Libérer la puissance des lacs de données pour l'analyse intégrée dans les SaaS multi-locataires

L'analyse doit extraire un maximum d'informations, n'est-ce pas ? Eh bien, pour ce faire, vous aurez besoin d’un accès complet à toutes les données pertinentes.

L'analyse est le processus de transformation des données en informations. Les cas d'utilisation ne manquent pas pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions pour atteindre leurs objectifs. Ces objectifs incluent souvent l’amélioration de la satisfaction des clients, l’augmentation des revenus et la réduction des coûts.

Lorsque les fournisseurs SaaS intègrent des analyses dans leurs applications, la valeur qu'ils offrent aux utilisateurs ne fait qu'augmenter. Après tout, l’amélioration de l’expérience utilisateur et de la satisfaction client sont les clés de la fidélisation.

Mais pourquoi les entreprises SaaS n’utilisent-elles pas davantage les lacs de données ?

Pourquoi tant de gens insistent-ils pour utiliser des entrepôts de données traditionnels qui deviennent extrêmement coûteux ?

Voyons cela.

Qu’est-ce qu’un lac de données ?

Un lac de données est un stockage central pour toutes sortes de données dans leur forme originale et non structurée.

Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, les lacs de données peuvent ingérer, stocker et traiter des données structurées, semi-structurées et non structurées.

Selon AWS : « Un entrepôt de données stocke les données dans un format structuré. Il s'agit d'un référentiel central de données prétraitées pour l'analyse et la business intelligence. D’un autre côté, un lac de données est un référentiel central de données brutes et de données non structurées. Vous pouvez d’abord stocker les données et les traiter plus tard.

Avantages d'un lac de données

Un lac de données est un référentiel de données principalement brutes provenant de systèmes opérationnels. Le lac de données conserve des volumes de données proches de leur format brut. Ensuite, nous cataloguons et stockons les données à moindre coût dans un format que d'autres systèmes peuvent facilement utiliser.

AWS écrit qu'un lac de données convient bien aux analyses suivantes :

• apprentissage automatique / formation IA
• scientifiques et analystes de données
• analyse exploratoire
• découverte de données
• streaming
• analyses opérationnelles/avancées
• analyse des mégadonnées
• profilage des données

Les lacs de données sont-ils évolutifs ?

Oui. AWS note qu'un lac de données « vous permet de stocker n'importe quelle donnée à n'importe quelle échelle ».

Les lacs de données peuvent gérer différents types de données, telles que structurées, semi-structurées et non structurées. Ceux-ci proviennent souvent de :

• bases de données
• des dossiers
• journaux
• réseaux sociaux

Dans quelle mesure le stockage Data Lake est-il flexible ?

OvalEdge, fournisseur d'une suite de gouvernance et d'un catalogue de données, décrit la polyvalence des lacs de données. « Un lac de données peut stocker des données multistructurées provenant de diverses sources.

Un lac de données peut stocker :

• journaux

• XML

• multimédia

• données du capteur

• binaire

• données sociales

• chat

• données sur les personnes

  
  

OvalEdge développe cela pour l'analyse. Ils déclarent qu’exiger que les données soient dans un format spécifique constitue une obstruction. « Le lac de données Hadoop vous permet de ne pas avoir de schéma ou de définir plusieurs schémas pour les mêmes données. En bref, cela vous permet de dissocier le schéma des données, ce qui est excellent pour l'analyse.

Combien coûte l’utilisation d’un lac de données ?

Les lacs de données sont généralement plus rentables que les entrepôts de données pour les cas d'utilisation de l'analyse intégrée.

Les coûts des entrepôts de données, tels que Snowflake, augmentent souvent de manière incontrôlable en raison des requêtes simultanées. Les exigences de calcul sur une plate-forme SaaS sont différentes de celles d'une fonction d'analyse interne.

Le coût est également inférieur car :

• les lacs de données nécessitent moins d'efforts pour être construits

• avoir une latence très faible

• peut prendre en charge l'analyse des données

  
  

Sans avoir besoin d'un schéma ni d'un filtrage, les coûts de stockage peuvent être inférieurs à ceux de l'entreposage de données.

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un magasin de données composé principalement de données transformées, organisées et modélisées provenant de systèmes en amont. Les entrepôts de données utilisent un format de données structuré.

Dans notre blog, nous avons discuté de la différence entre les ingénieurs de données et les ingénieurs logiciels pour l'analyse multi-tenant. Le rôle du data Engineer consiste à transformer le Data Lake en Data Warehouse. Ce processus est similaire à la façon dont un capybara nageur s’adapte à son environnement. Le data scientist du bébé capybara peut ensuite effectuer des analyses.

