Un lac de données a fait l’objet de beaucoup d’attention partout dans un système de stockage moderne. En outre, non, ce n’est pas la même chose que les entrepôts de données. Nombreux sont ceux qui ont besoin de se familiariser avec le terme « lac de données » et qui se demandent de quoi il s’agit. Mais les personnes impliquées dans la pratique des données doivent avoir déjà entendu ce mot.
L’entreprise utilise un nouvel outil pour générer et traiter de grandes quantités de données pour les opérations et les projets d’apprentissage automatique. Il permet de gérer et d’organiser une quantité infinie de données.
Ce blog traite des lacs de données, de leurs avantages et de la manière d’en tirer parti. Commençons.
Qu’est-ce qu’un lac de données ?
Un lac de données est un référentiel de stockage central et évolutif qui contient des données brutes et non raffinées provenant de nombreuses sources et systèmes différents dans leur format d’origine.
Pour comprendre ce qu’est un lac de données, il faut le considérer comme un lac dont l’eau est constituée de données brutes provenant de différentes sources de capture de données et utilisées à diverses fins internes et en contact avec la clientèle. Il est bien plus grand qu’un entrepôt de données, à l’instar d’un réservoir qui stocke de l’eau propre, mais seulement pour une maison et rien d’autre.
Les lacs de données utilisent le principe « charger d’abord, utiliser plus tard », ce qui signifie que les données contenues dans le référentiel n’ont pas besoin d’être utilisées immédiatement. Il peut être jeté ou réutilisé en fonction des besoins de l’entreprise.
Avantages du lac de données
Les lacs de données sont généralement fabriqués avec du matériel peu coûteux et constituent donc un excellent moyen de stocker des téraoctets ou des quantités plus importantes de données. Les lacs de données offrent également des services de bout en bout qui facilitent l’exécution de pipelines de données, d’analyses en continu et de charges de travail d’apprentissage automatique et les rendent moins coûteux sur n’importe quel cloud en réduisant le temps, la main-d’œuvre et les coûts.
En outre, les lacs de données offrent aux data scientists une mine de données brutes qu’ils peuvent explorer, expérimenter et développer des modèles avancés, ce qui favorise l’innovation et la découverte. Voici les principaux avantages des lacs de données et la manière dont nous pouvons en tirer parti.
Suppression des silos de données
Pendant longtemps, la plupart des organisations ont conservé leurs données dans différents endroits et de différentes manières, sans système centralisé de gestion de l’accès. Il était donc difficile d’accéder aux données et de les analyser en détail.
Les lacs de données ont modifié ce processus et éliminé le besoin de silos de données. Un lac de données centralisé élimine les silos de données en combinant et en cataloguant les données et en fournissant un emplacement unique pour toutes les sources de données. Il facilite l’examen de grandes quantités de données et permet d’en comprendre le sens.
Flexibilité dans la conception des schémas
Avec les lacs de données, les schémas prédéfinis ne sont plus nécessaires. Les lacs de données utilisent la simplicité d’Hadoop pour stocker des hordes de données dans des modes d’écriture sans schéma et de lecture basée sur un schéma, ce qui facilite la consommation de données.
Le fait qu’il n’y ait pas besoin de schémas prédéfinis peut aider votre organisation à tirer le meilleur parti de ses données, à améliorer la sécurité et à limiter sa responsabilité en matière de données. Les lacs de données permettent à votre organisation de disposer d’une fonction d’intelligence basée sur l’informatique en nuage qui vous offre un moyen peu coûteux, évolutif et sécurisé de stocker et d’analyser des données dans de nombreux formats différents.
La meilleure solution pour les cas d’utilisation modernes
Les anciennes solutions d’entrepôt de données sont coûteuses, propriétaires et incompatibles avec la plupart des cas d’utilisation modernes. Les lacs de données ont été conçus pour résoudre ce problème et garantir qu’ils puissent être modifiés en permanence pour s’adapter aux besoins changeants de la plupart des entreprises.
La plupart des entreprises souhaitent utiliser l’apprentissage automatique et l’analyse avancée sur des données non structurées. Les lacs de données offrent une évolutivité à l’échelle de l’exaoctet. Contrairement aux entrepôts de données, qui stockent les données dans des fichiers et des dossiers, les lacs de données présentent l’avantage supplémentaire de conserver les données sur des architectures plates et sur le stockage d’objets.
