Data lakehouse : est-ce fait pour vous ?

inventiv_it ERP Big data Data intelligence BI

Un data lakehouse est une méthode de stockage des données dans le cloud dans des référentiels auxquels les employés peuvent accéder avec moins de restrictions que les entrepôts de données classiques.

Il est ainsi plus facile pour les employés qui n’ont pas de connaissances approfondies de l’informatique d’accéder aux données, qui peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions commerciales fondées.

Les fonctions SQL, qui peuvent paraître très techniques,  ont été simplifiées dans datalakes (lacs de données en français), afin que les personnes qui ne connaissent pas le SQL puissent l’apprendre en suivant quelques étapes simples. Le SQL d’un data lakehouse est ensuite exécuté dans ce que l’on appelle un « Redshift », qui est l’entrepôt de données du data lakehouse.

Quel problème résout-il ?

Un data lakehouse résout deux problèmes courants lorsqu’on essaie d’utiliser des données.

Le premier problème est l’acte même de traitement des données. Ce processus peut prendre beaucoup de temps, et les spécialistes des données ont besoin de données pour travailler.

Le deuxième problème que ces entrepôts de données résolvent est l’organisation des données, que les data analysts trouvent généralement frustrante. Les lacs de données regroupent toutes les données collectées à partir de diverses sources en une seule unité de stockage.

Ils permettent également aux équipes chargées de l’architecture des données de la gérer plus facilement en créant des règles sur la manière dont les données doivent être collectées et organisées.

Par ailleurs, l’utilisation du data lakehouse peut influer considérablement sur la performance de l’entreprise. En effet, elle permet non seulement de traiter et de mieux comprendre les quantités croissantes de données, elle offre également un accès rapide aux informations.

A retenir

datalake house : est-ce fait pour vous ?

Lakehouse, big data et intelligence artificielle, quel est le lien?

Le data lakehouse, le big data et l’intelligence artificielle jouent tous un rôle majeur dans l’analyse des données.

L’intelligence artificielle est le composant de collecte de données de l’analyse de données, qui recueille des données provenant de diverses sources, et fournit des données aux data-analysts.

Le big data est le sous-ensemble quantitatif de l’analyse des données qui recueille et analyse les données sur les clients et leur comportement.

Le data lakehouse stocke « toutes » les données collectées et gérées par les systèmes d’intelligence artificielle et de big data, offrant ainsi une approche meilleure sur l’analyse et le traitement des données, sans restrictions quant aux règles de téléchargement.

La différence entre data warehouse et data lakehouse?

Un data lakehouse est une architecture sur cloud qui contient des données dans leur format natif. Il est doté d’un moteur delta interne et d’une couche de stockage delta mis en œuvre dans Apache Spark et un stockage objet en nuage. Les données volumineuses sont stockées dans ces lacs de données (datalakes), le plus souvent sans structure ni schéma..

Avec les data warehouse (entrepôts de données), vous avez la possibilité d’appliquer vos propres structures et schémas afin de faciliter la recherche. Cette façon de structurer le big data est avantageuse si vous avez besoin de comparer des données, lorsque vous utilisez des analyses ou lorsque vous combinez des données provenant de différentes sources et avez des requêtes spécifiques.

Les data lakehouse sont moins coûteux que les data warehouse  car ils ne nécessitent pas de logiciels d’entreposage de données ou d’ingénieurs de données. Cependant, comme les entreprises stockent les données dans un entrepôt de données pour les analyser et en tirer des conclusions, les data lakehouses ne sont peut-être pas aussi adaptés au business intelligence que les data warehouse.

Des big data structurées sont nécessaires pour créer des rapports significatifs et effectuer des analyses. En outre, les processus liés au transfert des données d’un entrepôt de données vers une feuille de calcul Excel peuvent être coûteux, à moins d’être effectués fréquemment par des analystes de données.

Pourquoi utiliser un data lakehouse ?

