Corrigé du TP3 : Sélection des outils et technologies

Partie 1 : Définition des critères d'évaluation

Grille d'évaluation avec critères pondérés

Catégorie	Critère	Description	Méthode d'évaluation	Pondération (1-5)
Technique	Compatibilité avec les sources	Capacité à s'intégrer avec les sources identifiées	Vérification des connecteurs disponibles	5
Technique	Performance	Capacité de traitement et temps de réponse	Benchmarks, tests de charge	4
Technique	Scalabilité	Capacité à gérer des volumes croissants	Analyse architecture, retours d'expérience	5
Technique	Fiabilité	Stabilité et gestion des erreurs	Historique des bugs, mécanismes de reprise	4
Technique	Sécurité	Protection des données, contrôle d'accès	Audit de sécurité, certifications	4
Économique	Coût total	Licences, infrastructure, maintenance	TCO sur 3 ans	3
Économique	Modèle de licence	Flexibilité et prévisibilité des coûts	Analyse des contrats	2
Économique	ROI	Bénéfices attendus vs investissement	Estimation basée sur cas d'usage	3
Organisationnel	Compétences requises	Adéquation avec les compétences disponibles	Mapping compétences, courbe d'apprentissage	4
Organisationnel	Support et communauté	Disponibilité de l'aide et ressources	Taille communauté, SLA support	3
Organisationnel	Gouvernance	Compatibilité avec processus internes	Analyse des fonctionnalités de gouvernance	3
Stratégique	Pérennité	Viabilité à long terme de la solution	Analyse marché, roadmap éditeur	4
Stratégique	Innovation	Rythme d'évolution et nouvelles fonctionnalités	Historique des releases, roadmap	3
Stratégique	Alignement technologique	Cohérence avec la stratégie IT globale	Comparaison avec standards internes	3

Justification de la pondération

La pondération proposée reflète les priorités spécifiques de notre projet de pipeline de données pour l'entreprise e-commerce :

1. Critères hautement pondérés (5) :

   • Compatibilité avec les sources : Critère fondamental car sans intégration efficace avec nos sources variées (ERP, e-commerce, CRM, etc.), le pipeline ne peut pas fonctionner.
   • Scalabilité : Essentielle pour accompagner la croissance de l'entreprise et gérer les pics saisonniers (Black Friday, soldes).

2. Critères fortement pondérés (4) :

   • Performance : Importante pour garantir la fraîcheur des données, particulièrement pour les cas d'usage temps réel.
   • Fiabilité : Critique car le pipeline alimentera des décisions business importantes.
   • Sécurité : Élevée en raison des données clients et transactionnelles sensibles.
   • Compétences requises : Forte pondération car impacte directement la capacité d'implémentation et maintenance.
   • Pérennité : Importante pour éviter des migrations coûteuses à moyen terme.

3. Critères moyennement pondérés (3) :

   • Coût total, ROI, Support, Gouvernance, Innovation et Alignement technologique : Importants mais avec possibilité de compromis.

4. Critères faiblement pondérés (2) :

   • Modèle de licence : Moins critique car plusieurs modèles peuvent être acceptables si le coût total reste raisonnable.

Cette pondération pourra être ajustée en fonction des retours des parties prenantes et de l'évolution des priorités du projet.

Partie 2 : Analyse des technologies d'extraction de données

Fiches descriptives des technologies évaluées

1. Apache NiFi

Principales caractéristiques et fonctionnalités

• Framework open-source pour l'automatisation des flux de données
• Interface graphique pour la conception des flux
• Traçabilité complète des données (data provenance)
• Extensible via processeurs personnalisés
• Gestion des backpressure et des erreurs
• Clustering pour haute disponibilité

Points forts

• Interface visuelle intuitive facilitant la conception et le debugging
• Excellente traçabilité des données de bout en bout
• Nombreux processeurs prédéfinis pour diverses sources
• Gestion native des erreurs et reprise
• Monitoring en temps réel des flux

Limitations

• Consommation de ressources relativement élevée
• Performances limitées pour les très hauts volumes
• Courbe d'apprentissage pour les cas complexes
• Documentation parfois incomplète pour les cas avancés

Compatibilité avec les sources identifiées

• ERP (PostgreSQL) : Excellente via JDBC
• E-commerce (API REST, logs) : Bonne via HTTP et processeurs de fichiers
• CRM (SOAP) : Correcte via processeurs HTTP, mais peut nécessiter des adaptations
• Logistique (MongoDB) : Bonne via connecteurs NoSQL
• Réseaux sociaux (APIs) : Correcte, mais peut nécessiter des processeurs personnalisés
• Outils marketing (APIs) : Similaire aux réseaux sociaux
• Données météo (API) : Bonne via HTTP
• Fichiers plats : Excellente prise en charge

Modèle de licence et coût

• Licence Apache 2.0 (open-source)
• Coût d'infrastructure : Moyen (3-5 serveurs recommandés pour production)
• Support commercial disponible via diverses entreprises
• TCO estimé sur 3 ans : 150-200K€ (infrastructure + support + ressources)

Maturité et écosystème

• Projet mature (depuis 2014)
• Communauté active et croissante
• Nombreuses intégrations avec l'écosystème Hadoop/Big Data
• Mises à jour régulières (3-4 versions majeures par an)
• Adoption significative dans l'industrie

2. Talend Open Studio / Talend Data Integration

Principales caractéristiques et fonctionnalités

• Plateforme d'intégration de données basée sur Eclipse
• Approche par composants et jobs
• Génération de code Java exécutable
• Versions open-source et commerciales
• Gestion de métadonnées centralisée
• Fonctionnalités ETL complètes

Points forts

• Large bibliothèque de connecteurs prédéfinis
• Génération de code optimisé et portable
• Intégration avec l'écosystème Talend (MDM, ESB, etc.)
• Métadonnées centralisées facilitant la réutilisation
• Versions commerciales avec fonctionnalités avancées (orchestration, monitoring)

Limitations

• Interface moins intuitive que NiFi
• Version open-source limitée en fonctionnalités
• Performances variables selon la complexité des jobs
• Nécessite des compétences Java pour les cas avancés
• Coût élevé des versions commerciales

Compatibilité avec les sources identifiées

• ERP (PostgreSQL) : Excellente via connecteurs natifs
• E-commerce (API REST, logs) : Bonne via composants HTTP et parseurs
• CRM (SOAP) : Excellente via composants SOAP dédiés
• Logistique (MongoDB) : Bonne via connecteurs NoSQL
• Réseaux sociaux (APIs) : Correcte, composants disponibles pour principales plateformes
• Outils marketing (APIs) : Variable selon les outils, généralement bonne
• Données météo (API) : Bonne via composants HTTP
• Fichiers plats : Excellente prise en charge

Modèle de licence et coût

• Open Studio : Licence open-source (LGPL)
• Talend Data Integration : Licence commerciale par utilisateur/cœur
• Coût version commerciale : 40-80K€/an selon options
• TCO estimé sur 3 ans : 250-350K€ (licences + infrastructure + ressources)

Maturité et écosystème

• Solution très mature (depuis 2006)
• Large base d'utilisateurs
• Écosystème complet d'intégration de données
• Support professionnel disponible
• Nombreuses ressources de formation

3. Airbyte

Principales caractéristiques et fonctionnalités

• Plateforme open-source d'intégration de données moderne
• Approche déclarative des connexions
• Nombreux connecteurs prépackagés
• Architecture basée sur conteneurs
• Interface web intuitive
• Synchronisation incrémentale

