Data lake vs data lakehouse : décryptage des différences

I. Principales différences entre un Data Lake et un Data Lakehouse

Data Lake et data Lakehouse sont deux concepts qui ont gagné en popularité. Bien qu’ils semblent similaires, ils diffèrent dans leurs approches et leurs fonctionnalités. En effet, ces différences sont à noter au niveau de l’architecture et stockage, du traitement des données, du schéma et de l’accès aux données.

1. Architecture et stockage des données

1.1. Stockage dans un data lake

Un Lac de données est un référentiel de stockage centralisé qui peut stocker une grande variété de données brutes et non traitées à grande échelle. Les données sont stockées sans structure préalable, permettant une flexibilité maximale pour les analyses ultérieures.

Cependant, cela peut également rendre la gestion et la recherche de données spécifiques plus complexes.

1.2. Stockage des données dans un data Lakehouse

Un Data Lakehouse combine les avantages d’un Data Lake avec une structure plus organisée. Les données brutes sont stockées dans leur format natif, mais des schémas peuvent être appliqués pour améliorer la recherche et l’analyse des données. Cela facilite l’équilibrage entre la flexibilité du stockage de type lac et la recherche plus efficace.

2. Traitement des données

2.1. Traitement dans un data Lake

Les données d’un lac de données nécessitent souvent un nettoyage, une transformation et une structuration significatifs avant de pouvoir être analysées. Cela peut être à l’origine des goulots d’étranglement en termes de temps et de ressources lors du traitement des données.

2.2. Traitement dans un data lakehouse

Le data lakehouse permet d’appliquer des transformations sur les données stockées. Elle simplifie le processus d’analyse. Les données peuvent être transformées en place. Le traitement des données dans un data lakehouse réduit la nécessité de déplacer de gros volumes de données avant l’analyse.

3. Schéma et organisation des données

3.1. Schéma dans un Data Lake

Les Data Lakes n’imposent pas de schéma strict lors du stockage des données. En effet, il est possible d’ajouter de nouveaux types de données sans modifications majeures de la structure existante.

Par ailleurs, cela peut rendre la recherche et l’analyse de données plus complexes.

3.2. Schéma dans un Data Lakehouse

Les plateformes intégrées de données permettent l’application des modèles des données. En effet, elles peuvent améliorer la recherche et la qualité des analyses. Ceci est nécessaire pour une meilleure organisation des données tout en préservant une certaine flexibilité.

4. Performances et accès aux données

4.1. Performances d’un Data Lake

Les lacs de données peuvent être moins performants à mesure que le volume de données augmente. Les analyses complexes peuvent nécessiter des agrégations coûteuses en temps.

4.2. Performances d’un Data Lakehouse

Le data lakehouse visent à offrir des performances améliorées en stockant les données dans un format plus accessible. Ils réduisent ainsi le temps nécessaire pour les requêtes et les analyses.

II. Avantages et inconvénients

Avantages des data lakes

• Stockage polyvalent : Les data lakes peuvent stocker une variété de données, ce qui les rend adaptés à divers cas d’utilisation.
• Évolutivité : Les data lakes peuvent facilement évoluer pour gérer des masses de données.
• Coût initial réduit : Ils n’exigent pas une structuration préalable des données, ce qui peut réduire les coûts initiaux.

Inconvénients des data lakes

• Complexité : La gestion des données non structurées peut devenir complexe.
• Difficulté d’interrogation : Extraire des informations précises des data lakes peut être difficile sans une structure adéquate.
• Sécurité : Les données brutes peuvent présenter des risques en matière de sécurité.

Avantages des data lakehouses

• Structure des données : Les données sont structurées pour faciliter l’analyse.
• Requêtes SQL : L’utilisation de SQL facilite l’interrogation des données.
• Performance : Les data lakehouses offrent de meilleures performances pour l’analyse.

Inconvénients des data lakehouses

• Coûts : La structuration des données peut entraîner des coûts supplémentaires.
• Complexité accrue : La gestion de la structure peut ajouter de la complexité.

III. Critères de choix entre un data lake et un data lakehouse

1. Quand utiliser un data lake ?

Utilisez un lac de données lorsque vous avez besoin de stocker une grande variété de données brutes sans avoir besoin d’une analyse immédiate. Cela convient aux cas où la structure des données n’est pas encore clairement définie.

2. Quand utiliser un data lakehouse ?

Optez pour un data lakehouse lorsque vous avez besoin de données structurées pour des analyses plus rapides et plus précises. C’est idéal lorsque vous avez une idée claire des requêtes que vous souhaitez exécuter sur vos données.

IV. Sécurité des données

La sécurité des données est essentielle, quel que soit le système que vous choisissez. Assurez-vous de mettre en place des mesures de sécurité solides pour protéger vos données, qu’elles soient stockées dans un data lake ou un data lakehouse.

V. Évolutivité

Les deux solutions offrent une évolutivité, mais elles diffèrent dans leur approche. Les data lakes sont plus flexibles en termes de types de données qu’ils peuvent gérer, tandis que les data lakehouses sont plus performants pour les analyses.

VI. Coûts de mise en place

Les lacs de données ont un avantage initial en termes de coûts. Cependant, les coûts liés à la structuration des données peuvent augmenter avec le temps. Les data lakehouses ont des coûts initiaux plus élevés en raison de leur structure préalable des données.

VII. Intégration avec les outils existants

Lors du choix entre un data lake et un data lakehouse, tenez compte de la manière dont ils s’intègrent avec vos outils et systèmes existants. Assurez-vous que votre choix s’aligne sur votre infrastructure existante.

VIII. Récapitulatif Data Lake vs Data Lakehouse