Data lakes – Définition, avantages et inconvénients

Adobe Experience Cloud Team

03-31-2025

Homme assis à sa table dans un bureau lumineux. Incrustations d’images avec des étiquettes

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 brut, sans schéma prédéfini. Il offre ainsi une grande souplesse de chargement des données provenant de différentes sources, et prend en charge l’analytics, la visualisation et le machine learning pour mettre au jour de précieux insights.

Rôle d’un data lake

Un data lake désigne un référentiel de stockage pouvant accueillir 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. Ce système offre plus de souplesse et de rentabilité pour charger et conserver des données provenant d’un grand nombre de sources.

Fonctionnement d’un data lake

Les data lakes chargent des données brutes et les stockent dans leur format d’origine. Le processus débute généralement par le chargement d’informations à partir de plusieurs sources : devices IoT, réseaux sociaux, systèmes d’entreprise, bases de données, etc. Ces données sont ensuite enregistrées dans une solution de stockage évolutive, souvent une plateforme cloud.

Contrairement aux data warehouses, les data lakes conservent les données sous leur forme brute, non structurée, jusqu’à ce que quelqu’un en ait besoin, auquel cas l’utilisateur ou l’utilisatrice peut les traiter, les interroger et les transformer dans des formats structurés pour les soumettre à différents types d’analytics, de reporting ou de visualisation. Les data lakes prennent également en charge des fonctions avancées, comme le machine learning et l’intelligence artificielle, auxquelles ils fournissent une vaste réserve de données brutes dans laquelle puiser.

Intérêt d’un data lake

Dans tous les secteurs d’activité, les entreprises se servent de données pour étayer leur processus de prise de décisions et tirer parti des perspectives de croissance. En ce sens, les data lakes sont de véritables atouts qui leur offrent un emplacement fiable pour stocker, gérer et analyser de grandes quantités d’informations.

D’après une étude publiée en 2024, le marché mondial des data lakes devrait atteindre 45,8 milliards de dollars d’ici 2030. Dans une enquête réalisée en 2021 auprès de spécialistes IT, 69 % des personnes interrogées indiquaient que leur entreprise avait déjà déployé un data lake, et ce chiffre a sans doute augmenté depuis.

Cas d’usage d’un data lake

Différences entre data lake et data warehouse

S’il ne fallait retenir qu’une seule chose, c’est celle-ci : un data lake charge des données et les prépare ultérieurement. À l’inverse, un data warehouse privilégie avant tout l’organisation et la structure, comme le ferait un centre de distribution ou un entrepôt physique.

Pour comprendre la fonction et visualiser le processus d’un data lake, songez à une averse s’abattant sur un lac : les gouttes de pluie qui se déposent en surface se fondent dans la masse d’eau. C’est le même principe pour un data lake.

À l’inverse, aussi sûrement qu’un véritable entrepôt refuserait systématiquement une palette de produits en vrac non emballés ou une livraison non programmée, un data warehouse n’accepte de nouvelles informations que si elles sont déjà préparées et structurées.

Caractéristique
Data lake
Data warehouse
Schéma
Schéma en lecture (flexible)
Schéma en écriture (prédéfini)
Type de données
Structurées, semi-structurées, non structurées
Structurées uniquement
Cas d’usage
Big Data, IA, insights en temps réel
Reporting, analyse structurée
Coût
Coût initial réduit
Coût plus élevé en raison du prétraitement

Cas dans lesquels préférer un data lake à un data warehouse

Globalement, utilisez de préférence un data lake si votre entreprise doit collecter de vastes volumes de données provenant de nombreuses sources, sans avoir nécessairement à les structurer d’emblée.

Par exemple, les marques qui recueillent des données d’ordre général sur les consommateurs et les consommatrices se serviront probablement d’un data lake pour comprendre les éléments suivants :

À l’inverse, un distributeur qui, pour gérer ses stocks, doit impérativement s’en remettre à un référentiel unique, utilisera sans doute un data warehouse. Toutes les données structurées conservées dans ce dernier fourniront des insights en temps réel sur les stocks de ce distributeur, sa capacité d’entreposage, ainsi que d’autres indicateurs de mesure.

Il est probable que votre entreprise choisisse d’utiliser à la fois un data lake et un data warehouse étant donné les cas d’usage spécifiques aux deux solutions.

