{"id":469,"date":"2025-05-20T21:18:53","date_gmt":"2025-05-20T21:18:53","guid":{"rendered":"https:\/\/devopsopen.com\/?p=469"},"modified":"2025-09-29T13:11:16","modified_gmt":"2025-09-29T13:11:16","slug":"uses-cases-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/devopsopen.com\/index.php\/2025\/05\/20\/uses-cases-data\/","title":{"rendered":"Uses Cases Data et Outils"},"content":{"rendered":"<h2>Pilotage \u00e0 froid<\/h2>\n<p>Une application a besoin de donner des acc\u00e8s aux m\u00e9tiers pour piloter des activit\u00e9s via des statistiques fournis par une application.<br \/>\nL'application doit envoyer ces donn\u00e9es au socle Data. Le socle Data pourra ETL dans un fichier ou base de donn\u00e9es, ensuite permettre aux plateforme de visualisation d'exploiter ces donn\u00e9es.<\/p>\n<h2>Demandes organismes audit<\/h2>\n<p>Les organismes d'audit peuvent demander des statistiques ou des vues sur les donn\u00e9es d'un domaine sp\u00e9cifique<\/p>\n<h2>Demandes des services internes<\/h2>\n<p>Un service Marketing peut demander de sortir des statistiques pour l'aide \u00e0 la d\u00e9cision<\/p>\n<h2>SIO avec un usage lecture des donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es complexes<\/h2>\n<p>Besoin d'une brique de m\u00e9diation afin de consommer efficacement ces donn\u00e9es sans \u00eatre intrusif aux applications ma\u00eetres<\/p>\n<h3>Pattern avec \u00b5service agregate<\/h3>\n<pre><code>Ref adresse -&gt; \u00b5s1\n                        -&gt; API \u00b5s agregate -&gt; consomateur\nRef Personne -&gt; \u00b5s2<\/code><\/pre>\n<p>Avantages : <\/p>\n<ul>\n<li>Agilit\u00e9 car les \u00e9quipes productrices et consommatrices sont les seuls reponsables<\/li>\n<li>Eligibilit\u00e9 : pas de probl\u00e9matique de fraicheur de donn\u00e9es et consommation des donn\u00e9es chaudes<\/li>\n<li>Pas de r\u00e9plicas : pas de risque de d\u00e9synchronisation de donn\u00e9es<\/li>\n<\/ul>\n<p>Risques:<\/p>\n<ul>\n<li>Mise sous tension des SIO Gestion d'un top 10<\/li>\n<li>Gouvernance m\u00e9tier tr\u00e8s complexe et risque de duplication<\/li>\n<li>Gestion d'historique \u00e0 mettre en place si besoin<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Pattern avec Optimized Data Layer<\/h4>\n<pre><code>Ref adresse -&gt; \u00b5s1\n                    -&gt;Plateforme BigData (Raw -&gt; ENhanced -&gt; Optimized Data Layer -&gt; API) -&gt; consomateur\nRef Personne -&gt; \u00b5s2<\/code><\/pre>\n<p>Avantegs:<\/p>\n<ul>\n<li>Mise en place des donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 existante dans le datawharehouse<\/li>\n<li>Gestion d'historique d\u00e9j\u00e0 existante <\/li>\n<\/ul>\n<p>Risques :<\/p>\n<ul>\n<li>Plusieurs \u00e9quipes responsables<\/li>\n<li>Eligibilit\u00e9: pas tous les cas d'usage sont compatible car fraicheur de donn\u00e9es \u00e0 v\u00e9rifier<\/li>\n<li>Manque de flux \u00e9gale incident ce qui contraint fortement l'aspect op\u00e9rationnel<\/li>\n<li>Gouvernance m\u00e9tier fore <\/li>\n<\/ul>\n<h1>Outils utilis\u00e9s<\/h1>\n<p>Extraction : des Batchs (Python) , API, KAFKA, FileMQ... pour r\u00e9cup\u00e9rer la datas<br \/>\nTransformation, Load : des Batchs (Python), Dataiku<br \/>\nVisualisation : Qlik, Jupyter, SAS<br \/>\nCollibra pour la datacatalog<\/p>\n<p>parfois on peut utiliser que SAS avec sa base de stockage pour faire ETL et la visu<\/p>\n<h2>Pattern<\/h2>\n<ul>\n<li>Data Factory -&gt; Stockage Oracle -&gt; (Jupyter, Dataiku, Qlik, SAS)<\/li>\n<li>Extraction avec Python -&gt; Collibra pour le datacatolog et gouvernance -&gt; Dataiku pour la tarnsformation -&gt; Qlik pour visualisation ou gestion comme l'historisation et gestion des comit\u00e9s et reporting....<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pilotage \u00e0 froid Une application a besoin de donner des acc\u00e8s aux m\u00e9tiers pour piloter des activit\u00e9s via des statistiques fournis par une application. 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