurité, réduire les risques et assurer la conformité
La virtualisation des données peut vous aider à tirer parti des points forts des diverses
technologies de sources de données tout en garantissant :
23
“Product strategy focused on logical and distributed
architectures: Denodo enables its customers to connect distributed
data through business-friendly semantic models that decouple data
from its location and physical schemas. It reflects a longtime focus and
strength in data virtualization that enables agile data integration and
delivery.”
2021 Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools
Gartner : Denodo nommé Leader et “Customers’ choice”
Une fois de plus, Gartner a décerné à
Denodo la distinction “Customer’s
Choice”, avec une note globale
moyenne de 4,4 sur 5,0 au 30
novembre 2021, sur la base de 68 avis
reçus en 18 mois.
62% < 3 mois 91% < 6 mois
Projets Denodo :
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Clients
900+ actifs
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A l’origine et « Pure Player » de la data
virtualization depuis 1999
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en tant que leader (Forrester, Gartner,
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Denodo Technologies
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25
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J'ai déjà un ETL, pourquoi aurais-je besoin de la Data Virtualization?

  • 1. J'ai déjà un ETL, pourquoi aurais-je besoin de la Data Virtualization ? Emily Sergent Ingénieure avant-vente, Denodo
  • 2. 2 La donnée, un paysage qui se complexifie Staging (ODS) Entrepôts (DWH et Datamarts) Reporting (système unique) Systèmes opérationnels (ERP, CRM…) Systèmes analytiques spécialisés BW HANA Data Lake ETL ETL Source unique Raw zone Trusted Zone Refined Zone Source
  • 3. 3 En quête de flexibilité Un ETL est fait pour transformer et restocker la donnée dans un nouveau format et dans un nouveau système. Mais dès que les besoins ou la réalité technique évoluent, un ETL peut s’avérer fragile et difficile à adapter. Considérer l’effort nécessaire pour : • Intégrer une nouvelle source de données • Migrer vers le cloud • Augmenter la fraîcheur de la donnée ou passer en temps réel
  • 4. Les limites d’un ETL En plus, L’ETL n’adresse pas certaines problématiques courantes de l’intégration de donnée : • Modélisation/couche sémantique • Abstraction et flexibilité pour mettre en place différentes formes de stockage ou assurer une migration • Livraison en multiples formats pour différents consommateurs (Analytique, Data Science, API…) • Sécurité • Contextualisation, exploration, accès à la donnée en libre service
  • 5. 5 La multiplication des silos Streaming Analytics Data Warehouse Data Warehouse Appliance Product Customer Asset Master Data Management Cloud Data Platforms Graph Database Advanced Analytics Analytical Tools/Apps Analytical Tools/Apps Analytical Tools/Apps Analytical Tools/Apps Analytical Tools/Apps Analytical Tools/Apps Analytical Models Tools/Apps Data Integration Tools and Scripts Data Integration Tools and Scripts Data Integration Tools and Scripts Data Integration Tools and Scripts Data Integration Tools and Scripts Data Integration Tools and Scripts Silo Silo Silo Silo Silo Silo Silo Streaming Data Structured and Multi-Structured Data Multi-Structured Data CRM and customer interactions CRM ERP SCM CRM ERP SCM CRM ERP SCM Structured Data Structured Data Master Data Management