Points forts

• Mise en place très rapide
• Connecteurs modernes pour SaaS et bases de données
• Approche standardisée des schémas
• Communauté très active et croissance rapide
• Facilité d'extension avec nouveaux connecteurs

Limitations

• Moins mature que les autres solutions
• Fonctionnalités de transformation limitées
• Monitoring moins avancé
• Moins adapté aux cas d'usage complexes
• Performances à prouver à grande échelle

Compatibilité avec les sources identifiées

• ERP (PostgreSQL) : Excellente via connecteur natif
• E-commerce (API REST, logs) : Variable selon plateforme, bonne pour APIs standards
• CRM (SOAP) : Limitée, peut nécessiter développement spécifique
• Logistique (MongoDB) : Bonne via connecteur natif
• Réseaux sociaux (APIs) : Excellente pour principales plateformes
• Outils marketing (APIs) : Excellente pour outils populaires (Google, Facebook)
• Données météo (API) : Dépend de l'API, peut nécessiter développement
• Fichiers plats : Support correct mais moins flexible que d'autres solutions

Modèle de licence et coût

• Licence MIT (open-source)
• Version cloud disponible avec tarification basée sur volume
• Coût infrastructure self-hosted : Faible à moyen
• TCO estimé sur 3 ans : 100-200K€ (infrastructure + développement + ressources)

Maturité et écosystème

• Projet récent (depuis 2020) mais en croissance très rapide
• Communauté très active
• Plus de 150 connecteurs disponibles
• Financement important et roadmap ambitieuse
• Adoption croissante dans l'industrie

4. Stitch Data / Fivetran

Principales caractéristiques et fonctionnalités

• Solutions SaaS d'intégration de données
• Approche "no-code" avec configuration via interface
• Connecteurs prépackagés pour centaines de sources
• Synchronisation automatique et monitoring
• Intégration native avec entrepôts de données cloud

Points forts

• Déploiement et configuration très rapides
• Maintenance quasi nulle (géré par le fournisseur)
• Mises à jour automatiques des connecteurs
• Excellente fiabilité et support
• Scaling automatique

Limitations

• Flexibilité limitée pour cas spécifiques
• Coût croissant avec le volume de données
• Dépendance envers un fournisseur externe
• Transformations limitées (EL plutôt qu'ETL)
• Données transitant par infrastructure tierce

Compatibilité avec les sources identifiées

• ERP (PostgreSQL) : Excellente via connecteurs natifs
• E-commerce (API REST, logs) : Excellente pour plateformes populaires, limitée pour logs
• CRM (SOAP) : Variable selon le CRM, excellente pour solutions populaires
• Logistique (MongoDB) : Bonne via connecteurs natifs
• Réseaux sociaux (APIs) : Excellente pour principales plateformes
• Outils marketing (APIs) : Excellente couverture
• Données météo (API) : Limitée, dépend du fournisseur
• Fichiers plats : Support correct mais moins flexible

Modèle de licence et coût

• Abonnement SaaS basé sur volume de données et nombre de sources
• Stitch : 500-2000€/mois selon volume
• Fivetran : 1000-5000€/mois selon volume
• TCO estimé sur 3 ans : 200-400K€ (abonnements + ressources)

Maturité et écosystème

• Solutions matures et établies
• Large base de clients
• Intégrations natives avec écosystème cloud
• Support professionnel inclus
• Mises à jour fréquentes des connecteurs

Tableau comparatif avec scores selon les critères définis

Critère (pondération)	Apache NiFi	Talend	Airbyte	Stitch/Fivetran
Compatibilité sources (5)	4 (20)	5 (25)	3 (15)	4 (20)
Performance (4)	3 (12)	4 (16)	3 (12)	4 (16)
Scalabilité (5)	4 (20)	3 (15)	3 (15)	5 (25)
Fiabilité (4)	4 (16)	4 (16)	3 (12)	5 (20)
Sécurité (4)	4 (16)	4 (16)	3 (12)	4 (16)
Coût total (3)	4 (12)	2 (6)	4 (12)	2 (6)
Modèle licence (2)	5 (10)	3 (6)	5 (10)	3 (6)
ROI (3)	3 (9)	4 (12)	3 (9)	4 (12)
Compétences requises (4)	3 (12)	2 (8)	4 (16)	5 (20)
Support/communauté (3)	3 (9)	4 (12)	3 (9)	5 (15)
Gouvernance (3)	4 (12)	4 (12)	2 (6)	3 (9)
Pérennité (4)	4 (16)	5 (20)	3 (12)	4 (16)
Innovation (3)	3 (9)	3 (9)	5 (15)	4 (12)
Alignement techno (3)	4 (12)	4 (12)	3 (9)	3 (9)
TOTAL	185	185	164	202

Recommandation argumentée

Après analyse comparative des différentes solutions d'extraction de données, notre recommandation se porte sur une approche hybride combinant Apache NiFi et Stitch/Fivetran :

1. Apache NiFi pour :

   • L'extraction des données complexes et spécifiques (logs, fichiers plats, APIs personnalisées)
   • Les cas nécessitant une transformation à la source
   • Les données sensibles devant rester dans notre infrastructure
   • Les flux nécessitant une traçabilité fine

2. Stitch/Fivetran pour :

   • L'extraction depuis les SaaS et APIs standards (réseaux sociaux, outils marketing)
   • Les sources avec connecteurs prépackagés bien maintenus
   • Les cas où la rapidité de mise en œuvre est prioritaire
   • Les flux ne contenant pas de données hautement sensibles

Cette approche hybride permet de :

• Maximiser la couverture des sources avec un minimum d'effort de développement
• Équilibrer flexibilité et facilité de maintenance
• Optimiser le TCO en utilisant des solutions SaaS pour les cas simples
• Garder le contrôle sur les flux critiques ou sensibles
• Bénéficier des points forts de chaque solution

Talend, bien que très complet, présente un TCO plus élevé et une courbe d'apprentissage importante. Airbyte, prometteur mais encore jeune, pourrait être réévalué dans 12-18 mois comme alternative potentielle à NiFi si sa maturité progresse comme prévu.

Partie 3 : Analyse des technologies de transformation

Fiches descriptives des technologies évaluées

1. Apache Spark

Modèle d'exécution

• Framework de traitement distribué
• Support batch et streaming (Structured Streaming)
• Exécution en mémoire avec persistence sur disque si nécessaire
• Modèle de calcul basé sur RDD (Resilient Distributed Datasets) et DataFrames
• Parallélisation automatique des tâches

Capacités de traitement et performances

• Excellentes performances pour traitements complexes sur grands volumes
• Optimiseur Catalyst pour requêtes SQL
• Support du traitement distribué sur des clusters de milliers de nœuds
• Capacité à gérer des téraoctets de données
• Performances streaming améliorées avec Structured Streaming

Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

• APIs disponibles en Scala, Java, Python, R
• API DataFrame intuitive, proche de pandas
• Support SQL via Spark SQL
• Courbe d'apprentissage moyenne à élevée
• Nécessite une bonne compréhension des principes de distribution

Écosystème et intégrations

• Intégration native avec HDFS, S3, JDBC, Kafka, etc.
• Modules complémentaires : MLlib (ML), GraphX (graphes), Spark Streaming
• Compatible avec écosystème Hadoop
• Nombreux connecteurs tiers disponibles
• Intégration avec notebooks (Jupyter, Databricks)

