Hugo Mehdaoui
Par Hugo 22 janv. 2024

Data Lake ou Data Warehouse: quelle option pour gérer les données de votre entreprise?

Un Data Warehouse, aussi appelé entrepôt de données, est une solution structurée et centralisée pour stocker et analyser des données organisées et nettoyées.

À l’inverse, un Data Lake ou encore un lac de données, est une vaste réserve de données brutes, stockées dans leur format natif et prêtes à être transformées et analysées selon les besoins de votre entreprise.

Comprendre quand et comment utiliser un Data Warehouse ou un Data Lake est essentiel pour maximiser l’efficacité de votre stratégie de gestion des données. Chacune de ces deux solutions propose des avantages uniques et répond à des exigences spécifiques.

À travers cet article, notre équipe BI déchiffre les moindres mystères de ces deux architectures de données pour vous aider à choisir celle qui correspondra le mieux à vos objectifs d’affaires.

Image abstraite pour représenter le stockage d'une grande quantité de données

Deux concepts clés pour stocker vos données

Les similitudes entre ces deux architectures résident dans leur capacité à ingérer et à centraliser de grands volumes de données afin de les exploiter ultérieurement.

Cependant, la nature de ces données, le schéma et la structure auxquels elles doivent adhérer sont différents. Ces deux notions clés sont des piliers dans l’univers de l’analyse de données, chacune ciblant des exigences uniques. Il est désormais temps de vous dévoiler comment leurs atouts peuvent transformer le paysage de vos données.

Vers une gestion des données plus performante avec les Data Warehouses

Un entrepôt de données est une base de données centralisée et structurée qui stocke et gère de grandes quantités d’informations provenant de différentes sources au sein d’une organisation. Il est spécialement conçu pour faciliter l’analyse et la génération de rapports en permettant aux utilisateurs d’accéder aux données de manière efficace et organisée.

Les données dans un entrepôt de données sont nettoyées, transformées et structurées pour garantir leur cohérence et leur qualité, ce qui en fait un outil non négligeable pour la prise de décision et l’analyse de données dans les entreprises.

Un Data Warehouse représente bien plus qu’une simple manière de stocker efficacement des données, il est la fondation sur laquelle une entreprise décide de bâtir sa prise de décision stratégique. Notre équipe d’experts en intelligence d’affaires s’entendent sur ses trois plus gros avantages sont les suivants:

  • La performance de requêtes optimisée: il exécute des requêtes complexes sur des grands ensembles de données rapidement, ce qui est essentiel pour les analyses en temps réel par exemple. De plus, le temps nécessaire pour traiter les requêtes est réduit, car l’entrepôt sépare le stockage du traitement des données pour une plus grande efficacité.
  • La gestion des données structurées: il permet d’organiser, de stocker et de gérer de manière efficace des données qui sont formatées de manière ordonnée (ex: les données qui sont organisées selon un schéma prédéfini, comme des tables comportant des colonnes et des lignes).
  • La gouvernance et sécurité des données: il offre des mécanismes solides pour la gestion et la protection des données. Par exemple, il permet une gestion stricte des droits d’accès aux données, réduisant ainsi le risque de fuites ou d’abus.

Les Data Lakes, une nouvelle ère pour le stockage de vos données

Les Data Lakes représentent une évolution majeure dans le domaine de la gestion des données, car ils sont particulièrement adaptés à l’ère du Big Data. Contrairement aux systèmes traditionnels qui nécessitent un formatage et une structuration préalables des données, cette architecture permet de stocker de manière souple et économique de grandes quantités de données brutes, quel que soit leur format.

Les Data Lakes n’imposent pas de structure prédéfinie aux données, ce qui les rend particulièrement adaptés pour stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées. Cette approche offre une flexibilité sans nom, facilitant ainsi le stockage et l’analyse de volumes massifs de données diversifiées.

