La question « Denodo est-il une base de données ? » revient souvent chez les responsables data et les DSI confrontés au legacy. La confusion vient d’une capacité d’abstraction qui ressemble parfois à une base, mais qui repose sur des mécanismes différents et complémentaires.
Face aux architectures hybrides, les équipes cherchent des méthodes pour relier Oracle, Microsoft SQL Server et services cloud sans reproduire les mêmes données. Poursuivons avec les points clés synthétiques présentés ci-dessous, sous le titre « A retenir : ».
A retenir :
- Accès unifié aux sources structurées et non structurées
- Virtualisation en temps réel pour usages analytiques et opérationnels
- Provisionnement de services de données avec gouvernance intégrée
- Réduction des coûts d’intégration par rapport aux approches traditionnelles
Après ces éléments, Denodo n’est pas une base de données mais une plateforme de virtualisation de données
Par opposition aux systèmes transactionnels, Denodo n’ingère pas physiquement tout le patrimoine dans un stockage dédié comme une base classique. La plateforme met en place une couche logique qui masque la diversité des schémas et expose des vues métier réutilisables pour les équipes. Selon Denodo, cette approche accélère la livraison des cas d’usage en s’appuyant sur le SI existant et en limitant les duplications.
Élément
Valeur
Remarque
Année de création
1999
Fondation de l’éditeur
Siège social
Palo Alto, États-Unis
Présence internationale
Effectifs
715
Équipe R&D et support
Chiffre d’affaires
171,3 M$
Données consolidées récentes
Avantages techniques Denodo :
- Virtualisation de schémas hétérogènes pour réutilisabilité
- Accès temps réel et traitements par lots orchestrés
- Gouvernance et sécurité centralisées pour contrôle des accès
- Marketplace interne pour catalogage et libre-service
« J’ai gagné du temps en intégrant des sources hétérogènes grâce à Denodo, les équipes BI ont livré plus vite. »
Sophie L.
Cette architecture pose la question des connecteurs nécessaires pour relier Oracle, PostgreSQL ou IBM Db2 aux vues logiques exposées par la plateforme. L’examen des adaptateurs et des API montre une palette large couvrant ERP, bases en mémoire et outils ML. Le point suivant détaille ces connecteurs et leur usage avec des entrepôts cloud comme Snowflake et Google BigQuery.
Ce constat oriente l’attention sur l’architecture et les connecteurs indispensables à l’intégration
Connecteurs et APIs supportés pour relier sources et vues
En lien avec l’architecture, les connecteurs réunissent les sources sur une couche logique commune et évitent les copies massives. Selon Le Monde, cette méthode réduit souvent le besoin de déplacer physiquement les données vers un entrepôt central. Les adaptateurs couvrent des bases relationnelles, data lakes et outils analytiques pour des usages variés.
Connecteurs natifs supportés :
- Bases relationnelles et entrepôts pour reporting et OLAP
- Big Data, NoSQL et data lakes pour analyses volumétriques
- Cloud Data Integration et API pour intégration SaaS
- Outils ML et plateformes analytiques pour enrichissement
Connecteur
Type
Usage principal
SAP
ERP
Intégration transactionnelle
SAP HANA
Base de données
Analytique en mémoire
Vertica
Entrepôt
Analytique haute performance
Trifacta
Préparation
Nettoyage et transformation
DataRobot
IA/ML
Enrichissement des modèles
« Nous avons centralisé l’accès aux données sans déplacer les sources, ce choix a augmenté notre agilité. »
Marc D.
Chaînes d’intégration hybrides et exigences de performance
La coexistence de batch et temps réel impose des choix sur la parallélisation et l’orchestration des requêtes pour maintenir la réactivité. Selon Denodo, la plateforme recommande d’utiliser des moteurs sous-jacents pour l’exécution, comme les frameworks distribués ou des entrepôts scalables. Ces mécanismes influencent la latence perçue et la capacité à servir des usages analytiques et opérationnels.
Considérations d’intégration :
- Latence et accordabilité aux exigences métiers
- Orchestration CI/CD pour branches et déploiements
- Sécurité et contrôle d’accès centralisé
- Monitoring, logs et traçabilité d’audit
Ces aspects techniques déterminent les usages BI, la gouvernance et le retour sur investissement mesurable pour l’entreprise. Les décideurs évaluent souvent l’effort initial versus l’accélération des cas d’usage. La suite examine précisément les bénéfices métiers et les mécanismes de gouvernance.
Partant des connecteurs et de l’orchestration, l’usage se focalise sur la BI, la gouvernance et le ROI
Usages BI et visualisation appuyés sur une couche sémantique
En s’appuyant sur la couche sémantique, les équipes BI construisent des tableaux de bord consolidés sans multiplier les exports et les copies. Selon Denodo, la plateforme favorise le libre-service tout en conservant des contrôles de gouvernance nécessaires aux métiers. Le gain se mesure en réduction des cycles et en qualité accrue des données consommées par les analystes.
Usages BI courants :
- Tableaux de bord financiers consolidés pour reporting
- Analyse client omnicanale pour segmentation
- Reporting réglementaire automatisé et traçable
- Enrichissement des modèles IA avec données gouvernées
« L’assistance a facilité le déploiement, et la documentation a été très utile pendant la montée en charge. »
Claire P.
La démonstration montre comment consolider métriques et dimensions sans copier les tables vers un entrepôt dédié. Les équipes peuvent ainsi prototyper rapidement des cas d’usage et itérer sur les vues métier exposées.
Gouvernance, conformité et mesurabilité du retour sur investissement
La gouvernance centralisée offre des règles, des logs et des contrôles de qualité qui facilitent la conformité au RGPD malgré un hébergement majeur aux États-Unis. Selon Edouard Parmentier, cette approche rend les audits plus transparents et réduit le risque opérationnel lors des livraisons. Le marketplace interne et les automatisations CI/CD contribuent à reproduire les livrables à faible coût.
Mécanismes de gouvernance :
- Règles centralisées de qualité et métadonnées gérées
- Logs d’accès et contrôles granulaires des utilisateurs
- Marketplace interne pour réutilisation et catalogage
- Automatisation des pipelines et intégration CI/CD
« Denodo nous a permis d’alimenter des modèles génératifs avec des données gouvernées et contextualisées. »
Alex R.
Ces illustrations montrent des cas concrets liés à Snowflake, Amazon Redshift ou Teradata pour l’analytique à grande échelle. L’adoption doit rester alignée sur la stratégie data de l’entreprise pour maximiser le ROI.
Source : Edouard Parmentier, « Denodo », Logiciels.Pro ; Denodo, « Qui sommes-nous ? », Denodo ; Le Monde, « Denodo virtualise les données pour mieux les exploiter », Le Monde.