Construire une architecture de données moderne et évolutive
7min • Édité le 20 nov. 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
Selon le rapport State of AI and Data d’Informatica, 86 % des data leaders privilégient des architectures flexibles afin d’améliorer la gouvernance et l’efficacité opérationnelle. Ils recherchent des plateformes modernes et agiles capables d’intégrer de nouveaux cas d’usage, comme l’automatisation par l’intelligence artificielle (IA).
Dans ce contexte, la façon dont les données circulent et se transforment pour apporter de la valeur au quotidien devient un enjeu important.
Les informations à retenir :
La data architecture (ou architecture de données) définit la manière dont une entreprise stocke, organise et exploite ses données.
Elle sert de fondation technique pour assurer la circulation de l’information. Une infrastructure robuste garantit qualité, gouvernance, accessibilité et sécurité.
Les architectures modernes apportent plus de flexibilité et s’adaptent aux usages et aux contraintes techniques de chaque organisation.
Avec une CDP composable, la data architecture devient un levier d’activation marketing et d’utilisation de l’IA. Les données alimentent les actions en temps réel, sans complexité.
🔎 Qu’est-ce qu’une architecture de données et comment choisir le modèle adapté à votre organisation ? Découvrez ce qui facilite la mise en place d’une stack moderne, capable d’évoluer avec vos besoins métier. 🚀
Qu’est-ce que la data architecture ?
La data architecture désigne la manière dont une entreprise organise, gouverne et fait circuler ses données.
Elle définit les standards, les modèles, les technologies et les flux nécessaires pour garantir une exploitation efficace de l’information.
Avec la multiplication des points de contact, l’essor des objets connectés et la collecte d’événements en temps réel, les quantités de données produites explosent. Une architecture robuste est indispensable pour garder le contrôle. Son rôle est d’assurer la qualité, la sécurité, l’accessibilité et la cohérence des données dans toute l’organisation.
Portée par l’adoption massive du cloud, la tendance est à la Modern Data Stack : un ensemble de briques techniques (ingestion, transformation, stockage, gouvernance, analyse, activation) pensées pour être flexibles, scalables et interopérables. Cette infrastructure moderne permet de connecter facilement les outils et d’industrialiser les usages data et IA.
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Pourquoi est-elle importante ?
Les entreprises génèrent des volumes massifs de données, issus de sources multiples : sites web, applications mobiles, CRM, outils marketing, systèmes internes. Sans cadre solide, ces informations sont dispersées entre différents silos et deviennent difficiles à exploiter.
La data architecture permet de coordonner les flux, de garantir une bonne gouvernance et d’assurer le respect des réglementations (RGPD, CCPA, HIPAA). Elle contribue à maîtriser les dépenses liées au cloud, en évitant les redondances et en choisissant les bons services pour chaque usage.
Une bonne architecture sert aussi de fondation pour les projets d’intelligence artificielle. Modèles prédictifs, AI decisioning, IA générative ou agentique ont besoin de données fiables, traçables et bien organisées. Ce socle alimente les modèles, facilite l’automatisation et rend les données réellement activables par les équipes métier.
Principales composantes d’une architecture moderne
1️⃣ Ingestion des données
Les données sont collectées depuis différentes sources : points de vente, CRM, site web, application mobile, outils analytics, plateformes publicitaires, etc. Elles peuvent être chargées par lots (batch) ou en continu (streaming), selon les besoins métier.
Les processus ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) standardisent ces flux pour acheminer la data vers l’environnement cible, sans rupture dans la chaîne.
Illustration du processus Extract Transform Load
2️⃣ Stockage et organisation
Les données sont ensuite stockées dans un environnement adapté. Les solutions cloud offrent davantage d’agilité et d’évolutivité que les systèmes on-premise.
Le data warehouse accueille des données structurées, prêtes pour l’analyse et la business intelligence. Il constitue une excellente base pour développer des cas d’usage marketing.