  • 6. • « Casser » peut ignorer la réalité : certains silos sont nés d’une nécessité technique ou fonctionnelle : • BUs séparées ou sociétés issues des fusions ou d’acquisitions • Domaines métiers • Cloud/multi-cloud/on-prem • Contraintes réglementaires • La réplication n’est pas toujours pratique ou même possible, et peut nuire à la fiabilité et complexifier la gouvernance • Les ETL/ELTs gardent leur utilité… mais ce n’est pas la seule option pour l’intégration de la donnée Monolithes vs. silos ? 75% de la donnée stockée n’est pas utilisée 90% des requêtes concernent des données en temps réel
  • 7. 7 Trois axes d’organisation Data Mart Data Science Governance ▪ On constate trois axes d’organisation : fonctionnel, physique, et accès/usage ▪ Une couche virtuelle permet de limiter l’adhérence entre les choix organisationnels et de maximiser la flexibilité Access/Usage API
  • 8. 8 La virtualisation de données : une intégration flexible à la demande Connecter ✓ Accès en temps réel à des sources de données variées ✓ Tirer parti de la puissance des technologies existantes ✓ Maîtriser la complexité des formats de stockage et des protocoles d’accès Combiner ✓ Construire des vues qui ciblent les besoins et cas d’usage métier ✓ Accès à la demande à travers un optimiseur de requêtes ✓ Gouvernance et sécurité appliquées de manière transparente Consommer ✓ Accès SQL et multidimensionnel : JDBC/ODBC et MDX ✓ Data Services : SOAP, REST, OData, GraphQL ✓ Libre service et exploration : Data catalog intégré
  • 9. 9 Plateforme de virtualisation de données Denodo Vues de base Vues standardisées Vues métiers Sécurité, couche sémantique et optimiseur de requêtes Sources de données Consommateurs
  • 10. 10 Vers une architecture logique ▪ Une architecture distribuée : Les données résident dans plusieurs systèmes, on-prem ou dans le cloud ▪ Une architecture logique : Les consommateurs accèdent aux données via des modèles sémantiques, découplés de l'emplacement des données et des schémas physiques ▪ Quelques exemples d’architectures de données logiques : ▪ L’entrepôt de données logique ou « Logical Data Warehouse » ▪ Le Data Fabric ▪ Le Data Mesh
  • 11. 11 La Data Virtualization dans un Logical Data Warehouse Couche d’accès et d’abstraction Modèle sémantique et gestion des metadonnées Sécurité et gouvernance centralisées Stratégie d’ingestion Fournisseur d’API REST, OData et GraphQL GeoJSON
  • 12. 12 Architectures et approches logiques à l’intégration de la donnée Logical Data Warehouse Data Fabric Data Mesh
  • 13. Un ETL réplique et achemine la donnée, laissant la sécurité et la gouvernance à d’autres outils. La virtualisation de données, par son rôle clé d’accès à la donnée, renforce la sécurité et permet une gouvernance centralisée. • Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) pour implémenter des règles d’accès indépendamment de la source et des consommateurs • Règles d’accès flexibles : sur les vues, les lignes, les colonnes, et les valeurs avec un masquage avancé • Intégration avec votre environnement : AD/LDAP, Kerberos, SAML, OAuth 2 • Audit complet de tout accès à la donnée à travers la plateforme • Documentation de métadonnées centralisée avec lineage intégrée Gouvernance et sécurité
  • 15. 15 Cas d’usage client ✓ Fournisseur d’intelligence métier aux acteurs de l’industrie pétrolière : données minières, rendements, prospection géologique ✓ Il a fallu jusqu'à deux semaines pour fournir aux clients les données gouvernementales ✓ Remplacement de l'ancien système basé sur l'ETL par une plateforme de virtualisation des données. ✓ Equipe DV de 1.5 personnes (développeur + admin mi-temps)
  • 16. Jay Heydt, Manager, DrillingInfo (Enverus) As a data and business intelligence provider, one of our biggest challenges is the need to rapidly sell the data that we acquire. The Denodo Platform enables us to build and deliver data services to our internal and external consumers within 3-4 hours instead of the 1-2 weeks that would take with ETL."
