L’évolution des systèmes et architectures d’information sous l’influence des données massives : les lacs de données

La valorisation du patrimoine des données des organisation est mise au cœur de leur transformation digitale. Sous l’influence des données massives le système d’information doit s’adapter et évoluer. Cette évolution passe par une transformation des systèmes décisionnels mais aussi par l’apparition d’un nouveau composant du système d’information : les lacs de données. Nous étudions cette évolution des systèmes décisionnels, les éléments clés qui l’influence mais aussi les limites qui apparaissent , du point de vue de l’architecture, sous l’influence des données massives. Nous proposons une évolution des systèmes d’information avec un nouveau composant qu’est le lac de données. Nous l’étudions du point de vue de l’architecture et cherchons les facteurs qui peuvent influencer sa conception , comme la gravité des données. Enfin, nous amorçons une piste de conceptualisation des lacs de données en explorant l’approche ligne de produit.Nouvelle versionSous l'influence des données massives nous étudions l'impact que cela entraîne notamment avec l'apparition de nouvelles technologies comme Apache Hadoop ainsi que les limite actuelles des système décisionnel. Les limites rencontrées par les systèmes décisionnels actuels impose une évolution au système d 'information qui doit s'adapter et qui donne naissance à un nouveau composant : le lac de données. Dans un deuxième temps nous étudions en détail ce nouveau composant, formalisons notre définition, donnons notre point de vue sur son positionnement dans le système d information ainsi que vis à vis des systèmes décisionnels. Par ailleurs, nous mettons en évidence un facteur influençant l’architecture des lacs de données : la gravité des données, en dressant une analogie avec la loi de la gravité et en nous concentrant sur les facteurs qui peuvent influencer la relation donnée-traitement. Nous mettons en évidence , au travers d'un cas d'usage , que la prise en compte de la gravité des données peut influencer la conception d'un lac de données. Nous terminons ces travaux par une adaptation de l'approche ligne de produit logiciel pour amorcer une méthode de formalisations et modélisation des lacs de données. Cette méthode nous permet :- d’établir une liste de composants minimum à mettre en place pour faire fonctionner un lac de données sans que ce dernier soit transformé en marécage,- d’évaluer la maturité d'un lac de donnée existant,- de diagnostiquer rapidement les composants manquants d'un lac de données existant qui ser