Rome ne s’est pas faite en un jour et ainsi en est-il également des systèmes décisionnels et data. Ces systèmes se sont construits par couches successives, au fur et à mesure des besoins métiers et de leurs nouveaux projets, souvent avec un manque de cohérence globale.
L’urgence des nouveaux besoins et la volonté d’y répondre au plus vite est souvent antagoniste d’une bonne lisibilité du SI et peut conduire à une dette technique importante, fragilisant l’ensemble des chaînes et la production des données, avec une capacité d’évolution limitée.
Data Vault 2 permet de reprendre le contrôle du SI Data en apportant un cadre industriel pérenne pour l’intégration des données, sans pour autant freiner les usages analytiques.
Quand l’architecture existante devient un frein
Avec le temps, les plateformes data empilent :
- Des flux en point-à-points difficiles à maintenir
- Des règles métiers dupliquées dans plusieurs couches ou flux
- Des dépendances très fortes entre l’acquisition des données, leur ingestion et leur restitution
- Une historisation inexistante ou trop partielle (pour répondre à des contraintes réglementaires…)
Dans ce contexte, toute évolution devient risquée, les temps d’analyse de l’existant et de mises en œuvre s’allongent.
Finalement, les équipes passent plus de temps à maintenir qu’à créer de la valeur, car les phases d’analyse et de mise en œuvre s’allongent.
Le principe clef de Data Vault 2
Data Vault 2 permet d’établir une séparation claire entre :
- L’intégration des données (acquisition, ingestion, stockage) dans un socle stable et entièrement historisé
- La consommation des données, pour tous types d’usages (BI self-service, analytique massif, règlementaire, data science, Machine Learning…)
Avec cette approche, les données sont intégrées telles qu’elles sont produites, sans prisme métier prématuré, garantissant ainsi une traçabilité totale.
Des bénéfices concrets pour les équipes Data & BI
- Réduction de la dette technique
Le modèle du socle de données est plus évolutif. Les impacts sont donc mieux maîtrisés lors de changements, ce qui évite des refontes importantes.
- Meilleure maintenabilité
Les entités du modèle et les flux de chargement sont standardisés (templates répétables) et permettent une forte évolutivité et une forte capacité d’industrialisation (automation…).
- Historisation native et traçabilité
Toute modification sur la donnée est conservée, facilitant comparaisons, audits, ou toute analyse temporelle.
- Découplage ingestion / usages
Les Data Marts et modèles analytiques peuvent évoluer sans remettre en cause le socle de données existant.
Un socle compatible avec les pratiques modernes
Data Vault 2 s’inscrit naturellement dans des environnements Data Ops et dans des démarches agiles, en s’appuyant sur un outillage technique et méthodologique récent :
- Cloud et architectures distribuées
- Fonctionnement ELT
- Data Ops, CI/CD…
- Automatisation des principes de modélisation et des traitements d’alimentation
- Démarches Data Mesh / Data Products
L’apport d’une forte industrialisation ne s’oppose pas aux méthodes agiles ; Data Vault 2 permet au contraire d’en sécuriser leur mise à l’échelle.
Un accélérateur pour la BI et l’analytique
En structurant clairement des données fiables et historisées, Data Vault facilite :
- La création de modèles BI cohérents,
- La comparaison des indicateurs dans le temps,
- La lisibilité et le partage des définitions des objets métiers et des indicateurs,
- La réutilisation de données entre cas d’usages,
- La montée en maturité des équipes Analytics et Data Science dans une démarche gouvernée.
Les équipes Data peuvent se concentrer sur les apports à la valeur métier plutôt que sur une de la maintenance continuelle d’un existant.
Conclusion
Data Vault 2 n’est pas une finalité en soi. C’est un cadre d’architecture, d’industrialisation et de méthodologie qui permet aux responsables Data et BI de sécuriser leurs plateformes, réduire la dette et accélérer durablement les usages analytiques.
Adopté de manière pragmatique, il devient un véritable levier pour passer d’une data perçue comme réactive, complexe et coûteuse à une data robuste, évolutive et industrialisée.
Pour en savoir plus sur Data Vault : https://www.follow-us.fr/data-vault-2-0/