Le data lake est idéal pour stocker de grandes quantités de données, de tous formats, utiles pour l’exploration ou le machine learning.
Quant au lakehouse, il combine ces deux approches au sein d’une même plateforme.
Data lake vs Data warehouse
Le modèle de données organise les tables et décrit les relations entre les entités (client, produit, commande) et les attributs (nom, prix, date). Une bonne représentation de l’information facilite les analyses et améliore la performance.
3️⃣ Traitement et orchestration
L’orchestration automatise les tâches répétitives et fluidifie les échanges entre outils, pour garantir des données fiables et à jour. Les pipelines appliquent des règles de nettoyage, de normalisation et d’enrichissement afin de rendre la donnée exploitable par les équipes métier.
Des outils comme Apache Airflow, Dagster ou Prefect pilotent l’enchaînement des tâches, surveillent les dépendances et automatisent les mises à jour.
4️⃣ Gouvernance, sécurité et observabilité
Une architecture moderne intègre aussi des mécanismes de gouvernance : gestion des accès, rôles, catalogues de données, traçabilité des usages. Elle assure la conformité réglementaire et garantit la sécurité grâce au chiffrement et à des processus d’authentification clairement définis.
Le data quality management repose sur des règles de validation, la détection des doublons ou des valeurs manquantes. L’observabilité complète cet ensemble en surveillant en temps réel la santé des flux de données, pour détecter rapidement les incidents.
5️⃣ Exploration et activation
À ce stade, la donnée devient exploitable par les équipes métier. Les outils de business intelligence permettent de construire des tableaux de bord, de suivre les KPI et d’analyser les performances par segment, canal ou période. Chaque département accède ainsi à une vision claire et partagée de la réalité.
La partie activation permet aux équipes marketing de créer des campagnes ciblées, de personnaliser les messages ou d’ajuster les parcours clients. L’IA décisionnelle s’appuie sur les données du data warehouse pour identifier les meilleures actions à déclencher.
Composante d’une CDP modulaire, le Reverse ETL synchronise les données vers les CRM, les plateformes publicitaires, les outils produits ou le support client.
Les types d’architectures de données
Les entreprises peuvent s’appuyer sur plusieurs modèles d’architecture pour organiser leur environnement data. Le tableau ci-dessous offre une vue d’ensemble des options les plus courantes.
Type d’architecture | Description | Principaux cas d’usage | Forces et limites |
|---|---|---|---|
Data warehouse | Entrepôt centralisé, optimisé pour l’analyse et le reporting. | BI, reporting finance, pilotage marketing, analyses historiques. | Modèle clair, robuste, performant pour l’analytics. / Peu adapté aux données brutes ou non structurées. |
Data lake | Référentiel de stockage pour de grands volumes de données, tous formats. | Data science, machine learning (ML), stockage logs, données IoT. | Très flexible et scalable. / Risque de “data swamp” sans gouvernance ni qualité. |
Lakehouse | Plateforme unifiée combinant data lake et data warehouse. | Analytics avancée, ML, cas d’usage temps réel, self-service BI. | Réunit flexibilité du lake et fiabilité du warehouse. / Systèmes récents encore en évolution. |
Data mesh | Approche décentralisée : chaque domaine gère ses données comme un produit. | Grandes organisations multi-domaines, équipes data distribuées. | Favorise l’autonomie et la proximité métier. / Complexe à gouverner, nécessite une forte maturité data. |
Data fabric | Couche d’abstraction qui connecte et virtualise les données réparties dans plusieurs systèmes. | Organisations multi-systèmes, environnements hybrides ou multi-cloud. | Vue unifiée sans tout déplacer. / Mise en place complexe, dépendante d’outils spécialisés. |
Comment mettre en place une infrastructure efficace ?
Les bonnes pratiques :
Partir des cas d’usage : BI, reporting, personnalisation marketing, IA prédictive, MLOps, etc. La technique doit servir des besoins clairement définis.