Évolutivité et maintenance

• Scaling horizontal excellent
• Bonne tolérance aux pannes
• Maintenance facilitée par l'abstraction des ressources
• Nécessite expertise pour optimisation fine
• Écosystème mature avec nombreuses ressources

2. Apache Flink

Modèle d'exécution

• Framework de traitement distribué orienté streaming natif
• Support streaming et batch (streaming comme cas particulier)
• Modèle de flux de données avec état
• Garanties exactly-once
• Checkpointing distribué pour la tolérance aux pannes

Capacités de traitement et performances

• Performances exceptionnelles pour streaming temps réel
• Latence très faible (millisecondes)
• Gestion native des fenêtres temporelles
• Support d'événements tardifs et hors séquence
• Optimiseur de requêtes pour SQL et Table API

Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

• APIs disponibles en Java et Scala (Python en développement)
• DataStream API et Table API
• Support SQL via Flink SQL
• Courbe d'apprentissage élevée
• Documentation moins accessible que Spark

Écosystème et intégrations

• Connecteurs pour Kafka, Kinesis, RabbitMQ, JDBC, etc.
• Intégration avec systèmes de stockage (HDFS, S3, etc.)
• Bibliothèques pour ML, CEP (Complex Event Processing)
• Écosystème plus restreint que Spark
• Intégration avec Zeppelin pour notebooks

Évolutivité et maintenance

• Excellent scaling horizontal
• Gestion d'état distribuée sophistiquée
• Reprise après panne efficace via checkpoints
• Nécessite expertise pour déploiement et maintenance
• Communauté active mais plus petite que Spark

3. dbt (data build tool)

Modèle d'exécution

• Outil de transformation de données dans l'entrepôt (ELT)
• Exécution SQL dans la base de données cible
• Modèle déclaratif basé sur SQL et Jinja
• Approche modulaire avec dépendances
• Exécution batch uniquement

Capacités de traitement et performances

• Performance dépendante du moteur de base de données sous-jacent
• Optimisé pour transformations dans les entrepôts modernes (Snowflake, BigQuery, Redshift)
• Excellente gestion des dépendances et exécution incrémentale
• Limité aux capacités SQL de la base cible
• Non adapté au streaming ou temps réel

Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

• Basé sur SQL, accessible aux analystes
• Templating avec Jinja pour réutilisation
• Documentation automatique des modèles et lignage
• Courbe d'apprentissage faible pour utilisateurs SQL
• Concepts de modularisation simples à appréhender

Écosystème et intégrations

• Support pour principaux entrepôts de données
• Intégration avec outils de CI/CD
• Écosystème d'adaptateurs en croissance
• Intégration avec outils de visualisation
• Communauté active et croissante

Évolutivité et maintenance

• Scaling dépendant de la base de données sous-jacente
• Excellente maintenabilité grâce à l'approche modulaire
• Tests intégrés pour validation des modèles
• Documentation automatique facilitant la maintenance
• Versionnement simple avec Git

4. Apache Beam

Modèle d'exécution

• Framework unifié pour batch et streaming
• Modèle de programmation portable
• Exécution via runners (Spark, Flink, Dataflow, etc.)
• Paradigme basé sur transformations de collections
• Modèle de traitement des données retardées

Capacités de traitement et performances

• Performance dépendante du runner choisi
• Bonnes performances pour batch et streaming
• Gestion sophistiquée des fenêtres temporelles
• Support des événements tardifs
• Capacités de traitement à grande échelle

Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

• APIs disponibles en Java, Python, Go
• Modèle de programmation cohérent entre batch et streaming
• Abstraction élevée des concepts de parallélisation
• Courbe d'apprentissage moyenne
• Documentation de qualité variable selon les fonctionnalités

Écosystème et intégrations

• Multiples runners (Spark, Flink, Dataflow, etc.)
• Connecteurs pour diverses sources et destinations
• Intégration native avec écosystème Google Cloud
• Transformations I/O pour formats courants
• Communauté en croissance

Évolutivité et maintenance

• Portabilité entre environnements d'exécution
• Scaling dépendant du runner choisi
• Maintenance facilitée par l'abstraction du moteur
• Évolution rapide du framework
• Support commercial via Google Cloud Dataflow

5. Databricks

Modèle d'exécution

• Plateforme unifiée basée sur Spark
• Support batch, streaming et ML
• Exécution optimisée de Spark
• Delta Lake pour transactions ACID
• Notebooks pour développement interactif

Capacités de traitement et performances

• Performances optimisées de Spark
• Optimisations propriétaires pour requêtes et stockage
• Excellente gestion des grands volumes
• Support du streaming avec latence réduite
• Intégration ML optimisée

Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

• Interface utilisateur intuitive
• Notebooks collaboratifs
• Support SQL, Python, R, Scala
• Courbe d'apprentissage réduite par rapport à Spark vanilla
• Documentation et exemples de qualité

Écosystème et intégrations

• Intégration native avec cloud providers (AWS, Azure, GCP)
• Connecteurs pour la plupart des sources et destinations
• Delta Lake pour stockage optimisé
• MLflow pour gestion du cycle de vie ML
• Intégration avec outils BI

Évolutivité et maintenance

• Scaling automatique des clusters
• Gestion simplifiée de l'infrastructure
• Mises à jour automatiques
• Support entreprise disponible
• Coût plus élevé que solutions open-source

Tableau comparatif avec scores selon les critères définis

Critère (pondération)	Apache Spark	Apache Flink	dbt	Apache Beam	Databricks
Compatibilité sources (5)	4 (20)	3 (15)	3 (15)	4 (20)	5 (25)
Performance (4)	4 (16)	5 (20)	3 (12)	4 (16)	5 (20)
Scalabilité (5)	5 (25)	5 (25)	3 (15)	4 (20)	5 (25)
Fiabilité (4)	4 (16)	4 (16)	4 (16)	4 (16)	5 (20)
Sécurité (4)	3 (12)	3 (12)	3 (12)	3 (12)	5 (20)
Coût total (3)	4 (12)	4 (12)	5 (15)	4 (12)	2 (6)
Modèle licence (2)	5 (10)	5 (10)	4 (8)	5 (10)	3 (6)
ROI (3)	4 (12)	3 (9)	5 (15)	3 (9)	4 (12)
Compétences requises (4)	2 (8)	2 (8)	4 (16)	3 (12)	3 (12)
Support/communauté (3)	5 (15)	3 (9)	4 (12)	3 (9)	5 (15)
Gouvernance (3)	3 (9)	3 (9)	4 (12)	3 (9)	5 (15)
Pérennité (4)	5 (20)	4 (16)	4 (16)	4 (16)	5 (20)
Innovation (3)	4 (12)	5 (15)	4 (12)	4 (12)	5 (15)
Alignement techno (3)	4 (12)	3 (9)	4 (12)	4 (12)	4 (12)
TOTAL	199	185	188	185	223

Recommandation argumentée

Après analyse comparative des technologies de transformation, notre recommandation est une architecture à deux niveaux :

1. Apache Spark comme moteur principal de transformation pour :

   • Les transformations complexes nécessitant des capacités de calcul distribuées
   • Le traitement de grands volumes de données
   • Les cas d'usage batch et streaming avec une technologie unifiée
   • La préparation des données pour l'analyse et le ML

2. dbt comme couche de modélisation dans l'entrepôt de données pour :

   • Les transformations finales orientées métier
   • La création de modèles dimensionnels
   • La documentation et le testing des transformations
   • L'implication des analystes dans le processus de transformation

Cette approche combinée permet de :

• Bénéficier de la puissance et flexibilité de Spark pour les transformations complexes
• Utiliser la simplicité et l'accessibilité de dbt pour les transformations métier
• Impliquer différents profils (data engineers et analystes) selon leurs compétences
• Optimiser le coût en utilisant Spark open-source tout en bénéficiant de la productivité de dbt

Bien que Databricks obtienne le score le plus élevé grâce à ses fonctionnalités avancées et son intégration, son coût significativement plus élevé ne justifie pas l'investissement à ce stade. Cependant, il pourrait être considéré dans une phase ultérieure si les besoins en ML et en gouvernance deviennent plus importants.