Le data lake house facilite la veille stratégique. L’une des caractéristiques d’un lac de données qui rend cela possible est l’octroi de permissions par utilisateur. Cette fonction est similaire aux outils de partage de fichiers avec Dropbox ou Google Drive. Par exemple, si un analyste a besoin d’accéder à des ensembles de données spécifiques contenant des informations privées telles que des dossiers médicaux ou des transactions financières, il peut avoir accès à ces ensembles de données.

Les entrepôts de données sont utiles aux spécialistes des données, aux analystes de données et aux consommateurs de données. Chaque rôle a un domaine d’intérêt spécifique en fonction des informations dont il a  besoin dans un data lakehouse.

  • Les data specialists utilisent des ensembles de données pour tester différents types de modèles et d’algorithmes. Ils veulent savoir précisément quel type de données se trouve dans leur ensemble de données en utilisant des étiquettes descriptives.
  • Les analystes de données utilisent également les ensembles de données pour trouver des informations qui peuvent aider l’entreprise à prendre des décisions plus éclairées sur les produits ou les politiques. Cependant, ils ont tendance à moins se préoccuper de la structure des données que de trouver réellement des conclusions intéressantes à partir des ensembles de données.
  • Enfin, les consommateurs de données peuvent utiliser les entrepôts de données pour explorer et visualiser les données. Ils ne souhaitent généralement pas analyser les données eux-mêmes et veulent plutôt une version résumée de ce que contient l’ensemble de données..

Une telle approche pourrait intéresser votre organisation ?

Est-ce que le data lakehouse convient à mon entreprise ?

Si vos données sont éparpillées dans différentes sources de données et que les data specialists ont des difficultés à intégrer les données à des fins d’analyse, alors un data lakehouse est la solution qu’il vous faut. De même, si vous disposez d’un grand nombre de données susceptibles d’être utilisées pour vous donner un avantage sur vos concurrents, un data lakehouse peut vous être utile. 

Il rend les données plus accessibles car celles-ci ne sont pas limitées par les data warehouse. Cela signifie que les data analysts n’ont pas à se soucier des problèmes de qualité des données associés aux data warehouse (entrepôts de données) traditionnels, comme les pipelines ETL, le nettoyage et le chargement des données.

Comme les données sont stockées en un seul endroit sur le cloud, les systèmes de stockage de données peuvent également être utilisés pour effectuer des tâches d’intégration de données, qui tirent des données d’autres sources de données vers le stockage pour analyse.

Quels sont les avantages de l’utilisation de data lakehouse ?

1) Un accès moins restrictif aux données 

Les spécialistes des données peuvent traiter rapidement les problèmes de qualité des données, car ces derniers peuvent être gérés par des ordinateurs.

2) Simplifie la gestion des données

Pour préparer les données à analyser, les data analysts n’ont pas besoin de construire des pipelines ETL compliqués.

3) Évolutivité

La capacité technique de prise en charge d’un entrepôt de données peut être augmentée ou réduite selon les besoins. Cela signifie que les entrepôts de données traditionnels sont moins coûteux à maintenir sur le long terme.

4) Flexibilité

Les lacs de données existent dans de nombreuses tailles différentes et ont des objectifs différents. Vous pouvez donc choisir celui qui convient le mieux à vos objectifs commerciaux. Certains lacs de données ne contiennent que des données historiques qui ont déjà été analysées par d’autres systèmes, tandis que d’autres contiennent des données prêtes à être mises en production et régulièrement mises à jour avec de nouvelles informations

5) Partage des données

Les lacs de données fournissent une énorme quantité de données au public, ce qui peut conduire à une démocratisation accrue. Cela implique que les scientifiques ne sont plus limités par des ensembles de données locaux et qu’ils peuvent facilement accéder aux données et les analyser de n’importe où dans le monde.

Quelles sont les limites de l’utilisation d’un data dakehouse ?

1) Des modèles de données moins sophistiqués 

Comme les ingénieurs n’ont pas besoin de créer des cubes ou d’autres structures sophistiquées, leurs modèles de données sont plus simples que ceux des entrepôts de données classiques.

