Objectifs du Projet
Les objectifs principaux de ce projet étaient :
- Mettre en œuvre une Architecture Data Mesh : Adopter une architecture data mesh pour une gestion décentralisée et sécurisée des données.
- Intégration des Sources de Données : Intégrer des données provenant de multiples sources pour améliorer l’analytique.
- Amélioration des Informations de Transport : Assurer la mise à jour en temps réel des informations de transport, telles que les ETD et ETA.
Plateforme et Technologies Utilisées
Le projet a été réalisé sur une plateforme privée cloud en utilisant Snowflake comme principal entrepôt de données. Les services suivants ont été essentiels à notre solution :
- Snowpark : Pour le développement et l’exécution de pipelines de données.
- Native App : Pour des applications natives fonctionnant directement sur la plateforme Snowflake.
- Marketplace : Pour accéder à des données et services supplémentaires.
- App Consumer : Pour consommer des données et services disponibles sur la plateforme.
- API SQL : Pour l’intégration et l’interrogation des données.
- Business Intelligence (BI) : Pour l’analyse et la visualisation des données.
Défis et Solutions
- Sécurité des Données : La gestion décentralisée des données a nécessité la mise en place de politiques de sécurité strictes et de contrôles d’accès rigoureux. Des outils de gouvernance des données ont été utilisés pour surveiller et gérer la sécurité des données.
- Intégration en Temps Réel : L’intégration de données en temps réel provenant de multiples sources a présenté des défis techniques. L’utilisation de Snowpark et d’API SQL a permis de surmonter ces défis en assurant une intégration rapide et efficace.
Conclusion
Ce projet a démontré l’efficacité de l’architecture data mesh pour la gestion sécurisée et décentralisée des données en temps réel. En utilisant Snowflake et ses services associés, nous avons réussi à intégrer des données provenant de différentes BU, améliorer les informations de transport, et assurer une sécurité robuste des données. La mise en œuvre de cette architecture a permis à l’entreprise de bénéficier d’une meilleure qualité de données, d’une analytique améliorée, et d’une sécurité accrue, préparant ainsi l’infrastructure de données pour les défis futurs.
En conclusion, cette étude de cas illustre comment une architecture data mesh bien planifiée et exécutée peut transformer la gestion des données d’une entreprise, améliorant ainsi sa capacité à réagir rapidement et efficacement aux besoins changeants de l’environnement technologique moderne.