Data architecture : Comment construire un data lake ?

comment construire un data lake

Un Data Lake s’occupe de la gestion des données au sein d’une entreprise. Mais, mesurez-vous vraiment l’importance qu’il peut avoir dans le management de vos données? Dans cet article, nous allons découvrir ce qu’est un Data Lake, pourquoi il est important, et comment le construire efficacement.



I. Qu’est-ce qu’un data lake ?

Un lac de données est une solution de stockage centralisée permettant de stocker une masse de données brutes, données structurées ou non.

Paradoxalement à un entrepôt de données traditionnel, un lac de données ne nécessite pas de schéma prédéfini pour stocker les données, il est flexible. En effet, il peut gérer des données de sources diverses, telles que des bases de données, des fichiers texte, des flux de données en continu, et bien plus encore.

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II. Pourquoi construire un data lake ?

La construction d’un data lake est avantageuse pour votre entreprise. Les raisons pour lesquelles vous devriez envisager d’en construire un peuvent être les suivantes :

1. Centralisation des données :

Un Data Lake vous permet de centraliser les données en un seul endroit, facilitant ainsi leur gestion et leur accès.

2. Flexibilité :

Avec un data lake, le stockage de données peut se faire à partir de n’importe quelle structure. Vous bénéficiez d’une flexibilité nécessaire pour explorer de nouveaux types de données sans avoir à les transformer au préalable.

3. Analyse avancée :

Un lac de données facilite l’analyse des données avancée en offrant des fonctionnalités de recherche et de requête puissantes.

4. Evolutivité :

Vous avez la facilité d’ajouter de nouvelles données au lac de données à mesure que votre entreprise se développe, sans compromettre les performances.

III. Qu’est-ce qui distingue un data lake d’une base de données traditionnelle ?

Un lac de données est un référentiel de stockage qui permet de conserver de grands volumes de données brutes, qu’elles soient structurées ou non structurées.

Contrairement à une base de données traditionnelle, un data lake ne nécessite pas de schéma prédéfini pour les données. Il peut stocker une variété de formats de données, tels que des documents, des images, des vidéos, des fichiers de logs, et bien plus encore.

Voici un tableau qui ressort les principales différences entre un data lake et une base de données traditionnelle :

Data LakeBase de données traditionnelle
Structure des donnéesDonnées brutesDonnées structurées
EvolutivitéHautement évolutifPeut être moins évolutif en cas de croissance rapide des données.
CoûtGénéralement moins chèrePeut être plus coûteux en raison de la structure de données rigide.
FlexibilitéPermet l’extraction de données à tout moment sans contraintesLes données sont liées au schéma, ce qui peut limiter la flexibilité.
Tableau comparatif Data lake vs base de données traditionnelle

III. data lake ou data lakehouse : que choisir ?

Le choix entre un data lake et un data lakehouse va dépendre des besoins spécifiques de votre entreprise.

Choisissez un Data Lake si :

1. Vous avez besoin de stocker de grandes quantités de données brutes :

Le lac de données offre une grande capacité de stockage sans imposer de structure aux données. Il est un choix idéal pour stocker une variété de données non structurées ou semi-structurées.

2. Les coûts de stockage sont votre préoccupation :

Le data lake a tendance à être plus économique en termes de stockage pur.

Choisissez un Data Lakehouse si :

1. Vous avez besoin de garanties en matière de qualité des données :

La gouvernance des données et la conformité préoccupent votre entreprise ? Un Data Lakehouse intègre des fonctionnalités de Data Management .

2. L’analyse en temps réel est fondamentale :

Vous avez besoin d’effectuer des analyses de données en temps réel ? Le Data Lakehouse offre des capacités de traitement des données en continu.

Pour plus d’éclaircissements, vous pouvez retrouvez notre article sur les différences entre un data lake et un data lakehouse .

III. Combien de temps faut-il pour mettre en place un data lake?

Pour mettre en place un data lake, la durée nécessaire peut dépendre de plusieurs facteurs. Ces facteurs peuvent être notamment : la taille de l’entreprise, les masses de données à stocker et la complexité de l’infrastructure.

En moyenne, on peut compter de quelques mois à un an pour créer un data lake opérationnel.

La planification initiale peut prendre plusieurs semaines. Car, il faudrait comprendre les besoins de votre entreprise et concevoir une architecture adaptée.

La collecte des données peut également prendre du temps, en particulier si vous devez extraire des données à partir de sources diverses.

Le stockage de données peut être une tâche complexe, en fonction de l’évolutivité de l’infrastructure choisie.

La gestion des données est un processus continu qui nécessite une surveillance constante.

IV. Quelles compétences sont nécessaires pour gérer un data lake ?

La gestion d’un lac de données nécessite des compétences en gestion de données, en sécurité de l’information et en analyse des données.

Inventiv IT vous accompagne dans la préconisation, l’implémentation de votre lac de données.

V. Quelles sont les étapes pour construire un data lake ?

La création d’un data lake n’est pas une tâche simple, mais elle peut être simplifiée en suivant ces huit étapes :

1. Définition des objectifs

Avant de commencer, définissez clairement les objectifs de votre lac de données. Quelles données allez-vous stocker ? Quels sont les résultats attendus ?

2. Choix de la plateforme

Sélectionnez la plateforme de stockage qui convient le mieux aux besoins de votre entreprise. Néanmoins, parmi les options populaires, on compte : Amazon S3, Microsoft Azure Data Lake Storage, et Google Cloud Storage.

3. Collecte des données

Commencez à collecter les données à partir de différentes sources, telles que vos bases de données, vos applications et vos flux de données en continu.

4. Stockage des données

Vous devez concevoir une structure de stockage adaptée à vos données, en tenant compte de leur volume et de leur variété.

5. Sécurité

Mettez en place des mesures de sécurité robustes pour protéger vos données sensibles.

6. Traitement des données

Faites usage d’outils d’ingestion et de traitement des données pour nettoyer, transformer et indexer les données stockées dans le Lac de données.

7. Accès et Analyse

Mettez à la disposition de vos collaborateurs des outils d’accès et d’analyse, tout en veillant à ce qu’ils disposent des autorisations appropriées.

8. Surveillance et maintenance

Surveillez régulièrement la performance du Data Lake et effectuez des opérations de maintenance pour garantir son bon fonctionnement.

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