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Pourquoi l’entreposage de données est l’avenir ennuyeux, brutal et fascinant des données

Martyn Rhisiart Jones – La Corogne, 12/05/2025

L’architecture de données moderne s’est transformée en un réseau de canalisations cyberpunk : des tuyaux à l’infini alimentant d’autres tuyaux, des couches empilées comme une extension de loft construite par un bricoleur du dimanche. Quelque part, un directeur technique persiste à affirmer que le lac de données « apportera de la valeur ajoutée à l’entreprise d’ici peu », avec le calme imperturbable d’un négociateur face à son ravisseur.

Les conférences sur le Big Data sont devenues des lieux de culte prêchant le salut par la multiplication des nœuds, tandis que dans un coin, l’entrepôt de données restait silencieux : ennuyeux, prévisible et d’une efficacité exaspérante.

Voici comment nous avons confondu chaos et innovation et pourquoi nous revenons en force à l’architecture qui a toujours fonctionné.

Le grand mensonge du Big Data

Le Big Data a vendu l’idée que si nous collections chaque clic, chaque journal et chaque éternuement, des connaissances apparaîtraient comme par magie. C’était l’équivalent technologique de jeter tous ses reçus à la poubelle et d’appeler ça de la « comptabilité ». Hadoop s’est répandu rapidement, mais n’a guère apporté de résultats. Les entreprises ne sont pas devenues axées sur les données ; elles sont devenues obsédées par l’infrastructure, gaspillant de l’argent et prétendant que le problème n’était pas suffisamment criant. Après une décennie de croissance à tout prix, seules les factures du cloud ont réellement augmenté.

Lacs de données : Le fourre-tout numérique

Les lacs de données étaient censés être des espaces neutres, flexibles et ouverts. Au lieu de cela, ils sont devenus des décharges d’entreprise, l’endroit où chacun pouvait entreposer ce qu’il « trierait plus tard ». Le schéma à la lecture est devenu un schéma au regret. Les lacs se sont transformés en marécages remplis de fichiers Parquet oubliés et de seaux à moitié oubliés. Ils promettaient des possibilités et n’ont apporté que du désordre.

Maisons au bord des lacs : Construire un abri sur un marécage

Les maisons au bord des lacs ont tenté de sauver la métaphore : « Et si nous construisions un entrepôt au-dessus du marécage ? » C’est un rafistolage rafistolé avec du ruban adhésif : trop complexe pour être simple, trop fragile pour être fiable. C’est une technologie conçue comme une émission de rénovation où l’on fait semblant de ne pas voir que les fondations sont en carton mouillé.

Data Mesh : De la comédie d’entreprise au cauchemar

Le Data Mesh est merveilleux en théorie : chaque équipe responsable de ses produits de données. En pratique, il suppose que chaque service sait rédiger des contrats, gérer la gouvernance, maintenir les pipelines et garder son calme. La plupart des équipes ont déjà du mal à réinitialiser un mot de passe. S’attendre à ce qu’elles gèrent une mini-plateforme de données relève d’un optimisme frôlant la négligence. C’est de la sociologie déguisée en architecture.

The Warehouse : Le modèle de référence

Pendant que l’engouement pour le concept de « Warehouse » se poursuivait, le « Warehouse » a continué à faire ce qui fonctionne toujours : imposer une structure. Il force les décisions, élimine l’ambiguïté et refuse les absurdités. Il ne suit pas les tendances ; il apporte des réponses. Les « Warehouses » sont ennuyeux comme les ponts : une construction solide qui tient bon.

Pourquoi l’entreposage de données est essentiel pour la prochaine décennie

Les architectes modernes redécouvrent des vérités simples :

Des données propres valent mieux que des données en grande quantité.

Des données structurées valent mieux qu’une flexibilité arbitraire.

Des données correctes valent mieux que le « on s’en occupera plus tard ».

L’IA ne veut pas de votre fouillis de données. Elle veut des informations fiables et maîtrisées. Les modèles entraînés sur des données confuses se comportent comme des parents bruyants mais sûrs de leurs erreurs à Noël. Les entrepôts de données produisent la cohérence dont l’IA a réellement besoin.

