Data lake : définition, utilité, etc.

Vous allez vous familiariser avec les thématiques suivantes :

• Qu’est-ce qu’un data lake ?
• Dans quels cas utiliser un data lake ?
• Quelles sont les problématiques propres aux data lakes ?

Qu’est-ce qu’un data lake ?

Signifiant littéralement « lac de données », un data lake est un référentiel centralisé qui permet de stocker de grands volumes de données structurées, semi-structurées et non structurées dans leur format natif, à petite ou grande échelle. Il permet de stocker les données brutes dans leur forme originale, sans nécessiter de schéma ou de structure prédéfinie. Des données provenant d’un grand nombre de sources diverses peuvent ainsi être ingérées et stockées avec une souplesse accrue et à moindre coût.

En général, les data lakes font appel à un système de fichiers distribué pour stocker et gérer les données. Il est ainsi possible de traiter et d’analyser de grands volumes de données en parallèle à l’aide d’outils comme Apache Spark ou Hive. Les data lakes peuvent en outre s’intégrer à divers outils d’analytics et de traitement des données (notamment aux frameworks de machine learning et d’intelligence artificielle) pour extraire des insights des données.

Dans quels cas utiliser un data lake ?

L’un des principaux avantages de cette technologie est qu’elle permet aux entreprises de stocker et d’analyser des données issues de diverses sources : réseaux sociaux, capteurs, appareils IoT et autres sources de données non structurées. Il devient ainsi possible d’identifier des insights et cas d’usage impossibles à obtenir à l’aide des méthodes classiques de data warehousing.

Voici quelques applications courantes des data lakes :

• Traitement des Big Data. Si vous possédez de grands volumes de données à traiter et à analyser, un data lake peut constituer une solution évolutive et économique.
• Données non structurées. Si votre entreprise utilise des données non structurées (fichiers vidéo, audio, images, texte, etc.), un data lake peut s’avérer idéal. Les données peuvent être stockées à l’état brut, ce qui permet d’exécuter divers modèles d’analytics et d’IA pour en extraire des insights.
• Traitement des données en temps réel. Si vous avez besoin de traiter des données en temps réel ou en temps quasi réel, un data lake pourra vous aider à les capturer et les traiter rapidement. Cette technologie facilite la création de tableaux de bord analytiques en temps réel.
• Stockage à moindre coût. Les data lakes offrent une solution abordable pour stocker de grands volumes de données. Ces dernières étant stockées à l’état brut, il n’est pas nécessaire de les structurer ou de les nettoyer au préalable.
• Collaboration. Les data lakes peuvent servir à centraliser les données de différents services de l’entreprise, ce qui facilite la collaboration et le partage des données entre les équipes. De plus, différentes parties prenantes peuvent accéder aux data lakes, notamment les analystes de données et les data scientists, pour effectuer des analyses et prendre des décisions fondées sur les données.

Quelles sont les problématiques propres aux data lakes ?

Il convient de préciser que les data lakes peuvent aussi poser des problèmes en matière de gouvernance, de sécurité et de qualité des données, qui doivent être traités pour garantir la précision et la fiabilité de ces dernières.

Si les data lakes comportent de nombreux avantages, notamment la souplesse et l’évolutivité, ils peuvent aussi être une source de difficultés. Voici certaines des problématiques les plus souvent associées aux data lakes :

• Qualité des données. Dans la mesure où les data lakes stockent des données brutes non structurées et structurées, la qualité de ces dernières peut varier. Sans un contrôle adéquat de cette qualité, les lacs peuvent devenir saturés de données médiocres ou peu pertinentes, ce qui complique leur gestion et leur analyse.
• Gouvernance des données. Les data lakes étant conçus pour stocker de grands volumes, il peut être difficile d’assurer une gouvernance efficace de ces données, ce qui peut engendrer divers problèmes, comme la violation de données, de la conformité et de la confidentialité.
• Sécurité des données. Les data lakes peuvent être visés par des cyber-attaques. Compte tenu du volume considérable de données sensibles qu’ils hébergent, des mesures de sécurité doivent être prises pour les protéger contre les violations de données et les accès frauduleux.
• Cloisonnement des données. Les data lakes peuvent cloisonner les données et compliquer de ce fait leur accès à l’ensemble de l’entreprise. En conséquence, les utilisateurs et les utilisatrices peuvent finir par enregistrer leurs propres copies de données, ce qui peut nuire à l’efficacité, créer des redondances et, au final, générer des erreurs et des incohérences.
• Intégration des données. L’intégration de données issues de différentes sources au sein d’un data lake peut poser problème, surtout lorsque celui-ci en héberge des structurées et des non structurées. Sans intégration adéquate, les données risquent d’être mal organisées, ce qui compliquera par la suite les recherches, les requêtes et les analyses.
• Gestion des données. Celle-ci peut s’avérer difficile, surtout avec l’augmentation progressive du volume stocké au sein du data lake. Des stratégies de gestion efficaces sont nécessaires pour s’assurer que les données sont correctement organisées, étiquetées et balisées afin de faciliter leur recherche, leur extraction et leur analyse.

En conclusion, si les data lakes s’avèrent utiles pour stocker et traiter d’importants volumes de données brutes, compte tenu des restrictions évoquées précédemment, un autre type de système de gestion des données répondra peut-être mieux aux besoins de votre entreprise.

Utilisation des data lakes avec Adobe Experience Platform

Si vous disposez de nombreuses données issues de diverses sources et que vous avez besoin d’un espace de stockage souple et économique, de fonctionnalités analytiques poussées et de capacités d’exploration des données, un data lake peut constituer une solution adaptée.

Adobe Experience Platform facilite la centralisation et l’uniformisation des contenus et des données client dans l’ensemble des entreprises. Grâce à l’extensibilité des API d’Experience Platform, vous pourrez intégrer toutes vos sources de données au sein d’une plateforme unique pour faciliter la personnalisation des expériences à grande échelle, le tout par le biais d’un socle de données connecté.

Regardez une vidéo de présentation ou demandez une démonstration du produit pour savoir comment Experience Platform peut vous aider à optimiser et à enrichir vos fonctionnalités de gestion des données.