Avantages d'un entrepôt de données

Les entrepôts de données sont optimisés pour les données structurées

Les entrepôts de données utilisent un format de données structuré ou relationnel pour le stockage des données.

Un entrepôt de données prend également plus de temps à créer et offre moins d’accès aux données brutes. Cependant, comme les données nécessitent une conservation, il s'agit généralement d'un endroit plus sûr et plus productif pour l'analyse des données.

Comme le déclare AWS : « Les lacs de données et les entrepôts peuvent avoir des sources de données illimitées. Cependant, l'entreposage de données nécessite que vous conceviez votre schéma avant de pouvoir enregistrer les données. Vous ne pouvez charger que des données structurées dans le système. "

AWS développe ce point en disant : « À l'inverse, les lacs de données n'ont pas de telles exigences. Ils peuvent stocker des données non structurées et semi-structurées, telles que les journaux du serveur Web, les flux de clics, les réseaux sociaux et les données de capteurs.

Idéal pour un seul locataire/analyse interne

Les données structurées dans un entrepôt aident les utilisateurs à générer rapidement des rapports grâce à des performances de requête rapides. Cela dépend de la quantité de données et de l'allocation des ressources de calcul.

Databricks, écrit : « Les entrepôts de données permettent d'analyser rapidement et facilement les données commerciales téléchargées à partir de systèmes opérationnels tels que les systèmes de point de vente, les systèmes de gestion des stocks ou les bases de données de marketing ou de ventes. Les données peuvent transiter par un magasin de données opérationnel et nécessiter un nettoyage des données pour garantir leur qualité avant de pouvoir être utilisées dans l'entrepôt de données à des fins de reporting.

Défis d'un entrepôt de données

Ils ne sont pas prêts pour plusieurs locataires

La plupart des entrepôts de données stockent de gros volumes de données, mais généralement pas pour des analyses multi-locataires.

Si vous utilisez un entrepôt de données pour alimenter vos analyses multi-locataires, la bonne approche est essentielle. Snowflake et Redshift sont utiles pour organiser et stocker des données. Cependant, ils peuvent s’avérer difficiles lorsqu’il s’agit d’analyser les données de plusieurs locataires.

Les entrepôts de données pour l'analyse multi-locataires nécessitent dès le départ une modélisation et une ingénierie importantes, ce qui entraîne des coûts considérablement plus élevés . Sans parler de l’absence totale de couche sémantique pour implémenter les autorisations des utilisateurs.

Manque de logique de sécurité multi-locataires

Sécuriser les données dans les applications SaaS multi-locataires peut s'avérer difficile. Surtout lors de la connexion de graphiques directement à l'entrepôt de données.

La gestion et la gouvernance des données nécessitent un middleware développé sur mesure. Cela existe sous la forme de tables métatables, de contrôles d'accès des utilisateurs et d'une couche sémantique qui orchestre la sécurité des données.

La connexion à votre entrepôt de données nécessite la création d'une autre couche sémantique. Ce composant traduira la logique multi-locataire de votre application Web frontale dans la logique de l'entrepôt de données. Malheureusement, ce processus peut être particulièrement fastidieux.

Snowflake décrit trois modèles pour concevoir un entrepôt de données pour l'analyse multi-tenant. Ils déclarent : « La table multi-tenant (MTT) est le modèle de conception le plus évolutif en termes de nombre de locataires qu'une application peut prendre en charge.

Cette approche prend en charge les applications avec des millions de locataires. Son architecture est plus simple au sein de Snowflake. La simplicité est importante car la prolifération des objets rend la gestion d'une myriade d'objets de plus en plus difficile au fil du temps.

Coûts de calcul coûteux

Lorsqu’un entrepôt de données alimente vos analyses multi-locataires, les coûts permanents peuvent également être élevés.

Les dépenses de calcul liées aux frais par requête augmentent de façon exponentielle avec une plate-forme multi-tenant.

C'est particulièrement un problème avec le cloud de données Snowflake. Il est logique que les coûts augmentent avec une utilisation accrue, tout comme avec l'infrastructure de cloud public. Malheureusement, les hausses de coûts de Snowflake sont souvent exponentielles, plutôt qu'exactement proportionnelles à votre valeur ajoutée. [Essayez notre calculateur d'optimisation des coûts Snowflake ]

L'évolutivité est un autre défi

Vos analyses SaaS doivent être disponibles presque instantanément pour tout le monde.