Apache Flink, bien que performant pour le streaming, présente une courbe d'apprentissage plus élevée et un écosystème plus restreint que Spark. Apache Beam offre une bonne portabilité mais n'apporte pas d'avantage décisif par rapport à Spark dans notre contexte.

Partie 4 : Analyse des technologies de stockage et exposition des données

Fiches descriptives des technologies évaluées

1. Snowflake

Modèle de données et capacités de requêtage

• Entrepôt de données cloud natif
• Séparation stockage/calcul
• Support SQL ANSI complet
• Modèle relationnel avec extensions semi-structurées (JSON, XML, Parquet)
• Vues matérialisées et tables temporaires
• Time travel (requêtes sur données historiques)

Performances en lecture/écriture

• Excellentes performances en lecture grâce au clustering automatique
• Mise à l'échelle instantanée des ressources de calcul
• Optimisation automatique du stockage (micro-partitions)
• Chargement en masse très performant
• Requêtes concurrentes bien gérées
• Cache de résultats intégré

Capacités de scaling et haute disponibilité

• Scaling horizontal et vertical à la demande
• Séparation stockage/calcul permettant scaling indépendant
• Multi-cluster pour workloads concurrents
• Haute disponibilité native (99.9%+)
• Réplication entre régions disponible
• Reprise après sinistre automatisée

Fonctionnalités de sécurité et gouvernance

• Chiffrement end-to-end
• Contrôle d'accès granulaire (rôles, colonnes)
• Masquage dynamique des données
• Intégration SSO
• Audit complet des accès
• Conformité SOC 1/2, PCI DSS, HIPAA, GDPR

Coût et modèle de licence

• Modèle pay-as-you-go basé sur:
  • Stockage consommé
  • Crédits de calcul utilisés
• Séparation stockage/calcul permettant optimisation des coûts
• Suspension automatique des ressources inutilisées
• Coût relativement élevé pour grands volumes
• Prévisibilité moyenne des coûts

2. Amazon Redshift

Modèle de données et capacités de requêtage

• Entrepôt de données MPP (Massive Parallel Processing)
• Basé sur PostgreSQL avec extensions
• Support SQL complet
• Modèle relationnel avec support limité pour données semi-structurées
• Vues matérialisées
• Requêtes fédérées vers S3, RDS, etc.

Performances en lecture/écriture

• Bonnes performances pour requêtes analytiques
• Optimisé pour lectures séquentielles
• Distribution et tri des données configurables
• Compression automatique des données
• Performances variables selon configuration
• COPY command optimisée pour chargements

Capacités de scaling et haute disponibilité

• Scaling vertical et horizontal (ajout de nœuds)
• Redshift Spectrum pour requêtes sur S3
• Concurrency Scaling pour pics de charge
• Multi-AZ pour haute disponibilité
• Snapshots automatiques
• Restauration point-in-time

Fonctionnalités de sécurité et gouvernance

• Intégration avec AWS IAM
• Chiffrement au repos et en transit
• VPC isolation
• Audit via CloudTrail
• Masquage de données limité
• Conformité SOC, PCI, HIPAA, etc.

Coût et modèle de licence

• Tarification basée sur:
  • Type et nombre de nœuds
  • Stockage additionnel
  • Transfert de données
• Options de réservation pour réduction des coûts
• Concurrency Scaling facturé à l'usage
• Coût prévisible mais optimisation nécessaire
• Engagement minimum d'un an pour tarifs optimaux

3. Google BigQuery

Modèle de données et capacités de requêtage

• Entrepôt serverless entièrement géré
• Séparation stockage/calcul
• Support SQL complet avec extensions
• Support natif des données imbriquées et répétées
• Vues matérialisées et tables partitionnées
• Requêtes fédérées multi-sources

Performances en lecture/écriture

• Excellentes performances pour requêtes analytiques complexes
• Architecture columnaire optimisée pour l'analyse
• Scaling automatique pour requêtes massives
• Chargement en masse très performant
• Streaming insert pour données temps réel
• Cache de requêtes automatique

Capacités de scaling et haute disponibilité

• Scaling automatique et transparent
• Pas de gestion d'infrastructure
• Capacité virtuellement illimitée
• Haute disponibilité native
• Réplication multi-régionale
• Reprise automatique des requêtes en cas d'échec

Fonctionnalités de sécurité et gouvernance

• Contrôle d'accès IAM granulaire
• Chiffrement par défaut
• Data Catalog intégré
• Masquage dynamique et tokenisation
• Audit logging complet
• Conformité SOC, PCI, HIPAA, etc.

Coût et modèle de licence

• Tarification basée sur:
  • Volume de données stockées
  • Volume de données analysées (pay-per-query)
• Tarification à la demande ou capacité réservée
• Coûts variables selon utilisation
• Optimisation possible via partitionnement
• Flat-rate pricing disponible pour usage intensif

4. Apache Hive sur Hadoop

Modèle de données et capacités de requêtage

• Couche SQL sur Hadoop
• Support HiveQL (similaire à SQL)
• Schéma-on-read possible
• Tables externes sur HDFS, S3, etc.
• Formats variés (Parquet, ORC, Avro, etc.)
• Fonctions UDF extensibles

Performances en lecture/écriture

• Performances modérées, optimisées pour batch
• Latence élevée pour requêtes interactives
• Optimisations via formats columnaires (ORC)
• Performances d'écriture bonnes pour grands volumes
• Requêtes parallélisées via MapReduce ou Tez
• Indexation limitée

Capacités de scaling et haute disponibilité

• Scaling horizontal via ajout de nœuds Hadoop
• Séparation metastore/exécution
• Haute disponibilité via configuration Hadoop
• Tolérance aux pannes native
• Capacité à gérer des pétaoctets
• Configuration complexe

Fonctionnalités de sécurité et gouvernance

• Intégration avec Ranger ou Sentry
• Authentification Kerberos
• Chiffrement HDFS
• Audit limité sans outils additionnels
• Lignage via Atlas
• Gouvernance complexe à mettre en œuvre

Coût et modèle de licence

• Open source (Apache License)
• Coûts d'infrastructure significatifs
• Coûts opérationnels élevés (expertise)
• Solutions managées disponibles (EMR, Dataproc)
• TCO élevé malgré absence de licence
• Scaling coûteux (matériel)

5. PostgreSQL avec TimescaleDB

Modèle de données et capacités de requêtage

• SGBDR relationnel avec extension time-series
• SQL complet ANSI
• Index avancés (B-tree, GiST, GIN)
• Fonctions et procédures stockées
• Types de données riches
• Extensions nombreuses (PostGIS, etc.)