Les données peuvent être conservées dans n’importe quel format
L’un des principaux avantages des lacs de données est qu’ils éliminent le besoin de modélisation des données lors de l’ingestion des données. Vous pouvez stocker des données dans un lac de données sous n’importe quel format, comme les SGBDR, les bases de données NoSQL, les systèmes de fichiers, etc. Les données peuvent également être téléchargées dans leur format d’origine, tel que log, CSV, etc., sans aucune transformation.
Un autre avantage est que les données ne sont pas altérées. Il permet à l’entreprise d’obtenir de nouvelles informations à partir des mêmes données historiques. Les données étant stockées à l’état brut, elles ne sont pas altérées.
Les défis du lac de données
Si les lacs de données permettent de découvrir des informations, ils présentent également des défis. Les difficultés non résolues peuvent empêcher la réalisation de leurs avantages et créer un « marécage de données ». Examinons les plus grands défis auxquels les organisations sont confrontées en matière de lac de données.
Qualité et fiabilité des données
La nature non structurée de l’architecture des lacs de données pose des problèmes de maintien de la qualité et de la fiabilité des données, ce qui peut conduire à un « marécage de données ». Il est essentiel de garantir l’exactitude et la fiabilité des données, qu’elles soient structurées ou non, pour que l’analyse soit efficace.
Gouvernance et visibilité
Les lacs de données peuvent souffrir d’un manque de visibilité et de mécanismes de gouvernance appropriés, ce qui rend difficile la gestion, le suivi et la sécurisation des actifs de données. La mise en œuvre d’une gestion et d’un catalogage robustes des données est cruciale pour le maintien de la surveillance.
Complexité de la sécurité
La sécurisation des données stockées dans les plateformes de lacs de données, en particulier lorsqu’elles sont déployées sur des lacs de données en nuage, présente des défis en matière de contrôles d’accès, de cryptage et de conformité réglementaire. Les violations de données et les problèmes de confidentialité doivent être traités afin d’éviter de compromettre des informations sensibles.
Performance et évolutivité
Les performances des lacs de données peuvent se dégrader au fur et à mesure que les volumes de données augmentent en raison d’un mauvais partitionnement des données, d’une surcharge de métadonnées et de problèmes d’indexation. Des stratégies d’optimisation appropriées sont nécessaires pour garantir l’efficacité de la recherche et de l’analyse.
Équilibrer la flexibilité et la structure
Trouver le bon équilibre entre la possibilité de stocker les données à l’état brut et l’imposition d’un certain niveau de structure pour une analyse efficace reste un défi. Cet équilibre influe sur la facilité d’utilisation et de découverte des données, ainsi que sur l’agilité des connaissances fondées sur les données.
Lac de données ou entrepôt de données
Examinons les principales différences entre les entrepôts de données et les lacs de données afin de comprendre comment chacun s’intègre dans l’écosystème des données.
| Non | Thème | Lac de données | Entrepôt de données |
| 01 | Structure des données et schéma | Un lac de données adopte une approche de type « schema-on-read », permettant aux données d’être ingérées et stockées dans leur format brut sans prédéfinir une structure. | Un entrepôt de données utilise une stratégie de schéma à l’écriture, dans laquelle les données sont structurées et organisées selon des schémas prédéfinis avant d’être introduites. |
| 02 | Variété des données | Les lacs de données constituent un référentiel unifié pour tous les types de données, qu’il s’agisse de données structurées traditionnelles ou de données modernes non structurées et semi-structurées, telles que les messages sur les médias sociaux, les images et les fichiers journaux. | Les entrepôts de données excellent dans le traitement de données structurées provenant de systèmes transactionnels, ce qui les rend adaptés à l’établissement de rapports opérationnels et à l’analyse commerciale. |
| 03 | Traitement des données | Les lacs de données prennent en charge diverses capacités de traitement, notamment le traitement par lots, l’analyse en temps réel et l’apprentissage automatique. | La plupart des entrepôts de données sont optimisés pour des requêtes SQL rapides et sont conçus pour des tâches de veille stratégique et de reporting opérationnel. |
| 04 | Agilité et exploration | Grâce à la flexibilité de son schéma, un lac de données permet aux utilisateurs d’explorer et d’analyser les données sans contraintes de schéma initiales, ce qui favorise l’agilité et l’expérimentation. | Les entrepôts de données offrent moins de souplesse lorsqu’il s’agit d’explorer de nouvelles sources de données ou de s’adapter à des structures de données en évolution. |
| 05 | Coût et évolutivité | Les lacs de données s’appuient sur des solutions de stockage d’objets évolutives, permettant aux entreprises de traiter des quantités massives de données de manière rentable. | La mise à l’échelle d’un entrepôt de données peut s’avérer coûteuse lorsque les volumes de données augmentent, car elle nécessite souvent du matériel et des ressources supplémentaires. |
Comment en tirer parti (cas d’utilisation)
Maintenant que vous savez ce qu’est un lac de données, nous avons également discuté de ses avantages. L’utilisation d’un lac de données dans votre projet ou votre organisation présente de nombreux avantages. Pour en savoir plus, examinons quelques cas d’utilisation.
