Sortir de la “servitude technique” dans les Systèmes de Données

 

Sortir de la “servitude technique” dans les Systèmes de Données Pendant trente ans, la data s’est construite sur une succession d’outils de transformation : ETL, ELT, avec des jobs de plus en plus complexes, donc des pipelines de plus en plus longs et évidemment une multitude d’outils de data visualisation.    Pourtant, la “servitude technique” ne vient pas tant de la multiplicité des solutions que de leur opacité : quand personne ne sait vraiment comment un pipeline fonctionne de bout en bout, quand les règles de gestion diffèrent d’un outil à l’autre dans la couche de data visualisation sans que personne ne l’identifie clairement, alors la donnée perd beaucoup de sa valeur.    Un désir quasi unanime émerge aujourd’hui : sortir de cette "servitude" par une véritable interopérabilité. Et paradoxalement, c’est le SQL - langage du passé et horizon du futur - qui semble redevenir la clé pour construire des systèmes réellement interopérables. Le SQL en force dans les nouvelles architectures,  Pourquoi ?  Des performances bluffantes : les plateformes modernes (Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, etc.) reposent sur des moteurs SQL distribués / columnar ultra performants.  Un langage intelligible : toute personne qui travaille dans la data connaît le SQL. Automatiser la sortie des technologies legacy, Pour aller vite et créer l’assentiment métier C’est précisément là qu’intervient {openAudit}, notre logiciel.  Dans toutes les migrations que nous accompagnons, {openAudit} suit une démarche systématique : 1. Analyser automatiquement les systèmes existants Jobs ETL / ELT, Procédures stockées,  Intelligence logée dans les outils de dataviz, etc.  Chaque chaîne est reconstituée de manière complète grâce à un reverse engineering automatique, y compris dans des environnements propriétaires / legacy très anciens. 2. Recomposer la chaîne de traitement entière en SQL Nos moteurs permettent de traduire ces règles de gestion et cette intelligence en SQL à plat : lisible, portable, exécutable sur n’importe quelle base moderne.  Même la logique embarquée dans les outils de dataviz peut “glisser” en SQL vers le Cloud DWH pour recentrer les outils BI sur un rôle minimaliste  / léger : requêter et visualiser la donnée.     |  Le SQL généré peut devenir la pierre angulaire du système de données, pour un système réellement interopérable... 3. Déployer ce SQL dans un écosystème ouvert et non captif Parce que ce SQL ne dépend d’aucun "vendor", il peut être réinjecté partout, sans recréer de dépendance technologique :  Dans un Cloud DWH moderne (BigQuery, Snowflake, Azure SQL, Redshift, etc.) Dans une plateforme ouverte (Parquet + moteur SQL distribué), gouvernée par le data lineage - nous proposons des migrations largement automatisées vers ce type d'architectures. Dans un autre ETL / ELT si nécessaire (dbt par exemple), mais léger et ouvert.  Le SQL peut redevenir la pierre angulaire des architectures data modernes. {openAudit} permettra d’automatiser la transition depuis des environnements ETL / ELT / dataviz complexes et captifs. vers un patrimoine sans dépendance irréversible.