Il est peu probable que vous ayez beaucoup de temps d'inactivité. Vos utilisateurs obtiennent plus de valeur lorsqu'ils utilisent vos analyses. Une utilisation accrue devrait équivaloir à davantage de revenus et de fidélisation des clients.

Les fournisseurs SaaS doivent veiller à ce qu'un entrepôt de données évolue en douceur avec l'augmentation du nombre de locataires.

Pourquoi un Data Lake est-il meilleur pour l'analyse embarquée dans une application SaaS multi-tenant ?

Un lac de données constitue le meilleur choix pour l'analyse intégrée dans une application SaaS multi-tenant de plusieurs manières.

1) Les lacs de données multi-locataires simplifient la mise à l'échelle des applications

La consolidation des frais 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.

Cependant, il est important de dimensionner correctement les clusters de ressources. Les demandes de concurrence sont réelles au sein d’une base de locataires SaaS.

Les lacs de données sont également avantageux pour l’isolation des données des locataires. Lorsque les locataires accèdent à la même instance, des contrôles d'accès stricts empêchent la visibilité des données des autres locataires.

2) Gestion de divers formats de données

Les types de données augmentent. Les chefs de produit des plateformes SaaS souhaitent offrir de meilleures analyses, mais leur entrepôt de données les freine souvent.

Les lacs de données ouvrent des options d'analyse. Lorsque des données semi-structurées sont utilisées, les bases de données comme MongoDB deviennent plus faciles à stocker dans un lac de données.

Avec les options de données non structurées, vous pouvez même proposer des analyses de texte pour les cas d'utilisation du service client.

3) Évolutivité pour plusieurs locataires

Les entrepôts de données ne s'adaptent pas facilement à la multilocation sans un effort de développement important.

Pour parvenir à une mutualisation avec un entrepôt de données, vous devez créer une infrastructure supplémentaire. Des processus logiques existent entre la base de données et l'application orientée utilisateur que les équipes d'ingénierie doivent créer elles-mêmes.

4) Isolation et sécurité des données

Les entrepôts de données ont du mal à assurer la sécurité au niveau des lignes dans les environnements multi-locataires.

Chaque solution d'entrepôt de données nécessite des efforts supplémentaires pour sécuriser la séparation des données au niveau du locataire. Ce défi s’ajoute au contrôle d’accès au niveau de l’utilisateur.

5) Avantages en termes de coûts

Les lacs de données évoluent plus facilement et nécessitent moins de calculs. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles nous alimentons notre lac de données multi-tenant avec Elasticsearch .

Confluent, pionnier du streaming de données, écrit : « Les lacs de données sont les plus efficaces en termes de coûts car ils sont stockés sous leur forme brute, tandis que les entrepôts de données occupent beaucoup plus de stockage lors du traitement et de la préparation des données à stocker pour l'analyse. »

Les défis de la mise en œuvre d'un lac de données

1) Ressources qualifiées

Les ingénieurs logiciels ne sont pas des ingénieurs de données.

Si vous construisez vous-même, vous aurez besoin d'un ingénieur de données pour faire évoluer correctement un lac de données pour l'analyse multi-locataires . La mise à l'échelle d'un logiciel est différente de la mise à l'échelle des requêtes d'analyse.

L'ingénierie des données implique la création de systèmes pour collecter, stocker et analyser des données, notamment à grande échelle. Un ingénieur de données aide les organisations à collecter et à gérer des données pour obtenir des informations utiles. Ils convertissent également les données en formats d'analyse et d'apprentissage automatique.

Qrvey supprime le besoin d'ingénieurs de données . Et bien sûr, la suppression du besoin d’ingénieurs de données réduit les coûts et accélère la mise sur le marché.

2) Intégration avec les systèmes existants

Pour analyser des données provenant de plusieurs sources, les fournisseurs SaaS doivent créer des pipelines de données indépendants.

Qrvey élimine également cela pour la collecte de données .

Les entreprises SaaS utilisant Qrvey n'ont pas besoin de l'aide d'ingénieurs de données pour créer et lancer des analyses. Sinon, les équipes finissent par créer un pipeline de données et un processus ETL distincts pour chaque source.

Qrvey relève ce défi avec une couche de gestion de données clé en main avec un pipeline de données unifié qui offre :

• Une seule API pour ingérer n’importe quel type de données
• Connecteurs de données prédéfinis vers des bases de données et des entrepôts de données courants
• Un moteur de règles de transformation
• Un lac de données optimisé pour les exigences d'évolutivité et de sécurité qui inclut la multilocation si nécessaire

Meilleures pratiques d’utilisation d’une analyse multi-tenant de Data Lake

Définir une stratégie de données claire

Toute organisation qui cherche à générer des analyses doit avoir une stratégie de données.

