Application basée sur les données évolutive et sécurisée avec bases de données multi-locataires et analyses intégrées

Les données alimentent l’innovation dans tous les secteurs. Les organisations s'efforcent de créer des applications basées sur les données qui transforment les informations croissantes en avantages concurrentiels grâce à des informations exploitables. Cependant, extraire de la valeur croissante de l’accélération des volumes de données pose d’immenses défis techniques. Comment les applications peuvent-elles évoluer en toute sécurité tout en fournissant des analyses en temps réel ? Les bases de données multi-locataires et les analyses intégrées détiennent la clé.

Qu'est-ce qu'une base de données multi-locataires ?

Une base de données multi-locataires est un type de base de données qui peut stocker des informations pour plusieurs utilisateurs ou locataires. Les données de chaque locataire sont conservées séparément et sécurisées, de sorte qu'ils ne peuvent accéder qu'à leurs propres informations. Cela permet à plusieurs utilisateurs ou organisations d'utiliser la même base de données tout en gardant leurs données privées.

Dans le monde du cloud computing et des modèles commerciaux Software-as-a-Service (SaaS), le concept de bases de données multi-locataires est de plus en plus important. L'architecture d'une base de données mutualisée est conçue pour consolider efficacement les ressources partagées, telles que le stockage et la puissance de calcul.

Pourquoi une base de données multi-locataires est-elle nécessaire ?

Il s’agit de servir efficacement plusieurs clients, chacun étant appelé locataire. Les locataires peuvent être des particuliers, des entreprises ou des unités organisationnelles distinctes, partageant tous la même infrastructure sous-jacente tandis que leurs données sont isolées les unes des autres.

Grâce à la multilocation, les fournisseurs SaaS sont en mesure de maximiser l'utilisation des ressources, d'optimiser les efforts de maintenance et de rationaliser les mises à jour, ce qui se traduit par des économies significatives. Cela peut également conduire à de meilleures performances pour chaque locataire, car les ressources sont allouées dynamiquement en fonction de la demande.

Quel est le lien entre une base de données multi-locataires et l'analyse embarquée ?

Passant à l'analyse intégrée, cela fait référence à l'intégration d'outils de reporting, de visualisations de données et d'autres capacités analytiques directement dans les applications logicielles d'entreprise. Cette approche se distingue des méthodes traditionnelles qui obligent les utilisateurs à basculer entre des outils de business intelligence autonomes et des applications métier pour extraire des informations des données.

Grâce aux logiciels d'analyse intégrés , les informations exploitables sont transmises aux utilisateurs exactement là où ils en ont besoin, dans le contexte de l'application qu'ils utilisent. Cette intégration transparente permet aux utilisateurs de prendre des décisions basées sur les données plus rapidement et plus efficacement.

L'analyse intégrée est particulièrement précieuse car elle démocratise l'accès aux informations sur les données. Les utilisateurs sans formation spécialisée en analyse de données peuvent interpréter et utiliser des ensembles de données complexes grâce à des tableaux de bord et des rapports intuitifs intégrés aux applications qu'ils utilisent quotidiennement.

Lorsque les bases de données mutualisées et les analyses intégrées s'associent, le résultat est puissant : des solutions de données sécurisées, évolutives et performantes qui peuvent s'adapter et croître avec les besoins croissants des clients. Pour les entreprises utilisant ces technologies, cela signifie libérer des capacités d’intelligence intégrées pour tous les utilisateurs de la plateforme sans compromettre la sécurité ou les performances.

Ce partenariat synergique devient essentiel pour créer un avantage concurrentiel et favoriser un environnement où l'apprentissage et l'amélioration continus grâce à la connaissance des données sont la norme.

Avantages des bases de données multi-locataires

Les bases de données multi-locataires offrent des avantages incontestables mais posent également des contraintes de conception uniques.

Mise en commun des ressources et évolutivité élastique

• La consolidation des coûts de stockage, de calcul et d'administration dans une infrastructure partagée réduit considérablement les coûts pour les fournisseurs et les abonnés locataires à mesure que le nombre d'utilisateurs augmente.
• Les bases de données multi-locataires simplifient la mise à l’échelle horizontale des applications.
• Toutefois, les ressources clusterisées doivent être provisionnées de manière adéquate pour répondre aux pics de demande au sein de la base de locataires collectifs.

Isolation des données des locataires

• Tandis que les locataires accèdent à la même instance de base de données, des contrôles d'accès stricts empêchent la visibilité des données des autres locataires.
• Un partitionnement virtuel robuste est appliqué à toutes les couches.
• Maintenir la sécurité à grande échelle est primordial. Les vulnérabilités liées aux fuites de données qui franchissent ces barrières comportent des risques énormes.

Défis des bases de données multi-locataires

Contraintes de personnalisation

Lorsque les fournisseurs de business intelligence traditionnels tentent de s'intégrer à des architectures multi-locataires, ils limitent les personnalisations spécifiques aux locataires aux schémas et configurations courants.

Frais généraux de gouvernance

Lorsque les entreprises SaaS tentent d'utiliser un logiciel BI pour le reporting multi-locataire, la modification des structures de données back-end a un impact sur tous les ensembles de données locataires et, par conséquent, limite leur capacité à proposer une gouvernance des données personnalisée ou des modèles de données par locataire.