Performances en lecture/écriture

• Bonnes performances OLTP
• Performances analytiques correctes avec optimisations
• Hypertables optimisées pour séries temporelles
• Compression native des données historiques
• Partitionnement automatique temporel
• Indexation flexible et puissante

Capacités de scaling et haute disponibilité

• Scaling vertical principalement
• Réplication pour lecture distribuée
• Sharding manuel possible
• Haute disponibilité via réplication
• Streaming replication avec failover
• Capacité limitée pour très grands volumes

Fonctionnalités de sécurité et gouvernance

• Contrôle d'accès basé sur rôles
• Chiffrement au niveau colonne
• Audit via extensions
• Row-level security
• Support SSL natif
• Conformité possible mais configuration manuelle

Coût et modèle de licence

• Open source (PostgreSQL License)
• TimescaleDB Community (Apache 2.0) ou Enterprise (commercial)
• Coûts d'infrastructure modérés
• Scaling vertical coûteux pour grands volumes
• Coûts opérationnels moyens
• TCO faible pour volumes modérés

Tableau comparatif avec scores selon les critères définis

Critère (pondération)	Snowflake	Amazon Redshift	Google BigQuery	Apache Hive	PostgreSQL/Timescale
Compatibilité sources (5)	4 (20)	4 (20)	4 (20)	5 (25)	3 (15)
Performance (4)	5 (20)	4 (16)	5 (20)	3 (12)	3 (12)
Scalabilité (5)	5 (25)	4 (20)	5 (25)	4 (20)	2 (10)
Fiabilité (4)	5 (20)	4 (16)	5 (20)	3 (12)	4 (16)
Sécurité (4)	5 (20)	4 (16)	5 (20)	3 (12)	4 (16)
Coût total (3)	2 (6)	3 (9)	3 (9)	3 (9)	5 (15)
Modèle licence (2)	3 (6)	3 (6)	3 (6)	5 (10)	5 (10)
ROI (3)	4 (12)	4 (12)	4 (12)	3 (9)	4 (12)
Compétences requises (4)	4 (16)	3 (12)	4 (16)	2 (8)	3 (12)
Support/communauté (3)	4 (12)	4 (12)	4 (12)	3 (9)	5 (15)
Gouvernance (3)	5 (15)	4 (12)	5 (15)	3 (9)	3 (9)
Pérennité (4)	5 (20)	5 (20)	5 (20)	4 (16)	5 (20)
Innovation (3)	5 (15)	4 (12)	5 (15)	3 (9)	4 (12)
Alignement techno (3)	4 (12)	4 (12)	4 (12)	3 (9)	4 (12)
TOTAL	219	195	222	169	186

Recommandation argumentée

Après analyse comparative des technologies de stockage et d'exposition des données, notre recommandation est une architecture à deux niveaux :

1. Google BigQuery comme entrepôt de données principal pour :

   • Le stockage et l'analyse des données structurées
   • Les requêtes analytiques complexes
   • Les tableaux de bord et rapports BI
   • L'exposition des données aux data scientists

2. Data Lake sur GCS (Google Cloud Storage) avec :

   • Zone de stockage brut pour données non structurées et semi-structurées
   • Formats optimisés (Parquet, Avro) pour les données préparées
   • Intégration avec BigQuery via tables externes
   • Rétention longue durée des données historiques

Cette architecture combinée offre plusieurs avantages :

• Séparation claire entre données brutes (data lake) et données analytiques (entrepôt)
• Flexibilité maximale avec coûts optimisés (stockage économique sur GCS, calcul à la demande sur BigQuery)
• Modèle serverless réduisant la charge opérationnelle
• Excellente intégration entre les composants
• Scaling automatique adapté aux besoins variables

Bien que Snowflake obtienne un score très proche de BigQuery, nous privilégions ce dernier pour :

• Sa tarification plus granulaire (pay-per-query)
• Son intégration native avec l'écosystème Google (si l'entreprise utilise déjà GCP)
• Ses capacités avancées pour données imbriquées et répétées
• L'absence de gestion de clusters ou de ressources de calcul

PostgreSQL/TimescaleDB pourrait être utilisé comme solution complémentaire pour :

• Les applications nécessitant faible latence
• Les données opérationnelles et transactionnelles
• Les cas d'usage spécifiques aux séries temporelles à volume modéré

Apache Hive, malgré sa flexibilité, présente un TCO trop élevé et une complexité opérationnelle importante pour être recommandé comme solution principale.

Partie 5 : Analyse des technologies d'orchestration

Fiches descriptives des technologies évaluées

1. Apache Airflow

Capacités de définition et exécution de workflows

• Définition de DAGs (Directed Acyclic Graphs) en Python
• Programmation des tâches flexible (cron, intervalle, déclencheurs)
• Dépendances complexes entre tâches
• Backfilling et retraitement historique
• Paramétrage dynamique des workflows
• Opérateurs prédéfinis pour intégrations communes

Fonctionnalités de monitoring et gestion des erreurs

• Interface web pour suivi des exécutions
• Visualisation des DAGs et leur état
• Logs centralisés par tâche
• Mécanismes de retry configurables
• Callbacks sur échec/succès
• Alertes et notifications configurables

Scalabilité et robustesse

• Architecture distribuée (scheduler, workers, web server)
• Scaling horizontal via ajout de workers
• Exécuteurs variés (Local, Celery, Kubernetes)
• Haute disponibilité possible
• Gestion de milliers de DAGs et tâches
• Mécanismes anti-concurrence

Intégration avec autres composants

• Opérateurs natifs pour cloud providers
• Hooks pour bases de données et services
• Extensible via plugins
• Intégration avec systèmes de monitoring
• Support pour conteneurs et Kubernetes
• Intégration CI/CD possible

Facilité d'utilisation et maintenance

• Courbe d'apprentissage moyenne (Python requis)
• Documentation complète et communauté active
• Déploiement relativement complexe
• Maintenance régulière nécessaire
• Versions managées disponibles (Cloud Composer, MWAA)
• Écosystème riche d'extensions

2. Apache NiFi

Capacités de définition et exécution de workflows

• Interface graphique de conception de flux
• Workflows orientés données plutôt que tâches
• Exécution continue ou programmée
• Traitement événementiel
• Transformations et routage conditionnels
• Templates réutilisables

Fonctionnalités de monitoring et gestion des erreurs

• Visualisation en temps réel des flux de données
• Suivi détaillé de la provenance des données
• Statistiques par composant
• Gestion des backpressure
• Politiques de gestion d'erreurs par processeur
• Notification sur seuils et événements

Scalabilité et robustesse

• Architecture distribuée en cluster
• Scaling horizontal natif
• Haute disponibilité intégrée
• Tolérance aux pannes avec état persisté
• Performances variables selon complexité
• Gestion de flux parallèles

Intégration avec autres composants

• Nombreux processeurs prédéfinis
• Connecteurs pour la plupart des systèmes
• Extension via processeurs personnalisés
• Intégration avec systèmes de messagerie
• Support pour protocoles standards
• Moins adapté à l'orchestration de jobs batch

Facilité d'utilisation et maintenance

• Interface graphique intuitive
• Faible courbe d'apprentissage initiale
• Complexité croissante pour flux avancés
• Déploiement et configuration complexes
• Maintenance régulière nécessaire
• Moins adapté aux workflows complexes