L’avenir : Simple, mais assumé

Après des années de mots à la mode, de schémas complexes et de marketing déguisé en innovation, nous sommes revenus à l’architecture qui a fait ses preuves dès le départ. La structure est évolutive ; le chaos, non. L’entrepôt de données était la solution idéale depuis le début.

Les entreprises qui réussiront seront celles qui privilégieront la clarté au chaos – une mauvaise nouvelle pour les organisations dont la stratégie de données ressemble actuellement à une œuvre de Jackson Pollock.

La grande révélation des années 2020 ? L’avenir appartient aux technologies simples mais efficaces. Bonne chance pour convaincre avec une diapositive de présentation !

Merci beaucoup de votre lecture !

https://goodstrat.com/2025/11/14/top-10-technology-trends-for-2026/
https://goodstrat.com/2025/11/07/the-good-data-bible-set-theory/
https://goodstrat.com/2025/11/05/energy-variable-renewables-cut-costs-long-term/
https://goodstrat.com/2025/12/02/how-agentic-ai-is-reshaping-work-and-life-balance/
https://goodstrat.com/2025/11/14/top-10-technology-trends-for-2026/
https://goodstrat.com/2025/11/02/pearls-of-ai-wisdom/
https://goodstrat.com/2025/12/04/agentur-ki/
https://goodstrat.com/2025/12/04/les-risques-de-lia-dagence-entre-autonomie-et-ethique/
https://goodstrat.com/2025/12/04/la-ia-agencial/
https://goodstrat.com/2025/12/03/an-abridged-guide-to-agentic-ai-with-a-side-of-existential-dread/

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Pourquoi l’entreposage de données est l’avenir ennuyeux, brutal et fascinant des données

Martyn Rhisiart Jones – La Corogne, 12/05/2025

L’architecture de données moderne s’est transformée en un réseau de canalisations cyberpunk : des tuyaux à l’infini alimentant d’autres tuyaux, des couches empilées comme une extension de loft construite par un bricoleur du dimanche. Quelque part, un directeur technique persiste à affirmer que le lac de données « apportera de la valeur ajoutée à l’entreprise d’ici peu », avec le calme imperturbable d’un négociateur face à son ravisseur.

Les conférences sur le Big Data sont devenues des lieux de culte prêchant le salut par la multiplication des nœuds, tandis que dans un coin, l’entrepôt de données restait silencieux : ennuyeux, prévisible et d’une efficacité exaspérante.

Voici comment nous avons confondu chaos et innovation et pourquoi nous revenons en force à l’architecture qui a toujours fonctionné.

Le grand mensonge du Big Data

Le Big Data a vendu l’idée que si nous collections chaque clic, chaque journal et chaque éternuement, des connaissances apparaîtraient comme par magie. C’était l’équivalent technologique de jeter tous ses reçus à la poubelle et d’appeler ça de la « comptabilité ». Hadoop s’est répandu rapidement, mais n’a guère apporté de résultats. Les entreprises ne sont pas devenues axées sur les données ; elles sont devenues obsédées par l’infrastructure, gaspillant de l’argent et prétendant que le problème n’était pas suffisamment criant. Après une décennie de croissance à tout prix, seules les factures du cloud ont réellement augmenté.

Lacs de données : Le fourre-tout numérique

Les lacs de données étaient censés être des espaces neutres, flexibles et ouverts. Au lieu de cela, ils sont devenus des décharges d’entreprise, l’endroit où chacun pouvait entreposer ce qu’il « trierait plus tard ». Le schéma à la lecture est devenu un schéma au regret. Les lacs se sont transformés en marécages remplis de fichiers Parquet oubliés et de seaux à moitié oubliés. Ils promettaient des possibilités et n’ont apporté que du désordre.

