DataVault : la modélisation qui réconcilie agilité et pérennité dans les projets data

By Marie

Dans l’univers des projets data, un paradoxe majeur revient souvent : comment concilier la flexibilité des besoins métiers, qui évoluent constamment, avec des modèles de données robustes qui doivent assurer la pérennité et la cohérence des informations sur le long terme ?

Les entreprises, face à des environnements en perpétuelle évolution, ont besoin de structures capables de s’adapter rapidement aux changements, tout en garantissant la stabilité des données historiques et leur conformité à des normes strictes.

Les modèles de données traditionnels pouvant être limités par leur manque de souplesse et d’adaptabilité, ne permettent pas toujours de faire face aux besoins changeants des processus métiers qui évoluent constamment. C’est là qu’intervient le Data Vault, une approche moderne de modélisation des données qui vise à concilier agilité et durabilité.

Fondamentaux du Data Vault : Une structure flexible et évolutive

Le Data Vault est une approche de modélisation des données qui repose sur trois éléments fondamentaux : les Hubs, les Links et les Satellites.

Les trois piliers du Data Vault : Hubs, Links et Satellites

• Hubs : Les Hubs représentent les entités métiers principales de l’organisation, telles que les clients, les produits ou les employés. On retrouve dans un Hub l’ensemble des clés uniques de l’objet métier concerné.
• Links : Les Links relient les Hubs entre eux pour exprimer les relations existantes entre les différentes entités. Par exemple, une commande est généralement reliée à un produit. Cette séparation entre les données de l’entité et les relations qui les unissent est essentielle pour garantir l’agilité du modèle.

Cela évite de mettre dans les tables des clés étrangères, et de mettre une table dédiée à la relation existante entre deux entités.

• Satellites : Les Satellites contiennent les données descriptives ou contextuelles des entités et des relations. Ils sont conçus pour être flexibles et peuvent évoluer indépendamment, ce qui permet de suivre les changements dans le temps sans perturber la structure globale.

Chacun de ces éléments présente une structure fixe de base, avec des attributs techniques permettant d’indiquer des informations telles que le moment où la donnée a été chargée, mise à jour, si elle est active ou non et de quelle source elle est issue.

Comprendre le rôle des Hash Keys dans le modèle Data Vault

De plus, dans la modélisation Data Vault, les clés Hash Keys sont des identifiants générés à partir d’une ou plusieurs colonnes sources, généralement la concaténation des Business Keys, via une fonction de hachage (comme SHA-256).

L’intérêt principal des Hash Keys est d’assurer une unicité stable et indépendante du système source, tout en facilitant l’intégration de données provenant de sources hétérogènes. Elles permettent également une meilleure performance lors des jointures, notamment dans des environnements Big Data, où les fonctions de hachage sont optimisées pour le parallélisme.

De plus, ces clés sont immutables : si les Business Keys les composant ne changent pas, la clé reste alors identique, ce qui renforce l’historisation fiable des données dans le Data Vault.

Enfin, la structure de base de ces trois objets (Hubs, Links et Satellites) reste toujours la même, quel que soit le domaine métier concerné. Cette uniformité structurelle permet de standardiser les développements, d’automatiser une grande partie des traitements et de réduire les coûts de maintenance. Seuls les attributs présents dans les Satellites varient en fonction des objets métiers, ce qui rend la modélisation à la fois flexible sur le contenu et stable sur la forme. Grâce à cette répétabilité, les équipes peuvent mettre en place des structures de code d’alimentation génériques, accélérant ainsi les phases d’implémentation et de test.

Pour illustrer, voici ce qu’une modélisation Data Vault représentant un produit commandé donnerait :

Cette logique de séparation des responsabilités permet au Data Vault de répondre aux besoins de flexibilité tout en préservant la cohérence et la pérennité des données. Chaque élément peut évoluer indépendamment, ce qui simplifie l’ajout de nouvelles informations ou l’ajustement aux évolutions métiers sans avoir à refondre le modèle entier.

Apports concrets du Data Vault

1. Agilité dans l’évolution des modèles

L’un des grands atouts du Data Vault est sa capacité à évoluer rapidement. Contrairement aux modèles traditionnels qui nécessitent souvent une refonte majeure pour intégrer de nouveaux besoins, le Data Vault permet d’ajouter facilement de nouvelles sources de données (nouvel ERP, nouveau CRM, nouvelle application…) ou d’adapter les modèles existants sans perturber l’ensemble du système.

Si par exemple, une entreprise souhaite intégrer une nouvelle application CRM dans son SI, alors en Data Vault, pour la dimension client, on aurait simplement besoin d’ajouter un nouveau Satellite, alimenté depuis cette nouvelle source, avec les attributs spécifiques que l’on peut y trouver. Ainsi la structure actuelle du modèle de données reste intacte et l’ajout de la nouvelle source se fait sans régression.

