Passer à l'open source : comment ça se passe concrètement ?

Introduction

Intégrer une infrastructure data open source, c'est mettre en place une nouvelle brique — qui se connecte à l'existant et qui évolue avec vos besoins.

Vous avez peut-être lu notre article sur l'architecture d'une plateforme data souveraine. Maintenant, la question qui se pose : concrètement, comment ça se passe quand on décide de franchir le pas ?

Cet article vous montre comment se passe l'intégration d'une infrastructure data open source, de zéro : ce que vous y gagnez, la compatibilité avec vos outils, les étapes concrètes, et ce que ça demande de votre côté.

Compatible avec vos outils

La plateforme s'adapte à vos outils, pas l'inverse.

Vos outils de visualisation

Power BI, Tableau, Metabase, Looker, Excel... Peu importe ce que vous utilisez aujourd'hui. Une infrastructure open source expose des connecteurs standards (SQL, API REST, ODBC/JDBC) qui fonctionnent avec tous ces outils.

Vos analystes continuent de travailler comme avant. Ils ne voient même pas la différence côté interface.

Vos processus métier

Vos rapports hebdomadaires, vos tableaux de bord de pilotage, vos exports automatiques... Tout continue de fonctionner. On intègre une nouvelle tuyauterie, vos usages ne changent pas.

Vos équipes

Pas besoin de recruter une armée d'ingénieurs DevOps. Vos équipes actuelles sont formées aux nouveaux outils. Et honnêtement, pour l'utilisation quotidienne, il n'y a pas grand-chose à apprendre : les interfaces sont similaires, les concepts identiques.

Ce que vous gagnez

Une infrastructure data open source apporte trois avantages structurants par rapport aux solutions cloud classiques.

La maîtrise de vos données

Vos données sont chez vous. Sur vos serveurs, dans votre datacenter, ou chez un hébergeur européen de confiance. Vous savez exactement où elles sont, et elles n'en bougent pas.

Le contrôle des accès

Vous, et uniquement vous, décidez qui accède à quoi. Pas de clause contractuelle permettant à un éditeur d'accéder à vos données « pour améliorer le service ». Pas de CLOUD Act autorisant des autorités étrangères à consulter vos informations.

Des coûts prévisibles

Pas de facturation à l'usage qui peut varier fortement d'un mois à l'autre. Les coûts sont prévisibles : hébergement, accompagnement initial, et maintenance. Cette dernière peut être internalisée ou confiée à un prestataire — dans les deux cas, c'est un poste maîtrisé.

Comment ça se passe

Voici les étapes concrètes d'une intégration type. La durée dépend de la complexité de votre environnement.

Étape 1 : Comprendre votre situation

On commence par un audit rapide de votre infrastructure actuelle. Quelles sources de données ? Quels volumes ? Quels outils d'analyse ? Quelles contraintes techniques ou réglementaires ?

Cet état des lieux nous permet de dimensionner correctement la solution et d'anticiper les points d'attention.

Étape 2 : Préparer l'infrastructure

Un serveur suffit pour démarrer. Selon vos volumes et vos besoins de disponibilité, on peut partir sur une machine physique, une VM, ou un petit cluster. On vous conseille sur le dimensionnement.

L'installation de la plateforme prend quelques heures. Les briques logicielles sont déployées, configurées, sécurisées.

Étape 3 : Connecter vos sources de données

C'est souvent l'étape la plus variable. Vos données peuvent venir de partout : APIs tierces, fichiers CSV déposés sur un serveur, bases de données existantes, applications métier...

On configure les connecteurs adaptés à chaque source. Les données commencent à alimenter votre nouvelle plateforme.

Étape 4 : Brancher vos outils d'analyse

Vos outils de visualisation sont connectés à la nouvelle infrastructure. On vérifie que tout fonctionne : vos rapports existants, vos tableaux de bord, vos requêtes habituelles.

Côté reporting et analytique, vous avez le choix. L'infrastructure expose des connecteurs standards qui fonctionnent avec tous les outils du marché. Vous pouvez continuer avec vos solutions actuelles, ou opter pour des outils de reporting open source et auto-hébergés — des alternatives européennes existent et s'intègrent parfaitement à ce type d'architecture.

Étape 5 : Former vos équipes

Une formation courte pour vos équipes data : comment accéder aux données, comment créer de nouvelles sources, comment surveiller la plateforme. Rien de révolutionnaire, juste les spécificités de votre nouvel environnement.

Tout ça se fait sans interruption de votre activité. La nouvelle infrastructure se met en place progressivement, le temps de valider que tout fonctionne.

Une construction progressive

On ne fait pas de "big bang". On commence par une première source de données, on valide que tout fonctionne, puis on élargit.

On commence petit

Pas besoin de tout connecter dès le premier jour. On démarre avec une ou deux sources prioritaires — celles qui apportent le plus de valeur. Vous avez des résultats concrets rapidement.

On élargit à votre rythme

Une nouvelle source par semaine ? Par mois ? On s'adapte à vos contraintes opérationnelles et à la disponibilité de vos équipes. Chaque source ajoutée enrichit la plateforme.

Ce que ça demande de votre côté

Pour que le projet se passe bien, voici ce dont nous avons besoin côté client.

L'infrastructure

On s'en occupe. L'un des avantages de l'open source, c'est de pouvoir tourner partout : serveur existant, VM, cloud privé. On s'appuie sur ce que vous avez déjà et on dimensionne le reste.

Un interlocuteur dédié

Quelqu'un qui connaît votre infrastructure actuelle et qui peut répondre à nos questions. Pas besoin d'être disponible à plein temps, mais réactif quand on a besoin d'une information.

Et la migration ?

Cet article parle d'intégration : mettre en place une nouvelle infrastructure. Mais certains projets impliquent de remplacer un système existant — c'est une migration, et c'est un chantier différent.

La migration est plus complexe car elle nécessite :

• L'analyse et la documentation des règles de gestion existantes. Avant de remplacer, il faut comprendre exactement ce que fait le système actuel — y compris les cas particuliers que personne n'a documentés.
• Une méthodologie de migration. Double-run, mirroring, bascule progressive... La stratégie dépend du niveau de risque acceptable et de la criticité des données.
• La validation du périmètre et de la volumétrie. Faisabilité métier (est-ce que toutes les règles sont transposables ?) et faisabilité technique (est-ce que les volumes passent ?).

Datakhi peut aussi vous accompagner sur ce volet. L'approche est différente, le cadrage est plus poussé, mais les compétences sont les mêmes.

Conclusion

Intégrer une infrastructure data open source n'est pas réservé aux grandes entreprises avec des armées d'ingénieurs. C'est un projet accessible, progressif, qui s'adapte à votre contexte.

Vous gardez vos outils, vos processus, vos équipes. Vous gagnez la maîtrise de vos données, des coûts prévisibles, et l'indépendance vis-à-vis des éditeurs étrangers.

Chez Datakhi, nous accompagnons ce type de projet depuis plusieurs années. Chaque projet est différent, mais la démarche reste la même : comprendre votre situation, proposer une solution adaptée, et vous accompagner jusqu'à l'autonomie.

Vous envisagez de reprendre le contrôle de vos données ? Découvrez notre offre cloud privé ou contactez-nous pour en discuter.