La plateforme d’ingénierie
de données en temps réel

Les bonnes pratiques

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Streaming
temps réel

Les données en temps réel vous permettent de tirer profit d’un momentum décisionnel et d’accentuer l’impact de vos actions: conclure une vente en ligne, détecter une tentative de fraude ou bien prévoir des défaillances au niveau d’une chaîne de production automatisée.
La science de la donnée et les analyses prédictives repoussent les frontières du possible avec les données en temps réel.

Même pour des instances ou scénarios qui ne requièrent pas nécessairement du temps réel, adopter une approche de streaming permet d’assurer la mise à jour continue des données sans avoir à faire de configurations au niveau de l’actualisation et des synchronisations. Commencez dès à présent à consommer vos flux de données actualisés et en temps réel.

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Architecturé

Digazu est une implémentation clé en main d’une architecture data hub des plus performantes et sophistiquées. Elle sépare l’extraction des données de leur consommation et permet aux scientifiques de la donnée d’accéder à un système de données en libre-service.

Les dernières avancées en architecture des données recommandent une approche data mesh où les données sont gérées par leurs producteurs comme des produits à part entière. Cette architecture requiert un degré de maturité organisationnelle conséquent et, en associant Digazu à un catalogue de données, cette maturité peut être atteinte bien plus rapidement.

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Pouvoir combiné
de Kafka et Flink

Ces choix technologiques sont le cœur d’excellence de Digazu: traitement à grande vitesse et à grande échelle (basse latence).

Kafka gère la collecte et la distribution des données (stream processing) tandis que Flink permet de manipuler des flux de données (data transformation). Flink est particulièrement efficace pour la gestion des calculs, indispensables pour la combinaison en temps réel de multiples sources de volume important.

Kafka tout comme Flink sont des technologies reconnues et adoptées par les leaders du marché, constituant un gage de confiance, de qualité et de pérennité.

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Gouvernance intégrée

Plus l’architecture de données est distribuée, plus le besoin d’identifier la traçabilité et les protocoles de permissions s’amplifie. Digazu permet la définition des domaines dans lesquels les données peuvent être gérées de bout en bout.

Dans certaines juridictions, la protection des données à caractère personnel est une contrainte juridique lourde. Plus particulièrement en Europe, le RGPD impose des règles strictes sur le consentement et la mise en vigueur de ces règles dans le cadre d’une infrastructure data décentralisée peut s’avérer problématique. Digazu intègre des processus qui simplifient et automatisent la protection des données.