2. Historisation native des données

Le Data Vault inclut une gestion historique des données à travers les Satellites. Chaque changement dans les données est enregistré, ce qui permet de maintenir un historique complet et précis des informations. En effet, via des paramètres techniques dans les Satellites, on peut enregistrer l’historique de la donnée, avec des dates de chargement et de mise à jour et désigner le dernier état valide de la donnée via un flag dans les Satellites.

Cette fonctionnalité est non négligeable pour les entreprises ayant besoin de retracer l’évolution de leurs données au fil du temps, en particulier dans des contextes réglementés.

3. Auditabilité et conformité réglementaire

La séparation des données (Hubs, Links, Satellites) et l’historisation native offrent une traçabilité parfaite des données. Cela permet aux entreprises de répondre plus facilement aux exigences réglementaires en matière d’audit et de conformité, en garantissant que chaque changement dans les données est documenté et transparent.

4. Adaptation aux architectures cloud/lakehouse

Le Data Vault est parfaitement adapté aux architectures modernes basées sur le cloud ou le lakehouse. Sa structure flexible permet une intégration aisée dans des environnements de données massives, tout en garantissant que la performance, la sécurité et la conformité restent optimisées.

5. Meilleure collaboration entre métiers et IT

Ce type de modélisation est orienté métier dans sa conception : chaque objet métier trouve sa place dans le modèle Data Vault. La distinction nette entre les rôles des Hubs (entités métier), des Links (relations entre entités) et des Satellites (informations contextuelles et historisées) permet d’instaurer un vocabulaire commun entre les équipes.

Les métiers peuvent exprimer leurs besoins en termes d’objets et de relations sans entrer dans les considérations techniques, tandis que les équipes IT disposent d’un cadre clair pour structurer et implémenter ces besoins de manière évolutive, maintenable et traçable. Cette séparation des responsabilités réduit les ambiguïtés et renforce la collaboration tout au long du cycle de développement.

Cas d’usage adaptés

Le Data Vault s’avère particulièrement utile dans plusieurs types de situations, où la flexibilité et la pérennité des données sont cruciales :

1. Environnements en constante évolution

Les secteurs comme la finance, l’e-commerce ou les télécommunications, où les exigences métiers évoluent rapidement, tirent un grand bénéfice du Data Vault. La possibilité de faire évoluer les modèles de données sans rupture permet une réponse agile aux nouveaux besoins.

2. Secteurs fortement régulés

Dans des industries comme la santé, l’aéronautique ou l’énergie, où les exigences réglementaires sont strictes, le Data Vault garantit une traçabilité complète des données et une capacité à répondre aux audits tout en conservant l’intégrité des informations historiques.

3. Modernisation d’un entrepôt de données

Pour les entreprises cherchant à moderniser leurs systèmes existants, le Data Vault permet une refonte progressive de leur entrepôt de données, en minimisant les risques et les coûts liés à une transformation totale.

4. Implémentation dans un contexte cloud

Le Data Vault se prête parfaitement à des architectures cloud, où la scalabilité et la flexibilité sont essentielles. Son approche modulaire permet une intégration facile avec des solutions de data lakes ou de data warehouses basés sur le cloud.

5. Modèles multi-sources (ERP, CRM, …)

Dans les entreprises ayant plusieurs sources de données (ERP, CRM,…), le Data Vault est un choix évident. Il permet de prendre en compte les différences d’attributs existantes entre différents systèmes d’informations. En effet, le Data Vault offre la possibilité de créer plusieurs Satellites par entité métier, que l’on peut séparer par source de données notamment. 

Limites et conditions de réussite

Bien que le Data Vault offre de nombreux avantages, sa mise en place présente certains défis :

1. Complexité initiale

Le modèle de données Data Vault peut sembler complexe à mettre en œuvre au départ, notamment en raison de la séparation des différentes entités et de l’historisation des données. Cela nécessite une phase de conception et de réflexion approfondie.

2. Besoin d’outillage et d’automatisation

Pour tirer pleinement parti du Data Vault, il est essentiel de disposer d’outils adaptés pour automatiser les processus de chargement et d’intégration des données. L’utilisation d’outils spécifiques à l’automatisation du Data Vault peut faciliter cette démarche.

3. Nécessité d’un bon accompagnement méthodologique

Le succès de l’implémentation du Data Vault dépend également d’un accompagnement méthodologique solide. Les équipes doivent être formées à cette approche pour éviter les erreurs de conception et maximiser les bénéfices de cette modélisation.

Vers un modèle data plus agile et durable

Le Data Vault se positionne comme une réponse moderne aux défis des projets data actuels. Il permet de concilier la flexibilité des besoins métiers et la robustesse des modèles de données, tout en garantissant la pérennité, la traçabilité et la conformité des informations.

Cependant, pour que son adoption soit un succès, il est crucial d’adopter une démarche structurée, outillée et accompagnée méthodologiquement.

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