Preuve de concepts (POC)
Le stockage en lac de données est parfait pour les projets de validation. Une preuve de concept (POC) est un exercice qui permet de déterminer si une idée peut être concrétisée.
Elle peut être utile pour des cas d’utilisation tels que la classification de textes, que les scientifiques ou les ingénieurs des données ne peuvent pas réaliser avec des bases de données relationnelles (du moins pas sans prétraiter les données pour les adapter aux exigences du schéma). Le lac de données peut également servir de bac à sable pour d’autres projets d’analyse de big data.
Cela peut aller de la création de tableaux de bord à grande échelle à l’aide d’applications IoT, qui ont généralement besoin de données en flux continu et en temps réel. Une fois que l’objectif et la valeur des données ont été déterminés, elles peuvent être soumises à un traitement d’extraction, de chargement et de transformation (ELT) avant d’être stockées dans un entrepôt de données.
Sauvegarde et récupération des données
Les lacs de données peuvent être utilisés comme alternative de stockage de données pour la reprise après sinistre, car ils disposent de beaucoup d’espace et ne coûtent pas cher. Les données étant stockées dans leur format d’origine, cela peut également faciliter les audits visant à garantir la qualité des données.
Elle peut être utile si un entrepôt de données a besoin d’une documentation correcte sur la manière dont il traite les données, car elle permet aux équipes de vérifier le travail des propriétaires de données précédents.
Enfin, comme les données d’un lac de données n’ont pas besoin d’être utilisées immédiatement, elles peuvent être utilisées pour stocker des données froides ou inactives à faible coût. Ces données peuvent être utiles pour des enquêtes réglementaires ou de nouvelles analyses à l’avenir.
Par conséquent, si nous utilisons correctement les lacs de données, nous pouvons en tirer de nombreux avantages. Pour cela, la seule chose à faire est d’utiliser correctement un lac de données.
Conclusion
Un lac de données permet à votre entreprise de gérer des cas d’utilisation nouveaux et émergents. En tant qu’alternative à la gestion des données, un lac de données permet aux utilisateurs d’utiliser davantage de données provenant d’un plus large éventail de sources sans devoir procéder à un prétraitement ou à une transformation des données au préalable. Avec plus de données disponibles, les lacs de données permettent aux utilisateurs d’analyser toutes vos données d’une nouvelle manière, ce qui les aide à trouver plus d’informations et d’efficacité.
Les organisations du monde entier utilisent des systèmes de gestion des connaissances et des solutions comme InsightsHub pour mieux gérer les données, obtenir des informations plus rapidement et utiliser davantage les données historiques, tout en réduisant les coûts et en augmentant le retour sur investissement.
Le lac de données est votre façon d’organiser tous les différents types de données provenant de nombreux autres endroits. Et si vous êtes prêt à jouer avec un lac de données, nous pouvons vous aider à démarrer avec QuestionPro InsightHub.
Foire aux questions (FAQ)
Un lac de données est un référentiel centralisé pour le stockage de diverses données structurées et non structurées, en conservant leur format natif pour une analyse flexible.
Un lac de données met en œuvre une gouvernance solide, un étiquetage des métadonnées et des contrôles de qualité des données afin d’éviter les marécages de données, garantissant ainsi des données fiables et utilisables.
Data Lakehouse combine les lacs de données et les entrepôts de données, offrant des couches de stockage transactionnel pour diverses capacités d’analyse, de science des données et de reporting.
Les technologies de lac de données englobent des outils tels que les solutions en nuage, Apache Hadoop et Apache Spark, qui sont essentiels pour construire, gérer et analyser efficacement un lac de données.
L’intégration des flux dans les lacs de données implique l’utilisation de technologies de flux de données comme Apache Kafka pour ingérer, traiter et analyser des données en temps réel dans les lacs de données.