  • 17. 17 Cas d’usage client ✓ Entreprise biopharmaceutique mondiale qui cherche à transformer la vie des personnes atteintes de maladies graves en neurologie et en immunologie ✓ Cas d’usage centrés sur la donnée, tels qu'une vue à 360 degrés du patient, tendances de recrutement, l'allocation efficace des ressources, etc. ✓ Réduction de l'empreinte ETL ✓ Développement rapide dans le cadre de l'initiative DevOps ✓ 6 cas d’usage implémentés en une seule année et d'autres à venir Sources de données Netezza MyAccess SQL Server DATA VIRTUALIZATION Consommateurs de la donnée Couche d’accès
  • 18. 18 Cas d’usage client ✓ Fondée en 1983, Prologis fournit des solutions logistiques immobilières partout dans le monde ✓ Modernisation de l’infrastructure de données avec une migration cloud, sans temps d'arrêt prolongés des systèmes existants ✓ Reduction de la complexité ETL et des sources de données monolithiques ; réintégration des données issues des modèles data science ✓ Migration progressive et simplifiée vers Snowflake ✓ Accélération estimée à 30% des projets analytiques
  • 19. 19 Cas d’usage client ✓ Besoin : un portail centralisé pour les techniciens des centres d'appels ✓ Accès aux données internes (CRM, gestion des incidents, état du réseau, etc.) et externes (fournisseurs logistiques, etc.) à partir d'un seul outil. ✓ Réduction de 50 % de la charge de travail de l'équipe de back-office ✓ Amélioration de la satisfaction des clients de 94%
  • 21. 21 Le catalogue de données Denodo Un catalogue de données intégré pour fournir un accès en libre service bâti sur la couche sémantique universelle Catalogue dynamique qui donne accès aux entités métiers, leur description et leur contextualisation ainsi que leur contenu Gouverner – Contrôler et auditer l’accès à la donnée au niveau fin et de manière centralisée Décrire – Contextualiser la donnée à travers les catégories, les tags, la description et les propriétés customisables Métadonnées basées sur l'utilisation – savoir qui, quand, quoi et comment on a consommé de la donnée Préparation des données – la capacité de transformer, d'affiner et de personnaliser les données à des fins métiers Interface utilisateur intuitive et adaptée à des rôles métiers, avec la recherche simplifiée et des capacités de collaboration
  • 22. 22 En conclusion • Fiabilité des données ▪ Diminuer la réplication et augmenter la pertinence • Flexibilité pour les utilisateurs métiers ▪ Accéder à toutes les données de l'entreprise en libre-service avec les outils de leur choix • Flexibilité pour l’IT ▪ Assurer la modernisation des applications et la migration vers le cloud sans interruption de service • Contrôle et gouvernance pour la gestion des données ▪ Renforcer la sécurité, réduire les risques et assurer la conformité La virtualisation des données peut vous aider à tirer parti des points forts des diverses technologies de sources de données tout en garantissant :
  • 23. 23 “Product strategy focused on logical and distributed architectures: Denodo enables its customers to connect distributed data through business-friendly semantic models that decouple data from its location and physical schemas. It reflects a longtime focus and strength in data virtualization that enables agile data integration and delivery.” 2021 Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools Gartner : Denodo nommé Leader et “Customers’ choice” Une fois de plus, Gartner a décerné à Denodo la distinction “Customer’s Choice”, avec une note globale moyenne de 4,4 sur 5,0 au 30 novembre 2021, sur la base de 68 avis reçus en 18 mois. 62% < 3 mois 91% < 6 mois Projets Denodo : - Gartner Peer Insights, Data Integration 2018 Lire le rapport complet sur notre site web
  • 24. Clients 900+ actifs F500, G2000 & Start-ups Santé financière $4B+ Fond privé (HGGC). 60+% croissance annuelle; Zéro dette; Rentable. Présence Denodo Palo Alto (USA) & A Coruña (Espagne) Présence mondiale Leadership A l’origine et « Pure Player » de la data virtualization depuis 1999 Reconnaissance des analystes et du marché en tant que leader (Forrester, Gartner, Clients depuis 6+ ans) Nombreux prix Denodo Technologies Leader & Pionnier de la Data Virtualization Technologie Industrie Service financier Assurance Santé Secteur public Télécommunication Distribution Pharma / Bio-Tech Energie
  • 25. 25 Prochaines étapes Commencer à connecter vos propres sources de données avec la plateforme Denodo ! Denodo Express • Version gratuite et allégée pour une installation partout • Téléchargeable ici Evaluation collaborative Contactez-nous ! Denodo Standard Free Trial • 30 jours d’évaluation offerts • Accessible ici sur le fournisseur cloud de votre choix
  • 26. 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. 26