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Cependant, lorsque la complexité des relations dépasse celle des entités individuelles, le modèle relationnel montre de sévères faiblesses. Les requêtes impliquant de multiples sauts entre différentes tables exigent des jointures complexes. Ces opérations mathématiques consomment énormément de ressources processeur. La dégradation des performances devient exponentielle à mesure que le réseau s'agrandit.\n\nFace à des écosystèmes interconnectés, l'approche tabulaire force les ingénieurs à dénaturer la réalité métier pour l'adapter aux contraintes techniques du moteur de base de données. Les requêtes analytiques cherchant à identifier des chemins indirects ou des motifs circulaires finissent par saturer les serveurs. La tentative de résoudre ce problème par la dénormalisation entraîne une duplication massive des informations. Cette redondance augmente considérablement les coûts de stockage. 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Vous pouvez découvrir l'ensemble de notre offre de conseil sur notre [site](https://www.dexon.fr/) institutionnel.\n\nDeux approches principales se distinguent pour l'ingestion des données complexes :\n\n*   La synchronisation asynchrone par bus de messages pour découpler efficacement les systèmes producteurs des systèmes consommateurs\n*   L'architecture de traitement par lots nocturnes réservée aux calculs globaux exigeant une photographie statique du réseau\n\n## Gouvernance, conformité et explicabilité des modèles prédictifs\n\nLa modélisation en réseau soulève des défis inédits en matière de gouvernance de l'information. Par essence, cette technologie vise à révéler des connexions indirectes. Cette capacité prédictive forte peut entrer en conflit avec les principes de minimisation des données imposés par les réglementations européennes. L'inférence d'informations sensibles à partir de données apparemment fragmentées constitue un risque juridique majeur. 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Vous déléguez la maintenance physique aux fournisseurs cloud afin d'alléger vos opérations. 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