Quelle est la différence entre un data lake et un data warehouse, et duquel avez-vous besoin ?

Dans l’univers orienté données d’aujourd’hui, les entreprises produisent et collectent de gigantesques quantités de données issues de plusieurs sources. Pour interpréter ces données et en extraire des insights gage de réussite, elles ont besoin d’une solution de stockage, de traitement et d’analyse alliant fiabilité et évolutivité.

Le data lake et le data warehouse sont deux solutions à envisager pour le stockage et l’analyse de données. S’ils se prêtent tous les deux à la gestion de gros volumes de données, ils se distinguent par leurs architectures, leurs cas d’usage et leurs atouts.

Cet article de blog se penche sur les différences entre les data lakes et les data warehouses et vous aide à déterminer l’approche répondant le mieux aux besoins de votre entreprise.

Il aborde plus particulièrement les points suivants :

• Rôle d’un data lake
• Rôle d’un data warehouse
• Comparatif entre data lakes et data warehouses
• Solution à privilégier pour votre entreprise
• Lancement avec un data lake ou un data warehouse

Rôle d’un data lake

Un data lake est un référentiel centralisé qui permet aux entreprises de stocker de gigantesques quantités de données brutes, non structurées et structurées dans leur format natif. Il enregistre les données dans leur format d’origine. Il peut s’agir de texte, d’images, de vidéos ou encore de publications sur les réseaux sociaux.

Les data lakes permettent aux entreprises de conserver de gigantesques quantités de données à moindre coût puisque les solutions utilisées, comme le stockage objet dans le cloud, sont moins onéreuses. Ils se prêtent également à la collecte et au stockage de données issues de plusieurs sources (appareils IoT, plateformes de réseaux sociaux ou web analytics) qu’il n’est pas nécessaire de traiter ou de transformer.

Les cas d’usage ne manquent pas : analytics des mégadonnées, machine learning, science des données et bien plus encore. Avec l’aide de technologies et d’outils d’analytics avancés, les entreprises peuvent extraire des insights de leurs data lakes pour prendre des décisions en connaissance de cause, améliorer leurs opérations commerciales et stimuler l’innovation.

Rôle d’un data warehouse

Un data warehouse est un vaste référentiel de données centralisé qui permet de gérer les activités de business intelligence telles que l’analyse de données, le reporting et les prises de décision. Il est conçu pour stocker des données structurées, agencées dans des tables dont les relations sont définies.

Contrairement au data lake, qui enregistre les données dans leur format natif, un data warehouse exige que les données soient transformées et structurées suivant un schéma spécifique pour pouvoir être chargées. Ce processus suppose d’extraire les données de différentes sources, de les convertir dans un format cohérent et de les charger dans le data warehouse.

Les data warehouses sont prévus pour gérer les requêtes complexes et le reporting, et leur schéma est généralement plus rigide que celui des data lakes. Ils s’appuient souvent sur des technologies et des outils spécialisés pour accélérer et rationaliser l’analyse de gros volumes de données.

Les data warehouses sont couramment utilisés dans certains secteurs d’activité comme la finance, la santé et le retail, où l’analyse de gigantesques quantités de données est la clé de la réussite des entreprises. En offrant une source de données fiable, ils aident ces dernières à prendre des décisions plus éclairées, à améliorer leur efficacité opérationnelle et à acquérir un avantage concurrentiel.

Comparatif entre data lakes et data warehouses

Bien qu’analogues au sens où ils sont tous deux capables de stocker de gros volumes de données, le data lake et le data warehouse présentent des différences importantes à connaître. Ce tableau compare les deux solutions pour que soyez capable d’identifier celle qui répond le mieux à vos besoins.

Solution à privilégier pour votre entreprise

Pour savoir s’il est préférable de faire appel à un data lake ou à un data warehouse, vous devez tenir compte de certains critères essentiels, notamment les types de données à stocker et à analyser, vos objectifs, mais aussi votre enveloppe budgétaire et vos capacités techniques.

Voici quelques questions que peuvent se poser les entreprises avant de prendre des décisions :

1. Quels types de données devons-nous stocker et analyser ? Si une entreprise collecte, à partir d’un nombre restreint de sources, des données structurées selon un schéma parfaitement défini, le data warehouse est probablement le meilleur choix. Si les données sont non structurées ou semi-structurées en raison de la multiplicité des sources, ou si leur schéma est appelé à changer souvent, un data lake est sans doute bien mieux adapté.
2. Quels sont nos objectifs ? Si le but est de gérer les activités de business intelligence et de reporting, un data warehouse est incontournable. S’il s’agit de mettre en œuvre des opérations d’analytics plus évoluées, de type machine learning ou science des données, un data lake est sans doute plus approprié.
3. Quelles sont nos contraintes budgétaires et nos capacités techniques ? L’installation et la maintenance d’un data warehouse risquent d’être plus onéreuses que celles d’un data lake. Un data lake est sans doute plus économique et plus simple à installer, mais il peut aussi nécessiter des techniques et des outils d’analytics plus évolués pour extraire les insights des données.
4. L’utilisation des deux solutions est-elle envisageable ? Dans certains cas, une approche hybride associant data lake et data warehouse peut être la meilleure option. Par exemple, une entreprise peut utiliser un data lake pour y stocker des données brutes et effectuer une analyse exploratoire , puis pour transférer ces données dans un data warehouse afin de réaliser un reporting et une analyse plus structurés.

En définitive, la décision d’utiliser un data lake et/ou un data warehouse est fonction des besoins et objectifs spécifiques de l’entreprise, ainsi que des capacités techniques et ressources à disposition.

Lancement avec un data lake ou un data warehouse

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