Modern Data Stack en 2025
Modern Data Stack en 2025 Comment concevoir une architecture data modulaire et pérenne?
Depuis quelques années, la Modern Data Stack s’est imposée comme le nouveau standard des architectures data.
Elle promet flexibilité, scalabilité et autonomie des équipes grâce à un assemblage d’outils cloud interopérables - une alternative agile aux plateformes monolithiques d’hier.
Mais en 2025, l’enjeu n’est plus de “passer à la Modern Data Stack”.
Il est de la concevoir durablement : bâtir une architecture modulaire capable d’évoluer sans se fragmenter, où chaque brique s’intègre dans une stratégie globale de gouvernance et de performance.
Qu’est-ce que la Modern Data Stack ?
Qu’est-ce que la Modern Data Stack ?
Origines et évolution du concept
La Modern Data Stack (MDS) désigne une architecture cloud-native et modulaire permettant de collecter, transformer, stocker et exploiter les données via un ensemble d’outils spécialisés.
L’idée est simple : plutôt qu’un outil “tout-en-un”, chaque solution se concentre sur un rôle précis – ingestion, transformation, orchestration, stockage, gouvernance – et expose des interfaces ouvertes (API, connecteurs, SDK) pour communiquer avec les autres.
Cette approche s’est imposée grâce à trois évolutions majeures :
- La démocratisation du cloud : stockage illimité et puissance de calcul à la demande.
- L’émergence du ELT (au lieu du ETL traditionnel), avec des transformations déportées dans les data warehouses modernes.
- La montée en puissance du DataOps : automatisation, CI/CD, monitoring et gouvernance intégrée.
En résumé, la Modern Data Stack est une chaîne d’outils interconnectés conçue pour la rapidité, la flexibilité et la collaboration.
De l’ETL monolithique à l’architecture cloud-native
Avant, les données étaient extraites, transformées et chargées via des plateformes monolithiques (Informatica, Talend, Pentaho).
Ces systèmes centralisés assuraient le contrôle mais manquaient d’agilité : chaque évolution nécessitait de longs cycles de développement.
La Modern Data Stack a bouleversé ce modèle.
Les traitements sont désormais distribués :
- l’ingestion via des outils open source (Airbyte, Fivetran),
- la transformation dans le cloud (dbt, SQLMesh, Databricks),
- l’orchestration via des frameworks légers (Airflow, Dagster),
- le stockage et la restitution dans des plateformes évolutives (Snowflake, BigQuery, Delta Lake).
Ce découpage favorise la modularité, mais exige une gouvernance technique et fonctionnelle solide pour éviter la dispersion.
Les piliers technologiques de la Modern Data Stack
Ingestion et intégration - Airbyte, Talend, Fivetran
La première étape d’une MDS consiste à connecter les sources : bases relationnelles, APIs, CRM, ERP, logs applicatifs, objets IoT.
- Airbyte s’impose par son approche open source et sa communauté active, avec plus de 300 connecteurs.
- Qlik Talend reste une référence pour les environnements complexes nécessitant fiabilité, qualité et supervision native.
- Fivetran offre une ingestion “zero maintenance”, idéale pour les équipes lean cherchant la simplicité.
👉 Le bon choix dépend du contexte : Airbyte pour la flexibilité, Talend pour le contrôle, Fivetran pour la rapidité d’exécution.
Transformation - dbt, SQLMesh, Databricks
C’est ici que la donnée brute devient exploitable.
- dbt (Data Build Tool) a popularisé l’approche “data transformation as code”, avec des modèles SQL versionnés sous Git.
- SQLMesh, plus récent, ajoute orchestration et simulation avant déploiement, pour plus de fiabilité.
- Databricks, via son framework Delta Live Tables, unifie les traitements batch et streaming, et intègre le machine learning.
Ces outils font converger les mondes du data engineering et du développement logiciel, dans une logique CI/CD appliquée à la donnée.
