I. Qu’est-ce qu’un data lake ?
1. Un réservoir de données brutes
Un data lake (lac de données) est une infrastructure de stockage de données permettant de collecter et de stocker toutes sortes de données (données structurées, données semi-structurées ou données non structurées ).
2. Stockage évolutif
Un des avantages majeurs d’un data lake est sa capacité à stocker une quantité massive de données. En effet, il vous donne la possibilité de stocker des données brutes provenant de diverses sources, telles que des capteurs IoT, des médias sociaux, des applications métier, et bien plus encore, sans se soucier de la structuration initiale.
3. Flexibilité dans l’analyse
En raison de sa nature non structurée, un data lake offre une flexibilité exceptionnelle en ce qui concerne l’analyse des données. Vous pouvez explorer et analyser les données selon vos besoins, sans être limité par une structure prédéfinie.
4. Pourquoi choisir un data lake ?
Le choix de mettre en place un data dake est une décision stratégique importante pour de nombreuses entreprises. En sus de son stockage évolutif et de sa flexibilité, vous pouvez choisir un data lake pour ces autres raisons ci-dessous :
4.1. Exploration des données
Un lac de données vous permet d’explorer librement vos données. En effet, il peut conduire à des découvertes inattendues et à de nouvelles opportunités commerciales.
4.2. Coûts avantageux
Les solutions data lake, en particulier les solutions cloud, peuvent souvent être plus économiques que les alternatives. Vous ne payez que pour la capacité de stockage réellement utilisée.
4.3. Données en temps réel
Un lac de données peut gérer des données en temps réel. Il est essentiel pour les entreprises nécessitant des informations en temps réel.
5. Comment construire un data lake?
Nous vous proposons un guide complet en quelques étapes sur la manière de construire un data lake.
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II. Qu’est-ce qu’un data warehouse ?
Un data warehouse ou entrepôt de données, est un système informatique conçu pour stocker, organiser et gérer de grandes quantités de données provenant de diverses sources au sein d’une organisation.
Le principal objectif d’un data warehouse est de fournir un emplacement centralisé où les données peuvent être collectées, consolidées et préparées en vue de l’analyse et de la génération de rapports.
1. Structuration des données
Contrairement à un lac de données, un entrepôt de données est conçu pour structurer les données avant le stockage. Il extrait, transforme et charge (ETL) les données dans une structure prédéfinie qui facilite les requêtes et les analyses ultérieures.
2. Performance optimisée
Les data warehouses sont optimisés pour les requêtes complexes et les agrégations de données. Ils offrent des performances élevées pour les rapports et les analyses. Ils sont un choix idéal pour les entreprises qui nécessitent des données hautement fiables et précises.
3. Modélisation dimensionnelle
Les entrepôts de données utilisent souvent une modélisation dimensionnelle. Ceci signifie qu’ils organisent les données en dimensions et en faits. Ils permettent aux utilisateurs de créer des rapports multidimensionnels plus facilement.
III. Comparaison entre data lake et data warehouse
| Infrastructure | Nature des données | Flexibilité | Evolutivité | Performance |
| Data Lake | Stocke des données brutes non structurées ou semi-structurées | Offre une flexibilité totale dans l’analyse des données | Peut stocker une grande quantité de données à moindre coût | Peut être moins performant pour les requêtes complexes |
| Data Warehouse | Stocke des données structurées. | Offre une structure fixe, ce qui le rend moins flexible | Gère des volumes de données moins importants par rapport à un Data Lake | Offre des performances optimisées pour les analyses |
IV. Data lake vs data warehouse : lequel est le plus adapté à vos besoins ?
1. Evaluez vos besoins
Avant de décider entre un data lake et un data warehouse, assurez-vous de comprendre d’abord vos besoins spécifiques en matière de données. Posez-vous des questions telles que :
- Quel type de données gérez-vous ?
- Avez-vous besoin d’analyses en temps réel ?
- Quels sont vos objectifs en matière d’analyse de données ?
- Combien de données prévoyez-vous de stocker ?
2. Intégration avec votre structure
Considérez également l’intégration de la solution avec votre infrastructure existante. Assurez-vous que la technologie que vous choisissez s’intègre harmonieusement avec vos systèmes actuels.
3. Evolutivité
Pensez à l’évolutivité future de votre entreprise. Choisissez une solution qui peut accompagner votre croissance et répondre à vos besoins futurs en matière de données.
Cas d’usage
1. Santé : les data lakes stockent les données non-structurées
Un data lake peut par exemple convenir au secteur de santé où les données sont le plus souvent non structurées (notes de médecins, données cliniques). En effet, il peut convenir aux prestataires de santé qui ont besoin d’informations en temps réel.
2. Finance : les data warehouses permettent l’accès à tous les acteurs
Dans le secteur de la finance, un data warehouse est souvent le choix optimal en matière de stockage, car il peut être organisé de manière à être accessible à l’ensemble des acteurs de l’entreprise, plutôt qu’à se limiter aux seuls data scientists
3. Fabrication : les data lakes peuvent améliorer la qualité des produits
Les data lakes sont utiles pour stocker des données de production, des données de qualité, des données de maintenance, etc., afin d’optimiser les processus de fabrication et d’améliorer la qualité des produits.
4. Logistique : les data warehouses favorisent le suivi
Les entreprises de logistique peuvent utiliser des data warehouses pour stocker des données de suivi des expéditions, des données de routage, des données d’inventaire, etc., pour une gestion efficace de la chaîne d’approvisionnement.
Conclusion
Il n’existe pas de réponse universelle à la question de savoir quelle est la meilleure solution : data lake versus data warehouse. Chaque entreprise est unique et doit choisir en fonction de ses besoins spécifiques en matière de données et de ses objectifs commerciaux.
Pour tirer le meilleur parti de vos données, il peut même être judicieux d’envisager une combinaison des deux technologies. Les data lakes pourront gérer vos données brutes et non structurées, tandis que les data warehouses fourniront des analyses précises et des rapports complets.
