Transfert de données (mouvement de données) : Glossaire technologique

Qu’est-ce que le transfert de données (mouvement de données) ?

Le transfert de données, également appelé mouvement de données, est le processus complet de déplacement, de copie ou de transmission de données d’un environnement numérique à un autre. Cela inclut des activités comme la migration de données entre dispositifs de stockage, le transfert d’enregistrements entre bases de données et serveurs, la synchronisation de données entre plateformes sur site et cloud, et le streaming d’informations entre applications et frontières géographiques. Le transfert de données est fondamental pour les technologies de l’information modernes, soutenant tout, de la continuité opérationnelle à l’analytique à grande échelle et à la conformité réglementaire.

Qu’il s’agisse de déplacer des données structurées d’une base de données relationnelle, des fichiers non structurés depuis un système de fichiers distribué, ou des données de capteurs en série temporelle issues de dispositifs IoT, le transfert de données sous-tend des processus opérationnels et métiers critiques. Il permet aux équipes transverses d’accéder à des informations à jour, assure la résilience de l’infrastructure informatique grâce à la redondance, et prend en charge les déploiements multi-cloud et hybrides en facilitant un flux de données fluide entre des environnements divers. À mesure que les volumes de données continuent de croître de façon exponentielle, des stratégies de transfert de données efficaces et sécurisées sont essentielles pour faire évoluer les opérations, optimiser les coûts et répondre aux exigences réglementaires en évolution.

L’importance du mouvement de données

Le mouvement des données est essentiel à l’efficacité opérationnelle, à l’agilité des entreprises et à la transformation numérique. Un accès fluide à l’information garantit que les parties prenantes—des décideurs aux systèmes automatisés—opèrent avec des données précises et en temps réel. Cela est particulièrement crucial dans les organisations distribuées, où les données peuvent résider dans plusieurs centres de données, plateformes cloud, ou dispositifs périphériques.

• Continuité d’activité : Grâce à la sauvegarde et à la réplication, les organisations créent des copies redondantes de données vitales, minimisant les temps d’arrêt et permettant une reprise rapide en cas de défaillance système, de cyberattaque ou de catastrophe.
• Analytique & prise de décision : En ingérant des données dans des plateformes analytiques, les organisations découvrent des tendances, prévoient des scénarios et prennent des décisions basées sur les données.
• Conformité réglementaire : Dans les secteurs réglementés comme l’aviation, la santé ou la finance, le mouvement des données permet de se conformer à des lois telles que le RGPD et la HIPAA en contrôlant la localisation des données, en assurant la traçabilité et en facilitant les audits.
• Modernisation informatique : Le mouvement de données facilite la migration des systèmes existants, l’intégration de nouvelles plateformes et l’automatisation des processus, générant des économies et de l’innovation.

Pour maintenir l’intégrité et la cohérence des données, les solutions de mouvement de données intègrent des processus de validation, de contrôle d’erreurs et de rapprochement—garantissant des données précises et à jour.

Concepts fondamentaux : bien plus qu’un simple transfert

Le mouvement de données recouvre un éventail d’activités, chacune jouant un rôle unique dans la stratégie data de l’organisation :

• Migration de données : Déplacement de données d’un environnement à un autre, souvent lors de mises à niveau ou d’adoption du cloud, impliquant transformation et validation.
• Réplication de données : Création et maintien de copies de données sur plusieurs sites pour garantir une haute disponibilité et la reprise après sinistre.
• Synchronisation des données : Garantie que les modifications dans un système soient répercutées sur toutes les copies, assurant la cohérence.
• Intégration de données : Fusion de données provenant de sources variées dans un ensemble unifié pour l’analytique, les tableaux de bord ou la gestion des données de référence.
• Streaming de données : Transfert en temps réel de données d’événements issus de capteurs ou de journaux pour une analytique et une réaction immédiates.
• Ingestion de données : Importation de grands volumes de données dans des systèmes de stockage centralisés dans le cadre de pipelines d’analytique ou d’apprentissage automatique.
• Processus ETL/ELT : Méthodologies d’Extraction, Transformation, Chargement/Extraction, Chargement, Transformation pour la préparation et le transfert de données.
• Reverse ETL : Transfert de données des entrepôts analytiques vers les applications métiers opérationnelles pour une exploitation directe.

Le mouvement de données diffère du flux de données, qui fait référence au chemin logique et à la séquence de traitement des données dans un système.

Types et méthodes de transfert de données

Migration de données

La migration de données est le processus systématique de déplacement des données entre des environnements, applications ou supports de stockage. Courante lors de la modernisation informatique, de l’adoption du cloud ou du retrait de systèmes existants, la migration implique la découverte, la cartographie, la transformation, la validation et l’exécution. Des changements de structure, de format ou d’encodage peuvent être nécessaires, et des mécanismes de reprise robustes minimisent les risques.