Choisir le bon modèle de stockage : data warehouse pour l’analyse et l’activation, lake ou lakehouse pour les données brutes et les volumes importants.
Favoriser l’interopérabilité : privilégier des solutions cloud ouvertes, API-first et capables de s’intégrer facilement avec le reste de la stack.
Intégrer la gouvernance et garantir la sécurité dès le départ : gestion des accès, catalogue de données, traçabilité et conformité (privacy by design).
Les erreurs à éviter :
Construire une architecture trop complexe, en décalage avec la taille de l’équipe ou les cas d’usage métier.
Empiler les outils sans vision d’ensemble, au risque de créer un système difficile à maintenir.
Négliger la qualité des données : sans règles de contrôle, les dashboards et les modèles IA perdent en fiabilité.
Travailler en silos entre data engineering et équipes métier plutôt que de collaborer sur les besoins et les indicateurs.
Le rôle d'une CDP composable dans une stack data moderne
Unification des données clients
Une Customer Data Platform (CDP) rassemble les informations issues de multiples sources : CRM, site web, application mobile, transactions en magasin, service client… L’objectif est de construire une vue customer 360° exploitable par les équipes métier, grâce à un processus de résolution d’identité.
Une plateforme composable s’appuie sur les données clients présentes dans le data warehouse ou le lakehouse pour réaliser cette unification. Les informations ne sont pas recopiées dans une base propriétaire mais restent dans l’infrastructure de l’entreprise.
Ce modèle évite les silos, simplifie la gouvernance et assure qu’il n’y a qu’une seule source de vérité.
Architecture DinMo
Faciliter l’activation boostée par l’IA
Une fois les données unifiées autour d’une vue client 360, la CDP permet la création de segments dynamiques. Les équipes marketing sélectionnent différents critères pour cibler leurs audiences.
DinMo enrichit ces segments grâce à des attributs IA : risque de churn, affinité produit, valeur vie client estimée (LTV). Ces signaux alimentent des campagnes plus pertinentes pour offrir une expérience omnicanale personnalisée.
Véritable cockpit marketing, notre Customer Hub vous aide à comprendre, expérimenter et manager vos activités.
Il fournit des informations pour comprendre votre donnée et mesurer le résultat de vos actions.
Complément naturel de l’agentic marketing, la CDP fournit les données dont ont besoin les modèles pour décider et agir.
Pourquoi préférer l’approche composable ?
Une CDP composable s’intègre directement à la stack existante. Elle se connecte aux principaux data warehouses cloud du marché (BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks) ainsi qu’aux outils déjà en place dans l’entreprise. Chaque brique évolue indépendamment. Cette approche tire parti de l’infrastructure data, sans nécessiter de migration ni de duplication.
Sur le plan opérationnel, elle offre une plus grande évolutivité et une gouvernance renforcée. Avec DinMo, les données restent sous contrôle des équipes IT, tandis que les équipes métier disposent d’une interface no-code pour créer leurs segments et déployer les scénarios.
💡 Prenons l’exemple d’une entreprise e-commerce qui centralise ses données dans un data warehouse cloud. La CDP composable se connecte à l’entrepôt, unifie les profils clients puis génère des segments RFM (récence, fréquence, montant).
Ces informations sont envoyées vers le CRM et les plateformes Ads pour lancer des campagnes ciblées. Les résultats remontent ensuite dans la base de données, ce qui permet d’affiner les scores et d’améliorer les prochaines actions.
Conclusion
La data architecture est à la base de toute stratégie data. En garantissant des données fiables, accessibles et bien gouvernées, elle sert de socle pour les projets de BI, de personnalisation ou d’IA.
Une architecture moderne doit être flexible, scalable et servir les objectifs business. Elle offre un écosystème cohérent, au service des équipes opérationnelles.
La CDP composable DinMo facilite l’activation des données présentes dans votre data warehouse. Unification, segmentation avancée, personnalisation de l’expérience et mesures de performance : la stack data devient un levier concret de croissance.
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