Les types de données dimensionnelles peuvent ainsi être limités, tout comme les séries chronologiques historiques, même si cela profite aux utilisateurs professionnels qui n’ont pas besoin de la complexité supplémentaire des modèles de données plus avancés.

2) Lenteur des temps d’interrogation 

Certains entrepôts de données traditionnels maintiennent des index pour accélérer les temps de recherche, mais non les lacs de données. Cela ralentit donc les temps d’interrogation.

3) Une gouvernance des données difficile 

Les lacs de données peuvent être volumineux et difficiles à contrôler. Cela signifie que la gouvernance des données est essentielle pour garantir que les données répondent aux exigences légales et aux normes organisationnelles.

Par exemple, les propriétaires de données doivent gérer l’accès aux données et les modifications apportées par d’autres métiers dans le lac de données au fil du temps.

4) Manque de transparence 

Si vous gérez un data lakehouse pour de nombreux utilisateurs, il est essentiel qu’ils sachent où se trouvent leurs données et quand elles ont été mises à jour.

5) Manque de normalisation 

Les lacs de données abritent différents types de données ; certains peuvent contenir des données internes à l’entreprise (par exemple, qui ne seraient pas soumises aux mêmes exigences de sécurité strictes que les données de l’entreprise) et les données recueillies lors d’échanges de données (par exemple, les données qui ont été partagées avec le public).

Cela signifie que les normes de données peuvent ne pas être aussi élevées que celles utilisées dans les entrepôts de données, ce qui peut poser des problèmes pour la gouvernance des données.

Comment construire un data lakehouse?

Pour construire un data lakehouse, les entreprises doivent diviser leurs besoins en quatre catégories : données de référence, objets big data, schéma et méta-données.

Les données de référence sont utilisées pour identifier les informations sur un produit, tandis que les objets de big data sont utilisés pour assurer le suivi d’éléments tels que les commandes. Le schéma se rapporte à la structure du contenu, tandis que les métadonnées concernent essentiellement les balises.

Les entreprises peuvent utiliser les services AWS tels que Amazon Elastic MapReduce (EMR), Amazon Redshift et d’autres composants dans leur entrepôt de données. Cela crée une solution d’entrepôt de données rentable, facilement évolutive et facile à gérer.

Parmi les entreprises qui proposent des entrepôts de données, citons Microsoft Azure Platform, Google Cloud Platform et Databricks. AWS Redshift est un entrepôt de données qui se trouve au-dessus d’un cluster « Redshift » d’Amazon Web Services, qui constitue la couche de calcul de ce lac de données.

La gestion du lac de données comprend : 

  • La planification du pipeline de données – Les entreprises ayant besoin d’un pipeline de données doivent s’assurer qu’elles choisissent la bonne solution. Les consultants en données d’Inventiv-IT peuvent proposer un service de gestion des données cohérente avec vos plans de pipeline de données et les besoins de votre entreprise.
  • Le flux de données – Cela comprend la gestion des métadonnées, la surveillance des données, le suivi de l’accès et de l’utilisation des données, la sécurité, les flux de travail de gouvernance des données et les processus de validation des données.

Comment Inventiv-IT vous accompagne dans la gestion de vos données sur un data lakehouse?

La data science peut être un concept décourageant pour les entreprises qui ne sont pas familières avec ce domaine. Il est donc essentiel de s’appuyer sur une équipe de professionnels expérimentés qui comprennent réellement le langage et la culture de la science des données lors de la mise en œuvre de toute solution de gestion des données.

Les consultants en données d’Inventiv-IT ont des années d’expérience dans la gestion des données et le conseil en données. Nous savons comment les données sont traitées à chaque étape du pipeline de données, de l’extraction des données à leur analyse, et nous pouvons vous aider à naviguer parmi les différentes options qui s’offrent à vous en tant que consommateur de données. Les consultants en données d’Inventiv-IT peuvent vous conseiller sur toutes les étapes de votre processus de données et vous offrir leurs services en tant que partenaire qui aidera votre entreprise à atteindre ses objectifs de manière efficace.

Et si vous auditiez la qualité et la structuration de vos données ?

Share This

Copy Link to Clipboard

Copy