Orchestration et automatisation - Airflow, Dagster, Prefect
La Modern Data Stack repose sur des pipelines dynamiques. Leur orchestration garantit la synchronisation entre ingestion, transformation et publication.
- Apache Airflow reste le standard open source.
- Dagster met l’accent sur la lisibilité et la maintenabilité.
- Prefect privilégie la simplicité et la supervision via un tableau de bord unifié.
L’orchestration est l’ossature du DataOps : elle permet d’exécuter, planifier, relancer et monitorer chaque composant de la stack.
Stockage et traitement - Snowflake, BigQuery, Delta Lake
Les data warehouses modernes sont le cœur de la MDS.
- Snowflake offre élasticité, performance et isolation des workloads.
- BigQuery met la scalabilité de Google Cloud au service de l’analyse massive.
- Delta Lake (Databricks) combine stockage data lake et fiabilité transactionnelle.
Ces plateformes permettent de traiter d’immenses volumes tout en contrôlant les coûts.
Elles soutiennent également les nouvelles architectures data mesh et real-time analytics.
Gouvernance, observabilité et qualité - Monte Carlo Data, Talend Data Quality
Une architecture data n’est pérenne que si elle est fiable et auditable.
- Monte Carlo Data s’est imposé comme référence en data observability, avec un suivi des SLA, des volumes et de la cohérence des pipelines.
- Talend Data Quality offre un contrôle approfondi des anomalies et doublons.
Leur combinaison permet d’assurer la continuité de service et la conformité réglementaire (RGPD, ISO 27001).
Concevoir une architecture data modulaire et pérenne
L’importance de la composabilité
La pérennité de la Modern Data Stack repose sur la composabilité : la capacité à faire évoluer chaque brique sans tout reconstruire.
Autrement dit, pouvoir remplacer un connecteur Airbyte, une tâche Airflow ou un modèle dbt sans impacter le reste de la chaîne.
Cette logique “lego” nécessite une standardisation des formats (parquet, JSON, delta) et des interfaces (API REST, connectors SDK).
L’interopérabilité comme clé de durabilité
Les organisations multiplient les outils sans toujours anticiper les dépendances.
En 2025, la véritable maturité réside dans la capacité à faire cohabiter plusieurs solutions : Talend pour l’intégration legacy, Airbyte pour le cloud, dbt pour la transformation analytique.
Les standards ouverts (OpenLineage, OpenMetadata) jouent ici un rôle majeur, assurant la traçabilité inter-outils et la portabilité des pipelines.
La supervision continue et le DataOps
La MDS ne peut fonctionner sans supervision.
Le DataOps apporte cette rigueur :
- automatisation des déploiements (CI/CD),
- suivi des KPIs de performance (latence, taux d’erreur, SLA),
- observabilité en continu,
- et feedback loop entre équipes techniques et métiers.
Selon Gartner, les entreprises ayant adopté une approche DataOps réduisent de 30 à 50 % leurs incidents de production tout en accélérant le déploiement de nouvelles fonctionnalités (Gartner Market Guide for DataOps Tools, 2024).
L’approche Dataraise : bâtir des architectures data évolutives et résilientes
Chez Dataraise, nous accompagnons les entreprises dans la conception et la modernisation de leurs écosystèmes data.
Notre rôle : assembler les meilleures briques technologiques pour créer une architecture cohérente, performante et maintenable dans le temps.
Nous intervenons sur l’ensemble de la chaîne :
- Intégration et ingestion (Airbyte, Talend, Fivetran)
- Transformation et modélisation (dbt, SQLMesh, Databricks)
- Orchestration et DataOps (Airflow, Dagster)
- Observabilité et gouvernance (Monte Carlo, Talend Data Quality)
Notre approche repose sur trois principes :
- Modularité – une architecture flexible, prête à évoluer.
- Interopérabilité – des outils qui dialoguent sans friction.
- Durabilité – une gouvernance data pensée pour durer.
👉 Contactez nos experts Dataraise pour concevoir votre Modern Data Stack sur mesure