À l’unanimité au sein de notre équipe BI, ses avantages sont les suivants:

  • La flexibilité et l’évolutivité: il permet une adaptation rapide aux besoins changeants d’une entreprise et aux nouvelles sources de données, tout en gérant facilement des volumes de données très importants.
  • L’analyse avancée et l’apprentissage automatique: il s’agit d’une plateforme idéale et puissante pour l’analyse prédictive, et les applications de Machine Learning puisqu’il facilite et vise à améliorer les processus d’analyse de données complexes et d’apprentissage automatique, permettant aux entreprises de tirer pleinement parti de leurs données pour obtenir des perspectives plus profondes.
  • Le stockage économique: il utilise souvent des plateformes de stockage basées sur le Cloud ou des solutions de stockage qui sont moins coûteuses par rapport aux traditionnelles. Puisque les Data Lakes permettent également de stocker des données brutes sans traitement préalable, cela élimine aussi vos coûts de transformation et de gestion des données.

Data Warehouse ou Data Lake, quelle solution choisir?

La compréhension des différences entre Data Warehouse et Data Lake est devenue essentielle pour tous les professionnels en intelligence d’affaires. D’un côté, le Data Warehouse sera utilisé dans une optique de concentration de données structurées provenant de plusieurs sources. Par exemple, il s’agira de diverses bases de données utilisées par différents départements d’une entreprise. Le but sera alors de les analyser et de créer des rapports permettant de visualiser certains indicateurs clés d’une entreprise.

De l’autre côté, dans le cas d’un Data Lake, une grande variété de données sera stockée sans répondre nécessairement à des règles strictes, dans l’optique de toutes les explorer et de réaliser des analyses plus approfondies ou encore de permettre l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle sur des images, par exemple.

Vous l’aurez donc compris, les Data Warehouses se concentrent sur la précision et la cohérence des données, alors que les Data Lakes se distinguent par leur capacité à gérer un large éventail de types de données et à en faciliter l’exploration. Vous souhaitez savoir quelle solution correspondrait le mieux à vos besoins d’affaires? La réponse figure sûrement dans le tableau comparatif ci-dessous:

Caractéristique Entrepôt de donnéesLac de données
Structure des donnéesStructuréesNon structurées
FlexibilitéFaibleÉlevée
Nature des donnéesStructuréesStructurées, semi-structurées, non structurées
Coût de stockageÉlevéÉconomique
Transformation des donnéesAvant le stockageGénéralement après le stockage
Gestion des donnéesStructurée et rigideMoins structurée, nécessitant une gestion plus stricte
Sécurité des donnéesContrôles d’accès granulairesGestion plus active requise
ÉvolutivitéLimitéeÉlevée
Partitionnement des donnéesGénéralement intégréNécessitant des stratégies personnalisées
Cas d’utilisation courantsReporting, analyse prévisibleExploration de données, analyses complexes
Maison sur un lac qui représente métaphoriquement un data lakehouse

Data Lakehouse: le meilleur des deux mondes

Le Data Lakehouse est une sorte d’architecture hybride se situant entre le Data Warehouse et le Data Lake. Il fait le pont entre ces deux solutions en unifiant leurs meilleures caractéristiques.

Concrètement, il s’agit d’une architecture qui combine la flexibilité et la capacité de stockage de données à grande échelle des Data Lakes avec les fonctionnalités de gestion des données structurées et les capacités d’analyse avancées des Data Warehouses. Cette fusion crée un environnement unique où les données de toutes formes – structurées, semi-structurées et non structurées – peuvent être stockées, gérées et analysées.

Au travers de nos différentes expériences, le Lakehouse s’est imposé comme une solution gagnante pour le stockage de données, et ceci pour différentes raisons. Il se distingue par sa capacité à supporter des tâches d’analyses informatiques complexes et des requêtes de données à grande échelle, tout en maintenant des coûts de stockage optimisés. Il offre également une gouvernance de données solide, et une sécurité des données renforcée, rendant les analyses plus fiables et plus précises.