C'est ici que Qrvey se démarque. Qrvey propose une base de données multi-tenant, ou en réalité un entrepôt de données multi-tenant , qui permet aux entreprises SaaS de proposer des modèles de données personnalisés par locataire. *

La compatibilité multi-tenant est l'une des principales raisons pour lesquelles de nombreuses entreprises choisissent Qrvey pour l'analyse intégrée. *

Maximiser la valeur avec l'analyse intégrée

L'intégration de l'analyse offre des avantages significatifs en matière d'expérience utilisateur et d'adoption :

Informations contextuelles là où elles sont importantes

Les analyses atteignent les utilisateurs finaux directement dans le cadre de flux de travail réguliers pour guider les décisions plutôt que de nécessiter des outils d'analyse distincts.

Expériences utilisateur basées sur les données

L'analyse intégrée offre une visibilité en libre-service afin que les utilisateurs sachent toujours où ils en sont. La gestion par métriques à tous les niveaux favorise une culture d’amélioration continue.

Pourtant, la mise à l’échelle des visualisations interactives nécessite un équilibre entre dynamique, fraîcheur et rapidité.

Propriété analytique et prise de décision collaborative

L’accès aux analyses distribuées aide à briser les silos d’informations et démocratise les informations sur les données pour toutes les parties prenantes. La vérité partagée établit l’alignement.

Cependant, gérer l’accès massif aux données, modéliser le lignage et maintenir la cohérence s’avère difficile.

Unir l'architecture multi-client et l'analyse embarquée

La combinaison de plates-formes multi-locataires et d'analyses intégrées ouvre la voie à des solutions robustes, évolutives et rentables pour accéder aux informations issues des données au repos et en mouvement :

Infrastructure de données évolutive

Les bases de données multi-locataires constituent la base de la gestion d'énormes volumes de données structurées et non structurées entre de nombreux locataires tout en contrôlant les coûts. L'analyse intégrée préserve les performances des requêtes malgré l'augmentation du nombre d'utilisateurs.

Sécurité hermétique

Une isolation stricte des locataires sécurise les données, tandis que des contrôles d'accès robustes limitent les utilisateurs uniquement à des sous-ensembles de données et à des analyses autorisés spécifiques. Les autorisations granulaires empêchent les fuites à travers les barrières des locataires.

Coût total de possession réduit

L'infrastructure partagée et l'administration centralisée des instances logicielles réduisent considérablement les coûts pour les fournisseurs. Les locataires bénéficient également d’économies de coûts grâce aux économies d’échelle.

Informations personnalisées, plateforme cohérente

Chaque locataire peut personnaliser les modèles d'analyse, créer des tableaux de bord et affiner les rapports dans son espace tout en se conformant aux schémas partagés. Les fournisseurs standardisent les plates-formes et les mises à jour.

Cas d'utilisation réels tirant parti de l'intelligence multi-locataires et embarquée

L'architecture de base de données mutualisée sous-tend de nombreux services de premier plan fournissant des analyses intégrées :

• Zendesk dessert 145 000 comptes avec des rapports intégrés sur les interactions d'assistance, tirant parti de la multilocation pour l'évolutivité et la sécurité.

• Asana fournit des informations à plus de 100 000 clients de collaboration sur des projets construits au sein de son environnement de base de données multi-tenant.

• Zuora gère les analyses de facturation des abonnements sur des milliers de plates-formes via un entrepôt de données multi-locataires.

  
  

Les combinaisons d'évolutivité, de sécurité et d'accessibilité aux informations fournies par les bases de données mutualisées et l'analyse intégrée ont résolu les problèmes de données qui freinaient l'innovation des applications et la démocratisation de l'analyse.

Quelles sont les exigences d'une base de données multi-locataires pour l'analyse embarquée ?

Une base de données mutualisée pour l'analyse intégrée doit répondre à plusieurs exigences clés.

• Premièrement, il doit disposer de solides capacités d'isolation des données pour garantir que les données de chaque locataire sont séparées en toute sécurité des autres. Cela inclut la mise en œuvre de contrôles d’accès et de mécanismes de cryptage stricts.

  
  

• Deuxièmement, la base de données doit prendre en charge un stockage et une récupération de données efficaces et évolutifs, car elle doit gérer simultanément de gros volumes de données provenant de plusieurs locataires. (En savoir plus sur les raisons pour lesquelles Qrvey a choisi Elastic / AWS OpenSearch pour son entrepôt de données multi-tenant)

  
  

• De plus, il doit fournir des options de modélisation de données flexibles pour s'adapter à différents types de cas d'utilisation d'analyse au niveau du locataire. Cela inclut la prise en charge de diverses structures de données telles que des modèles relationnels, de documents ou de graphiques.

  
  

• Enfin, la base de données doit offrir des capacités complètes de reporting et de visualisation, permettant aux locataires de générer et de partager facilement des informations à partir de leurs données à l'aide d'outils de visualisation de données personnalisables.

  
  

Dans l’ensemble, une base de données mutualisée pour l’analyse intégrée doit donner la priorité à la sécurité, à l’évolutivité, à la flexibilité et à la convivialité pour répondre efficacement aux besoins de ses utilisateurs.

Concevoir les applications basées sur les données de demain

Libérer de la valeur grâce à l’accélération des sources de données est impératif pour obtenir des avantages concurrentiels. L'infrastructure de base de données multi-locataires sécurisée avec des analyses intégrées ouvre la voie à des applications de données personnalisées et évolutives, offrant à de nombreux locataires les informations dont ils ont besoin à portée de main.

Commencez à créer ou à exploiter ces technologies en contactant notre équipe pour des conseils en conception d'architecture, le dépannage des implémentations actuelles ou une assistance à l'intégration technologique.

L'avenir de l'innovation basée sur les données, alimentée par la multilocation et les informations intégrées, est là avec Qrvey.

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