Opérationnalisez les données de mission et informatiques avec Elastic en tant que maillage de données

En utilisant Elastic comme couche de maillage de données, les informations deviennent exploitables où qu’elles se trouvent — sans besoin de centralisation ni de duplication.

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Pourquoi les organisations du secteur public ont besoin d’un maillage de données unifié

Les équipes du secteur public sont confrontées à des données fragmentées, des infrastructures obsolètes et des exigences réglementaires croissantes. Ces obstacles ralentissent les enquêtes, augmentent les coûts et limitent l’efficacité des applications de l’IA. Elastic permet de surmonter ces obstacles grâce à une architecture unifiée de maillage de données.

Du chaos à une architecture de maillage de données unifiée

  • Analyser les données en périphérie pour un accès simplifié

    Laissez les données en périphérie. Pas besoin de déplacer — juste des analyses plus rapides, des coûts réduits et une sécurité renforcée.

  • Normaliser des données disparates pour n'importe quel cas d'utilisation

    Une couche de maillage de données effectue l'ingestion de toutes les données — indépendamment de leur source, de leur emplacement ou de leur format — et applique une syntaxe commune. Les équipes peuvent l'interroger de manière holistique pour obtenir des informations rapides et précises, sans duplication.

  • Protégez les données sensibles grâce à des contrôles de sécurité

    Les contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC) et sur les attributs (ABAC) garantissent que seuls les bons utilisateurs accèdent aux données sensibles. Cela empêche les violations de sécurité et soutient les exigences strictes de conformité.

Démocratisez les données pour l’IA et le ML grâce au maillage de données

  • Intégrez l’IA et le ML aux équipes métier

    Grâce à un maillage de données, chacun peut exploiter l’IA et le machine learning (ML), pas uniquement les data scientists. Les utilisateurs autorisés peuvent accéder au ML intégré et aux analyses sur la couche de données, pour obtenir les données les plus pertinentes, quel que soit leur format ou leur emplacement.

  • Activer des produits de données inter-agences pilotés par l'IA

    L’IA générative a besoin d’une vue complète et en temps réel des données pour fournir des résultats pertinents et contextuels. Un maillage de données rend toutes les données interrogeables de manière globale et sécurisée, facilitant le partage entre équipes et agences. Résultat : une base de données partagée pour des applications d’IA à grande échelle.

  • Renforcer la gouvernance de l'IA

    Des données dispersées compliquent la mise en œuvre d’une gouvernance de l’IA cohérente. Grâce au maillage de données, les politiques peuvent être appliquées directement à la couche de données, garantissant une gouvernance intégrée et cohérente entre systèmes, attributs et cas d’usage.

La plateforme de maillage de données Elastic

La plateforme Elasticsearch repose sur la puissance de la recherche distribuée – unifiant toutes les données, quels que soient leur format ou leur environnement, au sein d’une base sécurisée et prête pour l’IA.

Ce qui différencie l’approche du maillage de données d’Elastic

Elastic recherche et analyse les données où qu’elles se trouvent – supprimant ainsi les coûteuses migrations « rip-and-replace » et permettant aux équipes de rechercher, d’analyser et d’agir avec confiance depuis une plateforme unique, avec des fonctionnalités telles que :

  • Recherche inter-clusters (CCS)

    Exécutez une seule requête de recherche sur plusieurs clusters distants pour une visibilité fluide à grande échelle.

  • Snapshots interrogeables

    Accédez aux données historiques ou peu utilisées et interrogez-les de manière économique, sans compromettre les performances.

  • Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC)

    Protégez les informations sensibles grâce à des contrôles de sécurité intégrés et granulaires.

  • Fondation pour le Zero Trust

    Le maillage de données d’Elastic prend en charge les cadres de sécurité modernes comme le Zero Trust, permettant des opérations résilientes, interopérables et sécurisées dans des environnements complexes.

Ressources Elastic sur le maillage de données

  • Livre blanc

    Accélérez votre mission grâce à Elastic, moteur de votre data mesh mondial

    Télécharger le livre blanc

  • Blog

    Comprendre le maillage de données dans le secteur public

    Lire l'article

  • Blog

    Unifier l’accès aux données grâce à la sécurité, à la gouvernance et aux règles de conformité

    Lire l'article

FAQ sur le maillage de données

Qu’est-ce qu’un maillage de données, en termes simples ?

Un maillage de données unifie les données à travers les systèmes et les environnements, rendant l’ensemble des informations interrogeables et exploitables de manière globale. Contrairement à une approche centralisée, le maillage de données laisse les données là où elles résident — sur site, dans le cloud ou dans un environnement hybride — et les indexe pour un accès global. Cette approche réduit la complexité, les coûts et les risques, tout en offrant une source de vérité unique.

En quoi le maillage de données diffère-t-il d’un lac de données ou d’un tissu de données pour la gestion des données ?

  • Tissu de données : copie les données à partir de leurs sources d’origine vers un autre système. Cela engendre souvent des silos et des duplications.
  • Lac de données : stocke de grands volumes de données brutes pour une utilisation future, mais les requêtes peuvent être lentes et une organisation rigoureuse est nécessaire.
  • Maillage de données : ne copie ni ne déplace les données. Il indexe les données localement et les rend interrogeables à l’échelle mondiale via une plateforme distribuée. Les lacs de données peuvent néanmoins compléter un maillage pour le stockage à long terme de jeux de données non structurés.

Quelle est la différence entre des données centralisées et un maillage de données ?

  • Approche centralisée : Rassemble toutes les données dans un seul système. Elle permet une certaine cohérence, mais ralentit souvent l’accès et l’analyse, limite la scalabilité et crée des points de congestion.
  • Maillage de données : répartit la responsabilité des données entre les domaines ou les équipes. Chaque équipe gère ses propres données comme un produit à part entière. Cela améliore l’accès, la qualité et la rapidité, tout en assurant une gouvernance partagée et une interopérabilité efficace.

Puis-je créer un maillage de données avec la plateforme Elasticsearch ?

Oui. La plateforme Elasticsearch est conçue pour la recherche distribuée à l’échelle de plusieurs pétaoctets. Elle indexe et analyse toutes les sources de données en quasi-temps réel, quels que soient leur format ou leur emplacement. Des contrôles intégrés RBAC (contrôle d’accès basé sur les rôles) et ABAC (contrôle d’accès basé sur les attributs) garantissent un accès sécurisé et ciblé.

Quelles sont les conditions préalables à l’adoption d’un maillage de données ?

  • Propriété claire de chaque domaine de données
  • Des données précises, fiables et dignes de confiance
  • Des contrôles d’accès sécurisés bien définis (RBAC/ABAC)
  • Des groupes d’utilisateurs associés à des types d’accès
  • Une culture qui valorise la collaboration et la prise de décisions fondée sur les données

Pourquoi adopter un maillage de données dans le secteur public ?

Les organisations du secteur public gèrent des ensembles de données massifs et distribués — souvent à travers des agences cloisonnées et des environnements informatiques hybrides. Un maillage de données les aide :

  • Réduisez les coûts de duplication et de stockage
  • Renforcez la conformité et la gouvernance grâce à des contrôles cohérents
  • Permettre le partage sécurisé des données entre les agences
  • Alimentez l’IA et l’analyse avec un accès aux données global et en temps réel