Pourquoi notre équipe BI privilégie le Data Lakehouse

Les spécialistes en intelligence d’affaires d’Uzinakod utilisent généralement Databricks et Azure au travers de leurs différents projets. Databricks, qui est d’ailleurs notre partenaire, est une plateforme d’analyse et de traitement de données basée sur Apache Spark. Elle offre un environnement intégré pour le traitement, l’analyse et la gestion de données, ainsi que pour le développement d’applications d’intelligence artificielle et de Machine Learning. Databricks favorise grandement l’approche Lakehouse.

Un élément crucial dans l’établissement de notre architecture Lakehouse avec Databricks est l’adoption de Delta Lake. Cette technologie repose sur des fichiers Parquet et joue un rôle essentiel dans la gestion efficace du Lakehouse en intégrant des fonctionnalités transactionnelles ACID aux Data Lakes. Cette intégration assure une cohérence et une qualité inégalée des données. Elle simplifie également la gestion des mises à jour et des suppressions de données, des opérations qui sont essentielles pour maintenir l’intégrité de nos ensembles de données.

Dans certains de nos projets, nous avons eu à faire face à des volumes considérables de données. Apache Spark est donc la deuxième pièce du puzzle qui rend selon nous le Lakehouse viable pour Databricks. Apache Spark permet d’effectuer des analyses et des traitements distribués à grande échelle. Cela permet de tirer parti de la puissance de calcul parallèle pour des performances optimales.

Ainsi, si Delta Lake est essentiel pour la structure et l’intégrité des données, Apache Spark catalyse l’efficacité du Lakehouse. Vous l’aurez compris, il est nécessaire d’avoir les outils adéquats pour pouvoir exploiter un Lakehouse efficacement.

La progression stratégique des données dans l’architecture Lakehouse

Le Lakehouse est généralement organisé selon une architecture dite en médaillon. Celle-ci se décline généralement en trois couches: Bronze, Argent et Or.

  • Bronze est la couche du Lakehouse dédié aux données brutes. Peu importe leur nature, les données atterrissent généralement dans cette zone sans traitement, et sont organisées dans cette espace via des dossiers et partitionnées selon les stratégies désirées. Ces données brutes sont très souvent impropres à une utilisation immédiate à des fins analytiques.
  • Argent est la couche de traitement des données qui prend en charge le traitement et la transformation des données. Elle sert également à l’enrichissement des données. À partir de cette couche, on devrait déjà être en mesure d’exploiter certaines de ces données.
  • Or est la dernière couche du Lakehouse. Ici, les données sont pour la plupart structurées et forcées dans des schémas qui permettent de les exploiter avec des requêtes analytiques ou dans des rapports sur Power BI. Les données deviennent persistantes et les outils d’optimisations tels que l’indexation sont mis en place. C’est le point culminant du processus de raffinement des données.

Cette architecture permet une progression de données brute parfois peu structurée vers des modèles structurés et de données sales ou de faibles qualités vers des données fiables et utilisables. Elle permet également de garder la traçabilité des données intacte.

Contactez Uzinakod pour vos besoins en stockage de données

La décision de choisir entre un entrepôt de données, un lac de données ou une architecture Lakehouse doit être prise après une analyse minutieuse des besoins spécifiques de votre entreprise et des exigences de votre projet.

Comme nous venons de l’explorer, le Data Warehouse est idéalement adapté pour gérer des données structurées, offrant des performances optimales dans les requêtes analytiques. Par contraste, le Data Lake excelle dans l’ingestion rapide de volumes importants de données de types variés, offrant une plus grande flexibilité et des coûts de stockage réduits. Bien que ces deux architectures servent des objectifs et des applications distincts, il existe des cas où leurs fonctions se chevauchent.

Que vous cherchiez à optimiser vos opérations du quotidien, à explorer de nouvelles opportunités d’innovation ou à prendre les meilleures décisions stratégiques basées sur vos données, comprendre et choisir le bon outil à utiliser est un pas décisif pour passer à la vitesse supérieure. Notre équipe d’experts est prête à vous guider dans ce parcours. Contactez-les dès maintenant!

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