Maisons au bord des lacs : Construire un abri sur un marécage

Les maisons au bord des lacs ont tenté de sauver la métaphore : « Et si nous construisions un entrepôt au-dessus du marécage ? » C’est un rafistolage rafistolé avec du ruban adhésif : trop complexe pour être simple, trop fragile pour être fiable. C’est une technologie conçue comme une émission de rénovation où l’on fait semblant de ne pas voir que les fondations sont en carton mouillé.

Data Mesh : De la comédie d’entreprise au cauchemar

Le Data Mesh est merveilleux en théorie : chaque équipe responsable de ses produits de données. En pratique, il suppose que chaque service sait rédiger des contrats, gérer la gouvernance, maintenir les pipelines et garder son calme. La plupart des équipes ont déjà du mal à réinitialiser un mot de passe. S’attendre à ce qu’elles gèrent une mini-plateforme de données relève d’un optimisme frôlant la négligence. C’est de la sociologie déguisée en architecture.

The Warehouse : Le modèle de référence

Pendant que l’engouement pour le concept de « Warehouse » se poursuivait, le « Warehouse » a continué à faire ce qui fonctionne toujours : imposer une structure. Il force les décisions, élimine l’ambiguïté et refuse les absurdités. Il ne suit pas les tendances ; il apporte des réponses. Les « Warehouses » sont ennuyeux comme les ponts : une construction solide qui tient bon.

Pourquoi l’entreposage de données est essentiel pour la prochaine décennie

Les architectes modernes redécouvrent des vérités simples :

Des données propres valent mieux que des données en grande quantité.

Des données structurées valent mieux qu’une flexibilité arbitraire.

Des données correctes valent mieux que le « on s’en occupera plus tard ».

L’IA ne veut pas de votre fouillis de données. Elle veut des informations fiables et maîtrisées. Les modèles entraînés sur des données confuses se comportent comme des parents bruyants mais sûrs de leurs erreurs à Noël. Les entrepôts de données produisent la cohérence dont l’IA a réellement besoin.

L’avenir : Simple, mais assumé

Après des années de mots à la mode, de schémas complexes et de marketing déguisé en innovation, nous sommes revenus à l’architecture qui a fait ses preuves dès le départ. La structure est évolutive ; le chaos, non. L’entrepôt de données était la solution idéale depuis le début.

Les entreprises qui réussiront seront celles qui privilégieront la clarté au chaos – une mauvaise nouvelle pour les organisations dont la stratégie de données ressemble actuellement à une œuvre de Jackson Pollock.

La grande révélation des années 2020 ? L’avenir appartient aux technologies simples mais efficaces. Bonne chance pour convaincre avec une diapositive de présentation !

Merci beaucoup de votre lecture !

https://goodstrat.com/2025/11/14/top-10-technology-trends-for-2026/
https://goodstrat.com/2025/11/07/the-good-data-bible-set-theory/
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https://goodstrat.com/2025/12/04/la-ia-agencial/
https://goodstrat.com/2025/12/03/an-abridged-guide-to-agentic-ai-with-a-side-of-existential-dread/

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L’Entrepôt de Données : L’Avenir Simple et Efficace

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L’Entrepôt de Données : L’Avenir Simple et Efficace

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L'article examine l'évolution de l'architecture des données, soulignant que malgré le buzz autour du Big Data et des lacs de données, ceux-ci ont souvent conduit à la confusion et au désordre. L'entrepôt de données revient en force, offrant une structure nécessaire pour garantir des données fiables et exploitables, essentielles à l'avenir de l'IA.

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L'article examine l'évolution de l'architecture des données, soulignant que malgré le buzz autour du Big Data et des lacs de données, ceux-ci ont souvent conduit à la confusion et au désordre. L'entrepôt de données revient en force, offrant une structure nécessaire pour garantir des données fiables et exploitables, essentielles à l'avenir de l'IA.

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L'article examine l'évolution de l'architecture des données, soulignant que malgré le buzz autour du Big Data et des lacs de données, ceux-ci ont souvent conduit à la confusion et au désordre. L'entrepôt de données revient en force, offrant une structure nécessaire pour garantir des données fiables et exploitables, essentielles à l'avenir de l'IA.