AWS le définit comme « un plan à long terme qui définit la technologie, les processus, les personnes et les règles requis pour gérer les actifs informationnels d'une organisation ».

C’est souvent plus un défi que prévu.

De nombreuses organisations pensent que leurs données sont propres, tout comme les gens pensent que leur smartphone est propre. Cependant, les deux sont souvent pleins de germes !

Le nettoyage des données est le processus de correction des données dans un ensemble de données. Les problèmes généralement rencontrés sont des données incorrectes, corrompues, mal formatées ou incomplètes.

Les données en double constituent un problème particulier lors de la combinaison de plusieurs sources de données. Si une erreur d'étiquetage se produit, c'est particulièrement problématique. Un problème encore plus important avec les données en temps réel.

L’évolutivité des bases de données est un autre domaine dans lequel l’optimisme est souvent infondé. DesignGurus.io écrit : « La mise à l'échelle horizontale des bases de données SQL est une tâche complexe semée d'obstacles techniques. »

Qui veut ça ?

Mettre en œuvre la sécurité et la gouvernance des données

Les fournisseurs SaaS peuvent accorder des autorisations aux utilisateurs contrôlant l'accès à certaines fonctionnalités. Le contrôle de l'accès est nécessaire afin de facturer des frais supplémentaires pour les modules complémentaires.

Lorsque vous offrez une capacité d'analyse en libre-service, votre stratégie de données doit inclure des contrôles de sécurité.

Par exemple, la plupart des applications SaaS utilisent des niveaux d'utilisateurs pour offrir différentes fonctionnalités. Les « administrateurs » des locataires peuvent voir toutes les données. À l’inverse, les utilisateurs de niveau inférieur n’obtiennent qu’un accès partiel. Cette différence signifie que tous les graphiques et créateurs de graphiques doivent respecter ces niveaux.

Il est également complexe et difficile de maintenir la sécurité des données si vos données quittent votre environnement cloud. Lorsque les fournisseurs de BI vous demandent d'envoyer vos données vers leur cloud, cela crée un risque de sécurité inutile.

En revanche, avec une solution auto-hébergée comme Qrvey, vos données ne quittent jamais votre environnement cloud. Vos analyses peuvent s’exécuter entièrement au sein de votre environnement, héritant de vos politiques de sécurité déjà en place. Ceci est optimal pour les applications SaaS. Cela rend votre solution non seulement sécurisée, mais aussi plus facile et plus rapide à installer, développer, tester et déployer.

Qrvey sait que l'analyse commence par les données

Le terme « analyse » pourrait évoquer des images de tableaux de bord colorés affichant clairement une variété de graphiques.

C'est la fin du jeu, mais tout commence par les données.

C’est parce que nous comprenons que l’analytique commence par les données que Qrvey s’est concentré sur l’utilisation d’un lac de données.

Nous avons construit une plateforme d'analyse intégrée spécifiquement pour l'analyse multi-tenant pour les entreprises SaaS. L'objectif est d'aider les équipes de produits logiciels à fournir de meilleures analyses en moins de temps tout en économisant de l'argent.

Mais cela commence par les données.

Qrvey propose des options d'intégration de données flexibles pour répondre à divers besoins. Il permet à la fois des connexions en direct aux bases de données existantes et l'ingestion de données dans son lac de données intégré.

Cette approche de lac de données cloud optimise les performances et la rentabilité pour les requêtes analytiques complexes. De plus, le système normalise automatiquement les données lors de l'ingestion afin qu'elles soient prêtes pour l'analyse et la création de rapports multi-locataires.

Qrvey prend en charge les connexions aux bases de données et entrepôts de données courants tels que Redshift, Snowflake, MongoDB, Postgres, etc.

Nous fournissons également une API d'ingestion pour le transfert de données en temps réel. Cela prend en charge JSON et les données semi-structurées telles que les données FHIR .

De plus, il est possible d'ingérer des données provenant du stockage cloud telles que des compartiments S3 et des données non structurées telles que des documents, du texte et des images.

Qrvey inclut les transformations de données en tant que fonctionnalité intégrée, éliminant ainsi le besoin de services ETL distincts. Avec Qrvey, vous n'avez plus besoin d'ingénieurs de données dédiés.

Laissez-nous vous montrer comment nous vous permettons d'offrir plus de valeur à vos clients tout en créant moins de logiciels.