Réplication de données

La réplication copie et maintient des jeux de données sur plusieurs systèmes ou emplacements. Elle améliore la disponibilité et la tolérance aux pannes, via des stratégies synchrones ou asynchrones. La réplication de bases de données (par exemple, Oracle Data Guard, SQL Server Always On) assure une haute disponibilité et la reprise après sinistre, tandis que les architectures cloud s’appuient sur la réplication pour la conformité et la faible latence.

Synchronisation des données & Capture de données de modification (CDC)

La synchronisation maintient des données cohérentes et à jour entre les systèmes. La CDC (Capture de Données de Modification) identifie et propage uniquement les changements, permettant une cohérence quasi temps réel. Des outils comme Oracle GoldenGate, AWS DMS ou Debezium offrent des fonctionnalités CDC robustes.

Intégration de données

L’intégration de données combine des données issues de sources diverses pour une analyse unifiée ou une utilisation opérationnelle. Les solutions proposent des connecteurs, des transformations et du nettoyage pour garantir un ensemble cohérent—crucial pour casser les silos de données et permettre l’analytique.

Streaming de données

Le streaming de données est le transfert et le traitement en temps réel de données d’événements. Des plateformes comme Apache Kafka ou Amazon Kinesis permettent aux organisations d’ingérer, traiter et analyser les données à la volée, pour des réponses instantanées et des analyses en temps réel.

Ingestion de données

L’ingestion collecte et importe des données de sources multiples dans des systèmes de stockage centralisés (lacs ou entrepôts de données). Des outils comme Logstash, AWS Glue ou Google Cloud Dataflow offrent des pipelines d’ingestion robustes pour une analytique évolutive.

ETL et ELT

L’ETL (Extraction, Transformation, Chargement) et l’ELT (Extraction, Chargement, Transformation) sont des méthodologies de préparation et de transfert de données des sources vers les cibles, généralement pour l’analytique. L’ETL transforme les données avant le chargement ; l’ELT les charge avant de les transformer dans le système cible. Les deux sont orchestrés via des outils modernes de pipelines data.

Reverse ETL

Le Reverse ETL transfère les données des entrepôts analytiques vers les systèmes opérationnels, afin que les applications métiers puissent exploiter des informations à jour au quotidien.

Aspects techniques : protocoles, outils et technologies

Protocoles de transfert de données

Les protocoles définissent les règles d’échange de données entre systèmes :

• FTP : Transfert de fichiers simple, mais non sécurisé (texte clair).
• SFTP : Transfert de fichiers chiffré via SSH.
• HTTP/HTTPS : Transfert de données web, HTTPS offrant un chiffrement SSL/TLS.
• SMB : Partage de fichiers en réseau local, avec prise en charge du chiffrement.
• NFS : Accès à distance aux fichiers dans les environnements UNIX/Linux, avec fonctionnalités de sécurité.
• API Cloud : API spécifiques aux fournisseurs (AWS S3, Azure Blob Storage) pour des transferts sécurisés et performants.

L’OACI et les directives du secteur exigent des protocoles sécurisés et authentifiés, un chiffrement en transit et une journalisation détaillée.

Outils de mouvement de données

Un écosystème robuste d’outils prend en charge le mouvement de données, adapté à des besoins spécifiques :

• Réplication/Migration : AWS Database Migration Service (DMS), Oracle GoldenGate, IBM InfoSphere, Azure Migrate
• Intégration/ETL/ELT : Fivetran, Talend, Informatica, AWS Glue, Google Cloud Data Fusion
• Streaming : Apache Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub
• Ingestion : Logstash, AWS Glue, Google Cloud Dataflow

La sélection dépend de la compatibilité, la sécurité, l’évolutivité et la facilité d’utilisation.

Mouvement de données dans l’aviation et les secteurs réglementés

Dans l’aviation, l’Organisation de l’Aviation Civile Internationale (OACI) prescrit des protocoles stricts pour le mouvement de données—mettant l’accent sur l’intégrité, la traçabilité, le chiffrement et la validation des données. Ces normes garantissent la sécurité, la fiabilité et la conformité dans la gestion des données opérationnelles, de maintenance et réglementaires. Une rigueur similaire s’applique à la santé, la finance et d’autres secteurs réglementés.

Sécurité, conformité et bonnes pratiques

• Chiffrement : Toujours chiffrer les données en transit et au repos.
• Authentification & autorisation : Utiliser des contrôles d’accès stricts et des journaux d’audit.
• Validation & rapprochement : Mettre en œuvre des contrôles pour garantir l’intégrité des données.
• Supervision & alertes : Surveiller en continu les pipelines pour détecter défaillances ou anomalies.
• Automatisation : Utiliser des pipelines automatisés pour la cohérence et l’évolutivité.
• Documentation : Tracer la lignée des données et tenir des journaux d’audit pour la conformité.

Conclusion

Le transfert (mouvement) de données est un levier stratégique de l’entreprise numérique, soutenant la résilience, l’agilité et la conformité. À mesure que les organisations modernisent leur infrastructure informatique et étendent leurs opérations, des stratégies de mouvement de données robustes, sécurisées et efficaces sont essentielles à leur réussite.

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