3. Prefect

Capacités de définition et exécution de workflows

• Définition de workflows en Python pur
• Modèle hybride push/pull pour exécution
• Dépendances dynamiques entre tâches
• Paramétrage flexible
• État et contexte riches
• Support natif pour parallélisme

Fonctionnalités de monitoring et gestion des erreurs

• Interface cloud ou self-hosted
• Visualisation des workflows et exécutions
• Gestion avancée des états et transitions
• Retry policies sophistiquées
• Callbacks et hooks extensibles
• Alertes et notifications configurables

Scalabilité et robustesse

• Architecture agent-based
• Scaling horizontal via agents
• Exécution distribuée
• Support Kubernetes natif
• Gestion d'état externalisable
• Conçu pour environnements cloud

Intégration avec autres composants

• Intégration native avec écosystème Python
• Connecteurs cloud providers
• API REST complète
• Webhooks pour intégrations externes
• Support Docker et Kubernetes
• Extensible via plugins

Facilité d'utilisation et maintenance

• Syntaxe Python intuitive
• Courbe d'apprentissage faible pour développeurs Python
• Documentation moderne et complète
• Déploiement simplifié
• Versions cloud et self-hosted
• Communauté active mais plus récente

4. Dagster

Capacités de définition et exécution de workflows

• Définition de pipelines data-aware en Python
• Modèle basé sur les ressources et types de données
• Dépendances explicites entre données
• Testing intégré des pipelines
• Partitionnement natif
• Modularité via composability

Fonctionnalités de monitoring et gestion des erreurs

• Interface utilisateur Dagit
• Visualisation des pipelines et lignage
• Exploration des données intermédiaires
• Gestion structurée des erreurs
• Retry configurable
• Alertes et notifications

Scalabilité et robustesse

• Architecture modulaire
• Exécution distribuée via Kubernetes
• Séparation définition/exécution
• Gestion d'état configurable
• Conçu pour environnements cloud
• Performances adaptées aux pipelines de données

Intégration avec autres composants

• Intégration native avec écosystème data
• Support pour Spark, dbt, Pandas
• API GraphQL
• Extensible via plugins
• Intégration CI/CD
• Adapté aux workflows ML

Facilité d'utilisation et maintenance

• Approche orientée données intuitive
• Courbe d'apprentissage moyenne
• Documentation de qualité
• Déploiement relativement simple
• Communauté en croissance
• Focus sur développeur experience

Tableau comparatif avec scores selon les critères définis

Critère (pondération)	Apache Airflow	Apache NiFi	Prefect	Dagster
Compatibilité sources (5)	5 (25)	4 (20)	4 (20)	4 (20)
Performance (4)	4 (16)	3 (12)	4 (16)	4 (16)
Scalabilité (5)	4 (20)	4 (20)	4 (20)	4 (20)
Fiabilité (4)	4 (16)	4 (16)	4 (16)	4 (16)
Sécurité (4)	4 (16)	4 (16)	3 (12)	3 (12)
Coût total (3)	4 (12)	4 (12)	3 (9)	4 (12)
Modèle licence (2)	5 (10)	5 (10)	4 (8)	4 (8)
ROI (3)	4 (12)	3 (9)	4 (12)	4 (12)
Compétences requises (4)	3 (12)	4 (16)	4 (16)	3 (12)
Support/communauté (3)	5 (15)	4 (12)	3 (9)	3 (9)
Gouvernance (3)	4 (12)	3 (9)	3 (9)	4 (12)
Pérennité (4)	5 (20)	4 (16)	3 (12)	3 (12)
Innovation (3)	3 (9)	3 (9)	5 (15)	5 (15)
Alignement techno (3)	4 (12)	3 (9)	4 (12)	4 (12)
TOTAL	207	186	186	188

Recommandation argumentée

Après analyse comparative des technologies d'orchestration, notre recommandation se porte sur Apache Airflow pour les raisons suivantes :

1. Maturité et adoption : Airflow est devenu le standard de facto pour l'orchestration de pipelines de données, avec une large adoption dans l'industrie et une communauté très active.

2. Flexibilité et extensibilité : La définition des workflows en Python offre une flexibilité inégalée pour implémenter des logiques complexes et s'intégrer avec pratiquement n'importe quel système.

3. Écosystème riche : L'écosystème d'opérateurs, hooks et plugins permet d'accélérer le développement et de s'intégrer nativement avec les autres composants de notre stack (Spark, BigQuery, etc.).

4. Scalabilité éprouvée : Airflow a fait ses preuves dans des environnements à grande échelle, avec des capacités de scaling horizontal via différents exécuteurs (Celery, Kubernetes).

5. Gestion avancée des dépendances : Le modèle de DAG permet de représenter précisément les dépendances complexes entre tâches, avec des fonctionnalités avancées comme les branch operators et les triggers.

Pour faciliter le déploiement et réduire la charge opérationnelle, nous recommandons d'utiliser Google Cloud Composer (service Airflow managé) qui offre :

• Déploiement simplifié
• Scaling automatique
• Intégration native avec GCP (cohérent avec notre choix de BigQuery)
• Mises à jour et maintenance gérées
• Haute disponibilité intégrée

Bien que Prefect et Dagster présentent des innovations intéressantes (notamment l'approche data-aware de Dagster), leur maturité et leur adoption restent inférieures à celles d'Airflow. Apache NiFi, bien qu'excellent pour les flux de données continus, est moins adapté à l'orchestration de workflows batch complexes qui constituent une part importante de notre pipeline.

Cette recommandation s'aligne avec notre choix de technologies pour les autres composants du pipeline, formant une stack cohérente et éprouvée.

