Hub Data

Qu’est-ce qu’un Hub Data ?

Contrairement à un simple entrepôt ou une base de données isolée, un Hub Data est pensé comme une infrastructure d’échange, de normalisation et de pilotage des flux de données. Il se positionne entre les systèmes sources (ERP, CRM, applications métier…) et les consommateurs de données (applications BI, data products, outils métiers) pour garantir que chacun accède à des données fiables, mises à jour et conformes aux règles métier.

Un Hub Data peut se décliner sous différentes formes :

• Un hub opérationnel pour synchroniser en temps réel les systèmes transactionnels.
• Un hub analytique pour centraliser les données prêtes à être exploitées.
• Un hub de données de référence (MDM) pour harmoniser les données critiques (clients, produits…).

Il repose sur des composants comme des mécanismes d’intégration, des référentiels partagés, des règles de gouvernance et des workflows de validation.

‍

Quels sont les objectifs d’un Hub Data ?

Un Hub Data vise à structurer les échanges de données au sein de l’organisation. Ses objectifs sont à la fois techniques, opérationnels et stratégiques :

• Centraliser les données critiques de l’entreprise : créer un point d’accès unique pour les données de référence, afin d’éviter les silos, les duplications et les divergences d’information.
• Assurer la cohérence et la qualité des échanges : valider, standardiser et enrichir les données avant leur diffusion, en garantissant qu’elles respectent les règles métier.
• Faciliter l’interopérabilité entre systèmes hétérogènes : faire le lien entre des applications ne parlant pas le même langage technique ou fonctionnel (ex. SAP, Salesforce, outils internes…).
• Orchestrer et piloter les flux de données : mettre en place des règles d’enchaînement, des déclencheurs, des délais ou des conditions spécifiques entre les différents traitements.
• Renforcer la traçabilité et la gouvernance des données : documenter les flux, tracer les versions, enregistrer les transformations et rendre les échanges audités.
• Accélérer l’alimentation des outils métiers et analytiques : fournir des données prêtes à l’emploi pour les utilisateurs, en limitant les temps de latence et les manipulations intermédiaires.

En rendant les échanges de données fluides, robustes et transparents, le Hub Data devient une brique fondatrice de l’architecture data-driven.

Quels sont les cas d’usage typiques d’un Hub Data ?

Les Hubs Data sont utilisés dans une grande variété de contextes, métiers comme techniques. 

Voici quelques cas d’usage représentatifs :

• Synchronisation d’un référentiel client : lorsqu’un client est créé ou modifié dans le CRM, le Hub Data le met à jour dans l’ERP, le système de facturation et le portail client.
• Partage de données de ventes multi-canal : centraliser les ventes issues du e-commerce, des points de vente physiques et du CRM dans un hub unique, pour les rendre exploitables par la BI et le contrôle de gestion.
• Intégration post-fusion de systèmes hétérogènes : permettre à deux entreprises fusionnées de continuer à travailler avec leurs outils existants, tout en partageant des données harmonisées via un Hub commun.
• Alimentation d’un data lake : extraire, transformer et charger les données opérationnelles vers un data lake pour des usages de data science, de reporting ou de machine learning.
• Distribution de données réglementaires : partager les données sensibles (ex. conformité, risques) entre les équipes finance, juridique et audit, tout en respectant les règles d’accès et de sécurité.

Dans tous ces cas, le Hub Data agit comme un catalyseur de fluidité et de fiabilité, là où les architectures dispersées provoquaient lenteurs et incohérences.

Quels sont les outils ou architectures pour mettre en place un Hub Data ?

Le choix de la solution dépend de la finalité du Hub (opérationnel, analytique, MDM), du niveau de maturité, du volume de données et des capacités internes. 

Voici les principales catégories d’outils mobilisés :

• Solutions de Master Data Management (MDM) : Informatica MDM, Semarchy xDM, Tibco EBX, Stibo Systems. Ces outils sont conçus pour gérer les données de référence, avec workflows de validation et modèles métiers flexibles.
• Bus de données ou middleware d’intégration : Talend ESB, MuleSoft, Boomi, Apache Camel. Ils permettent de connecter et faire circuler les données entre les applications en temps réel ou en batch.
• Plateformes de data integration et data hub : Talend Data Fabric, SnapLogic, Azure Data Factory. Ces outils hybrides proposent à la fois connectivité, transformations, orchestration et monitoring.
• Composants orientés API : Apigee, WSO2, Kong. Ils permettent de mettre les données du Hub à disposition via des APIs sécurisées et gouvernées.
• Architectures Data Hub sur cloud : AWS Data Hub, Google Cloud Data Exchange, Databricks avec Delta Sharing. Ces solutions modernisent le concept de hub via des architectures distribuées, souvent associées à la gouvernance fine.

Ces outils peuvent être combinés dans une approche modulaire, à condition de bien définir les règles de synchronisation, de modélisation et de traçabilité des données.