Chapitre 2. Organiser les données à l'aide des domaines de données
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Les tendances évoquées au chapitre 1 nous obligent à repenser la façon dont la gestion des données est effectuée. Nous avons parlé des couplages étroits qui se produisent lorsqu'on fait des copies exactes des données d'application et des difficultés à opérationnaliser l'analytique sur les données brutes. Nous avons également examiné les problèmes d'unification, l'énorme effort que représente la construction d'un entrepôt de données intégré et son impact sur l'agilité. Comme nous l'avons vu au chapitre 1, nous devons passer à une approche qui permette aux domaines, aux équipes et aux utilisateurs de distribuer, de consommer et d'utiliser eux-mêmes les données facilement et en toute sécurité. Nous avons besoin d'une stratégie et d'un changement organisationnel qui rapprochent les données de l'entreprise. Nous avons besoin de plateformes, de processus, de modèles et d'interfaces standard qui simplifient le travail des autres. Nous avons besoin d'une architecture de gestion des données qui fonctionne à grande échelle. Ce chapitre en parle plus en détail, en commençant par la façon d'organiser le paysage à l'aide de domaines de données.
Mais avant d'aborder ce sujet, nous allons explorer un certain nombre de principes généralement reconnus sur la façon dont les applications sont conçues ...
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