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[#BLOG] 𝟱𝟬 𝗮𝗻𝘀 𝗱’𝗲́𝘃𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝘀 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮 📊    Depuis les années 1970, les architectures de données ont connu des transformations radicales, reflétant l’évolution des besoins en stockage, analyse et exploitation des données. Retour sur 50 ans d’innovations qui ont façonné l’univers de la Data.    📆 𝟭𝟵𝟳𝟬-𝟭𝟵𝟴𝟬 : 𝗟’𝗲̀𝗿𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀 𝗿𝗲𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗻𝗲𝗹𝗹𝗲𝘀  Lancement d’Oracle V2 en 1979, la première base de données relationnelle du marché. Cette technologie devient la norme pour stocker et gérer les données structurées.    📆 𝟭𝟵𝟵𝟬 : 𝗟’𝗲𝘀𝘀𝗼𝗿 𝗱𝗲𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲𝘀  Séparation des systèmes transactionnels (OLTP) des systèmes analytiques (OLAP). Les Data Warehouses deviennent la norme pour structurer et exploiter les données à grande échelle.    📆 𝟮𝟬𝟬𝟬 : 𝗟’𝗮𝗿𝗿𝗶𝘃𝗲́𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗟𝗮𝗸𝗲𝘀  Face à l’essor du Big Data, les Data Lakes permettent de stocker d’énormes volumes de données non structurées. L’exploitation de ces données reste complexe et nécessite des compétences avancées.    📆 𝟮𝟬𝟭𝟬 : 𝗨𝗻𝗲 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗵𝗲 𝗵𝘆𝗯𝗿𝗶𝗱𝗲, 𝗹𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗿𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲  La combinaison du Data Lake et du Data Warehouse pour créer des architectures hybrides capables de gérer à la fois la volumétrie et l’analyse avancée. Cette approche hybride devient la plus populaire.    📆 𝟮𝟬𝟮𝟬 : 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗟𝗮𝗸𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲 & 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗠𝗲𝘀𝗵  Databricks popularise le Data Lakehouse, combinant flexibilité du Data Lake et structure du Data Warehouse. En parallèle, le Data Mesh révolutionne la gouvernance des données en favorisant une approche décentralisée et collaborative.    📖 Dans le dernier article de Edurne Inza, explorez ces évolutions et leurs impacts sur la gestion des données !    👉 https://hubs.ly/Q03cxPLT0  Loïc VEYSSIERE | Julien Foulquier | Corentin Prigent | Karine Francisco | Theodore Boullier    #Data #BigData #DataWarehouse #DataLake #Cloud #AI #DataMesh