Partie 6 : Proposition de stack technologique complète

Schéma de la stack technologique proposée

+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                        SOURCES DE DONNÉES                                                   |
| +-------------+  +-------------+  +-------------+  +-------------+  +-------------+  +-------------+        |
| |    ERP      |  | E-commerce  |  |    CRM      |  | Logistique  |  | Réseaux     |  | Autres      |        |
| | (PostgreSQL)|  | (API, Logs) |  | (API SOAP)  |  | (MongoDB)   |  | sociaux     |  | sources     |        |
| +------+------+  +------+------+  +------+------+  +------+------+  +------+------+  +------+------+        |
+--------|---------------|---------------|---------------|---------------|---------------|-------------------+
         |               |               |               |               |               |
         v               v               v               v               v               v
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                        EXTRACTION DES DONNÉES                                                |
| +---------------------------+                                      +---------------------------+             |
| |      Apache NiFi          |                                      |     Stitch/Fivetran       |             |
| | (Sources complexes,       |                                      | (SaaS, APIs standards,    |             |
| |  données sensibles)       |                                      |  sources simples)         |             |
| +-------------+-------------+                                      +-------------+-------------+             |
+---------------|----------------------------------------------------|----------------------------------+
                |                                                    |
                v                                                    v
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                        STOCKAGE DES DONNÉES BRUTES                                           |
|                                                                                                             |
|                                  +---------------------------+                                               |
|                                  |   Data Lake (GCS)         |                                               |
|                                  |   - Zone raw              |                                               |
|                                  |   - Zone validated        |                                               |
|                                  +-------------+-------------+                                               |
+---------------------------------------------|-----------------------------------------------------+
                                              |
                                              v
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                        TRANSFORMATION DES DONNÉES                                            |
| +---------------------------+                                      +---------------------------+             |
| |      Apache Spark         |                                      |          dbt              |             |
| | (Transformations          |                                      | (Modélisation dans        |             |
| |  complexes, ML)           |                                      |  l'entrepôt)              |             |
| +-------------+-------------+                                      +-------------+-------------+             |
+---------------|----------------------------------------------------|----------------------------------+
                |                                                    |
                v                                                    v
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                        STOCKAGE DES DONNÉES ANALYTIQUES                                      |
|                                                                                                             |
|                                  +---------------------------+                                               |
|                                  |      Google BigQuery      |                                               |
|                                  |   - Tables analytiques    |                                               |
|                                  |   - Vues métier           |                                               |
|                                  +-------------+-------------+                                               |
+---------------------------------------------|-----------------------------------------------------+
                                              |
                                              v
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                        EXPOSITION DES DONNÉES                                                |
| +------------------+  +------------------+  +------------------+  +------------------+                       |
| |   Looker/Tableau |  |  Notebooks       |  |   APIs REST      |  |  Export fichiers |                       |
| | (Visualisation)  |  | (Data Science)   |  | (Applications)   |  | (Partenaires)    |                       |
| +------------------+  +------------------+  +------------------+  +------------------+                       |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
                                              ^
                                              |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                        ORCHESTRATION                                                         |
|                                                                                                             |
|                                  +---------------------------+                                               |
|                                  |    Google Cloud Composer  |                                               |
|                                  |    (Apache Airflow)       |                                               |
|                                  +---------------------------+                                               |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
                                              ^
                                              |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                        MONITORING & GOUVERNANCE                                              |
| +------------------+  +------------------+  +------------------+  +------------------+                       |
| |  Google Cloud    |  |  Great           |  |  Cloud Logging   |  |  Data Catalog    |                       |
| |  Monitoring      |  |  Expectations    |  |  & Error Report. |  |  & Metadata      |                       |
| +------------------+  +------------------+  +------------------+  +------------------+                       |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

Document de justification des choix

1. Extraction des données

Choix technologiques : Apache NiFi + Stitch/Fivetran

Justification :

• Approche hybride permettant de combiner flexibilité et simplicité
• Apache NiFi pour les sources complexes, données sensibles et cas spécifiques
  • Contrôle total sur les flux de données
  • Traçabilité complète (data provenance)
  • Gestion fine des erreurs et de la qualité
  • Maintien des données sensibles dans l'infrastructure contrôlée
• Stitch/Fivetran pour les sources standards et SaaS
  • Déploiement rapide sans développement
  • Maintenance automatique des connecteurs
  • Scaling géré
  • Réduction de la charge opérationnelle

Alternatives considérées :

• Talend : Écarté en raison de son coût élevé et sa complexité
• Airbyte : Prometteur mais encore trop jeune pour une utilisation critique

2. Stockage des données brutes

Choix technologique : Data Lake sur Google Cloud Storage (GCS)

Justification :

• Coût optimisé pour le stockage de grands volumes
• Flexibilité des formats (JSON, CSV, Parquet, Avro, etc.)
• Intégration native avec BigQuery via tables externes
• Durabilité et disponibilité excellentes (99.999%)
• Organisation en zones (raw, validated, curated) pour gestion du cycle de vie
• Compatibilité avec outils de traitement (Spark, etc.)

Alternatives considérées :

• HDFS : Écarté en raison de la complexité opérationnelle
• S3 : Viable mais moins intégré avec notre stack GCP

3. Transformation des données

Choix technologiques : Apache Spark + dbt

Justification :

• Apache Spark pour transformations complexes et volumineuses
  • Performances excellentes sur grands volumes
  • Support batch et streaming unifié
  • Écosystème riche (ML, graphes, etc.)
  • Communauté active et maturité éprouvée
• dbt pour modélisation dans l'entrepôt
  • Approche SQL accessible aux analystes
  • Tests et documentation intégrés
  • Modularité et réutilisation
  • Lignage des données automatique

Alternatives considérées :

• Flink : Excellent pour streaming mais courbe d'apprentissage plus élevée
• Databricks : Performant mais coût significativement plus élevé

4. Stockage analytique

Choix technologique : Google BigQuery

Justification :

• Architecture serverless réduisant la charge opérationnelle
• Séparation stockage/calcul pour optimisation des coûts
• Scaling automatique adapté aux charges variables
• Performances excellentes pour requêtes analytiques complexes
• Intégration native avec GCS et autres services GCP
• Support SQL ANSI avec extensions puissantes
• Sécurité et gouvernance avancées

Alternatives considérées :

• Snowflake : Excellent mais coût légèrement plus élevé
• Redshift : Performances comparables mais moins serverless
• PostgreSQL/TimescaleDB : Limité en scaling pour très grands volumes

5. Orchestration

Choix technologique : Google Cloud Composer (Apache Airflow)

Justification :

• Standard de l'industrie avec large adoption
• Flexibilité maximale via définition en Python
• Gestion avancée des dépendances via DAGs
• Intégration native avec tous les composants de notre stack
• Monitoring complet des workflows
• Version managée (Cloud Composer) réduisant la charge opérationnelle

Alternatives considérées :

• Prefect/Dagster : Innovations intéressantes mais maturité moindre
• NiFi : Moins adapté à l'orchestration batch complexe

6. Monitoring et gouvernance

Choix technologiques : Google Cloud Monitoring + Great Expectations + Data Catalog

Justification :

• Cloud Monitoring pour surveillance infrastructure et performances
  • Intégration native avec GCP
  • Alerting sophistiqué
  • Dashboards personnalisables
• Great Expectations pour qualité des données
  • Validation automatisée
  • Documentation des attentes
  • Intégration avec pipelines
• Data Catalog pour métadonnées et gouvernance
  • Découvrabilité des données
  • Documentation collaborative
  • Lignage et traçabilité

Analyse des risques et plan de mitigation

Risque	Probabilité	Impact	Mitigation
Coûts GCP non maîtrisés	Moyenne	Élevé	- Mise en place de budgets et alertes - Optimisation des requêtes BigQuery - Tiering automatique sur GCS - Réservations de capacité pour charges prévisibles
Complexité d'intégration entre composants	Moyenne	Moyen	- Proof of concept pour validations techniques - Documentation détaillée des interfaces - Tests d'intégration automatisés - Expertise GCP dans l'équipe
Performances insuffisantes	Faible	Élevé	- Benchmarks préalables - Architecture évolutive - Monitoring proactif - Optimisations progressives
Dépendance envers GCP	Élevée	Moyen	- Utilisation de standards ouverts (Parquet, Avro) - Abstraction des services cloud dans le code - Documentation des procédures de migration - Évaluation régulière des alternatives
Manque de compétences internes	Moyenne	Élevé	- Plan de formation - Recrutement ciblé - Partenariat avec experts GCP - Documentation approfondie
Problèmes de qualité des données sources	Élevée	Élevé	- Validation à l'ingestion - Monitoring de qualité avec Great Expectations - Processus de remontée aux équipes sources - Documentation des règles métier
Évolution des besoins métier	Élevée	Moyen	- Architecture modulaire - Approche agile - Implication continue des parties prenantes - Revues régulières d'architecture

Estimation budgétaire préliminaire

Coûts d'infrastructure (mensuel)

