Liens rapides

    Qu'est-ce qu'une plateforme de données cloud ?

    Les plateformes de données cloud permettent aux entreprises de stocker, de gérer et d'analyser des données dans le site au lieu de dépendre de systèmes internes. Elles facilitent la montée en charge, la connexion aux données de différentes sources et le partage rapide des insights entre les équipes.

    Définition plus globale

    Les plateformes de données cloud vont au-delà du simple stockage d'informations. Elles réunissent le stockage, la puissance de calcul et les outils analytiques dans un seul environnement, ce qui permet de travailler avec des jeux de données volumineux et variés, sans les limites des systèmes traditionnels.

    Ces plateformes sont pensées pour la flexibilité. Les entreprises peuvent monter en puissance pendant les pics de demande, intégrer facilement des sources de données externes et adopter de nouvelles technologies, telles que le machine learning, sans devoir procéder à des changements majeurs dans l'infrastructure.

    Fait tout aussi essentiel, les plateformes de données cloud intègrent des contrôles de sécurité et de gouvernance. Des fonctionnalités telles que l'accès basé sur les rôles et les pistes d'audit garantissent que les données peuvent être largement partagées au sein des équipes, tout en respectant les exigences de conformité.

    Le rôle des plateformes de données cloud dans le business et la data

    Les entreprises utilisent les plateformes de données cloud pour :

    • Unifier les écosystèmes de données fragmentés. Les équipes financières peuvent fusionner des données issues des ERP, des CRM et des sources économiques externes dans un seul et même environnement.
    • Accélérer la production d'insights. Les distributeurs peuvent désormais analyser le comportement client à l'aide de modèles prédictifs en quelques heures seulement, au lieu de plusieurs semaines.
    • Étendre l'analytique de manière rentable. Les entreprises peuvent payer uniquement pour la puissance de calcul qu'elles utilisent réellement.
    • Favoriser la collaboration transversale. Les équipes de la chaîne d'approvisionnement, des opérations et des ventes peuvent accéder à des données contrôlées, sans goulet d'étranglement.

    Alteryx renforce ces avantages en intégrant l'automatisation analytique low-code/no-code aux plateformes cloud. Avec Designer Cloud et Auto Insights, les utilisateurs peuvent préparer, fusionner et analyser des données cloud-natives sans avoir besoin de maîtriser les techniques de codage.

    Comment fonctionnent les plateformes de données cloud ?

    Fondamentalement, ces plateformes s'appuient sur trois éléments clés :

    1. Stockage de données : généralement un stockage d'objets optimisé pour les données structurées et semi-structurées
    2. Moteurs de calcul : ressources de traitement scalables, pouvant être mises en service à la demande
    3. Services analytiques : API et outils pour les requêtes, le reporting, le machine learning et la visualisation

    Des cadres de sécurité, de gouvernance et de conformité sont mis en place pour répondre aux obligations des entreprises telles que le RGPD, l'HIPAA, la SOC 2, etc.

    Cas d'usage

    • Unification des données : regroupement des données provenant de sources CRM, ERP et tierces au sein d'une seule et même plateforme
    • Analytique scalable : augmentation de la puissance de calcul pendant les pics d'activité sans avoir à investir dans du nouveau matériel
    • Collaboration : possibilité pour les équipes des différents services d'accéder à des données contrôlées et de les analyser en temps réel
    • Analytique avancée : exécution des modèles de machine learning et des modèles prédictifs directement sur les données cloud

    Exemples concrets

    • Santé : un prestataire intègre les données des dossiers médicaux électroniques, des demandes de remboursement et des appareils IoT pour améliorer la médecine prédictive
    • Fabrication : les données des capteurs IoT sont agrégées pour la maintenance prédictive
    • Enseignement supérieur : les établissements combinent les dossiers des étudiants, les systèmes de gestion de l'apprentissage et les données de recherche afin d'améliorer la réussite des étudiants et d'accélérer la recherche universitaire
    • Finance : les équipes chargées des risques effectuent des tests de résistance sur des portefeuilles mondiaux en s'appuyant en continu sur les données de marché

    Questions fréquentes

    En quoi une plateforme de données cloud diffère-t-elle d'un entrepôt de données traditionnel ? Les entrepôts de données traditionnels ont un stockage fixe et une flexibilité limitée. La capacité des plateformes de données cloud peut augmenter ou diminuer en fonction des besoins, elles sont plus rentables et elles gèrent de nombreux types de données différents.

    Les plateformes de données cloud remplacent-elles complètement les systèmes sur site ? Pas toujours. De nombreuses entreprises adoptent des modèles hybrides, conservant les charges de travail sensibles sur site et transférant l'analytique sclalable dans le cloud.

    Comment les solutions Alteryx s'intègrent-elles aux plateformes de données cloud ? Alteryx se connecte nativement à AWS, Snowflake, Azure et Google Cloud, ce qui permet aux utilisateurs d'automatiser les workflows, d'intégrer des modèles prédictifs et de contrôler l'analytique dans toute l'entreprise.

    Ressources complémentaires

    Sources et références

    Synonymes

    • Analytics Cloud Platform
    • Plateforme data lakehouse
    • Entrepôt de données cloud

    Termes liés

    Dernière révision :

    Septembre 2025

     

    Normes éditoriales et révision d'Alteryx

    Cette entrée de glossaire a été créée et révisée par l'équipe chargée des contenus Alteryx pour garantir la clarté, l'exactitude et l'adéquation des textes avec notre expertise en matière d'automatisation de l'analytique des données.