Composant	Description	Coût estimé
Google Cloud Storage	10 TB données brutes	200€
BigQuery	5 TB données stockées	100€
	20 TB données analysées	1000€
Cloud Composer	3 nœuds environnement standard	600€
Dataproc (Spark)	Clusters à la demande, 100h/mois	500€
Stitch/Fivetran	Plan standard, 10 sources	800€
Réseau et transferts	Transferts inter-services	200€
Autres services GCP	Monitoring, logging, etc.	300€
Total mensuel		3700€
Total annuel		44 400€

Coûts humains (annuel)

Rôle	ETP	Coût annuel
Data Engineer	2	160 000€
Data Architect	0.5	60 000€
DevOps/SRE	0.5	50 000€
Formation et expertise externe		30 000€
Total annuel		300 000€

TCO sur 3 ans

Catégorie	Année 1	Année 2	Année 3	Total
Infrastructure	44 400€	53 280€	63 936€	161 616€
Ressources humaines	300 000€	315 000€	330 750€	945 750€
Total	344 400€	368 280€	394 686€	1 107 366€

Note: Une augmentation annuelle de 20% des coûts d'infrastructure est prévue pour tenir compte de la croissance des volumes de données et de l'utilisation. Une augmentation de 5% est appliquée aux coûts humains.

Partie 7 : Présentation des recommandations

Support de présentation

Slide 1: Introduction

• Titre: "Recommandation de Stack Technologique pour le Pipeline de Données"
• Sous-titre: "Une architecture moderne, évolutive et optimisée pour [Nom de l'entreprise]"
• Contexte: Rappel du projet et des objectifs

Slide 2: Résumé des besoins identifiés

• Besoins fonctionnels clés:
  • Intégration de sources hétérogènes (ERP, e-commerce, CRM, etc.)
  • Transformations complexes pour analyses métier
  • Support batch et temps réel
  • Exposition flexible des données
• Contraintes non-fonctionnelles:
  • Performance et scalabilité
  • Sécurité et conformité
  • Coût optimisé
  • Maintenabilité

Slide 3: Méthodologie d'évaluation

• Approche structurée:
  • Définition de critères pondérés
  • Analyse comparative des technologies
  • Évaluation des synergies entre composants
  • Prise en compte du TCO
• Catégories de critères:
  • Techniques
  • Économiques
  • Organisationnels
  • Stratégiques

Slide 4: Architecture proposée (schéma)

• Représentation visuelle de la stack complète
• Flux de données de bout en bout
• Interactions entre composants

Slide 5: Composants clés - Extraction

• Technologies recommandées: Apache NiFi + Stitch/Fivetran
• Avantages:
  • Approche hybride combinant flexibilité et simplicité
  • Couverture complète des sources
  • Balance entre contrôle et productivité
• Cas d'usage spécifiques pour chaque outil

Slide 6: Composants clés - Stockage et transformation

• Technologies recommandées: GCS + Spark + dbt + BigQuery
• Avantages:
  • Architecture en couches optimisant coûts et performances
  • Séparation stockage brut/analytique
  • Transformations adaptées à chaque besoin
  • Serverless pour réduire la charge opérationnelle

Slide 7: Composants clés - Orchestration et monitoring

• Technologies recommandées: Cloud Composer + Cloud Monitoring + Great Expectations
• Avantages:
  • Orchestration puissante et flexible
  • Monitoring complet (infrastructure, performances, qualité)
  • Services managés réduisant la charge opérationnelle
  • Intégration native entre composants

Slide 8: Alternatives considérées

• Extraction: Talend, Airbyte
• Transformation: Flink, Databricks
• Stockage: Snowflake, Redshift, PostgreSQL
• Orchestration: Prefect, Dagster
• Raisons des non-sélections

Slide 9: Bénéfices attendus

• Techniques:
  • Architecture évolutive supportant la croissance
  • Performance optimisée pour chaque cas d'usage
  • Résilience et fiabilité
• Business:
  • Time-to-market accéléré pour nouveaux besoins
  • Insights plus rapides et précis
  • Fondation solide pour initiatives data-driven
  • ROI estimé

Slide 10: Risques et mitigation

• Principaux risques identifiés
• Stratégies de mitigation
• Gouvernance proposée

Slide 11: Aspects financiers

• TCO sur 3 ans
• Répartition coûts infrastructure/ressources
• Opportunités d'optimisation

Slide 12: Roadmap d'implémentation

• Phase 1: Fondations (3 mois)
• Phase 2: Première vague de cas d'usage (3 mois)
• Phase 3: Extension et optimisation (6 mois)
• Jalons clés et livrables

Slide 13: Prochaines étapes

• Court terme (30 jours):
  • Validation de l'architecture
  • POC sur composants critiques
  • Définition détaillée de la Phase 1
• Actions requises:
  • Validation budgétaire
  • Allocation ressources
  • Formation initiale

Slide 14: Questions et discussion

• Points de discussion anticipés
• Références et ressources complémentaires

Notes d'accompagnement

Slide 1: Introduction

• Remercier pour l'opportunité de présenter
• Rappeler le contexte: entreprise e-commerce en croissance avec besoins analytiques croissants
• Mentionner l'approche collaborative utilisée pour l'analyse

Slide 2: Résumé des besoins

• Souligner que les besoins ont été identifiés à travers des entretiens avec toutes les parties prenantes
• Mettre en avant les cas d'usage prioritaires identifiés
• Expliquer que l'architecture proposée répond à tous ces besoins

Slide 3: Méthodologie

• Expliquer que la pondération des critères reflète les priorités spécifiques de l'entreprise
• Mentionner que plus de 15 technologies ont été évaluées en détail
• Souligner l'importance de considérer l'écosystème complet plutôt que des composants isolés

Slide 4: Architecture

• Expliquer le flux de données de bout en bout
• Souligner les points d'intégration clés
• Mettre en avant la modularité permettant des évolutions futures

Slide 5-7: Composants clés

• Pour chaque composant, expliquer:
  • Pourquoi il a été sélectionné
  • Comment il s'intègre dans l'ensemble
  • Quels besoins spécifiques il adresse
• Donner des exemples concrets d'utilisation dans le contexte de l'entreprise

Slide 8: Alternatives

• Expliquer que les alternatives étaient viables mais présentaient des compromis
• Mentionner que certaines pourraient être reconsidérées à l'avenir selon l'évolution des besoins
• Souligner que la veille technologique sera continue

Slide 9: Bénéfices

• Quantifier les bénéfices lorsque possible (réduction temps traitement, économies, etc.)
• Relier les bénéfices techniques aux objectifs business
• Mentionner des cas d'usage concrets qui seront améliorés

Slide 10: Risques

• Être transparent sur les risques mais rassurant sur leur gestion
• Expliquer que les risques ont été intégrés dans la planification
• Souligner l'approche proactive de mitigation

Slide 11: Aspects financiers

• Expliquer les hypothèses sous-jacentes aux estimations
• Souligner le ROI attendu et pas uniquement les coûts
• Mentionner les opportunités d'optimisation des coûts

Slide 12-13: Roadmap et prochaines étapes

• Insister sur l'approche incrémentale permettant des résultats rapides
• Expliquer que la roadmap est flexible et pourra être ajustée
• Clarifier les décisions nécessaires et leur timing

Slide 14: Questions

• Anticiper les questions probables:
  • Comparaison avec solutions existantes
  • Impacts sur les équipes et compétences
  • Détails d'implémentation spécifiques
  • Alternatives moins coûteuses