Data lakehouse, un compromis idéal

Le modèle du data lakehouse associe les caractéristiques des data lakes et des data warehouses. Il offre la rentabilité et la souplesse d’un data lake, permettant le stockage de gros volumes de données brutes non structurées (journaux, vidéos, contenu pour les réseaux sociaux, etc.) sans schémas prédéfinis, ce qui le rend idéal pour les entreprises disposant de grandes quantités d’informations.

En parallèle, les data lakehouses intègrent les fonctionnalités d’un data warehouse en matière de données structurées, facilitant les tâches d’analytics et de business intelligence (BI). Il est donc possible de traiter des données structurées et non structurées tout en exécutant des requêtes de type SQL ainsi que des modèles de machine learning afin d’obtenir de précieux insights.

Les data lakehouses unifient la gestion des données, ce qui permet de les décloisonner et facilite leur accès. Ils sont également hautement compatibles avec l’IA et prennent en charge les applications de data science et de machine learning. Enfin, ils constituent une solution moderne et évolutive, basée sur des technologies open source telles qu’Apache Spark ou Delta Lake.  Cette approche unifiée renforce l’efficacité, accélère la collecte d’insights et réduit l’ensemble des coûts.

Dans une étude réalisée en 2022, 66 % des entreprises indiquaient utiliser un data lakehouse, la moitié d’entre elles justifiant ce choix par une meilleure qualité des données.

Architecture d’un data lake

Si l’assemblage d’un data lake peut s’opérer de différentes manières, il est néanmoins préférable d’adapter son framework architectural et sa composition aux besoins précis de votre entreprise.

Les trois architectures principales sont les suivantes :

1. Hadoop.

Apache Hadoop est un outil open source qui facilite la gestion et le traitement de données à grande échelle sur plusieurs serveurs.

2. Amazon WorkSpaces.

Amazon WorkSpaces propose des services cloud de bout en bout aux entreprises de toutes tailles.

3. Microsoft Azure.

Microsoft Azure fait office d’infrastructure intégrée pour les processus d’analytics et les fonctions de calcul.

Les trois grands principes architecturaux des data lakes sont les suivants :

1. Ne refusez pas de données.

La première règle applicable à la constitution d’un data lake est aussi la plus importante : que vous prévoyez ou non de les utiliser, ne refusez jamais de données. Recueillez un maximum d’informations et ajoutez-les dans votre data lake. Vous réfléchirez ultérieurement à la manière de les exploiter.

2. Laissez les données dans leur état d’origine.

La méthode de stockage dans un data lake privilégie avant tout l’efficacité et l’évolutivité. Il est donc essentiel de laisser les données dans leur état d’origine durant la phase de collecte, sinon cette stratégie perd de son utilité.

3. Transformez les données ultérieurement, en fonction de vos impératifs d’analytics.

Pour alimenter vos technologies de business intelligence, de machine learning et d’IA, il vous faut énormément de données. Vous n’avez en revanche pas besoin de définir les critères de tel ou tel jeu de données au moment de sa collecte. Vous pouvez recueillir et stocker des informations sans qu’elles répondent d’emblée à un objectif particulier ou à une définition de schéma. Vous pourrez toujours transformer ces données par la suite afin de les adapter au mieux à votre analytics.

Niveaux structurels d’un data lake

Au sein de l’architecture d’un data lake, les niveaux structurels désignent les différentes phases de l’organisation et de la gestion des données, en commençant par leur chargement.

Infographie illustrant les niveaux structurels d’un data lake Ces phases comprennent donc le chargement, les insights, le stockage, la sécurité, la distillation, le traitement et les opérations unifiées. Chaque niveau est représenté par une icône.

Tous ces niveaux sont essentiels pour que votre data lake fonctionne et qu’il soit performant. Un manque d’efficacité sur un seul point de contact risquerait d’entraver vos processus d’analyse de données et de vous empêcher de tirer parti de la totalité de vos informations.

Avantages d’un data lake

Infographie illustrant les avantages de l’utilisation d’un data lake : centralisation des données, évolutivité et rentabilité du stockage, accélération de l’analytics et amélioration de la collaboration

De plus, les data lakes permettent aux informations de mieux circuler à tous les niveaux de l’entreprise. Comme il n’est pas nécessaire de structurer les données à stocker, ils accélèrent également les processus de collecte et aident votre entreprise à mieux cerner sa clientèle ainsi que son marché.

Inconvénients d’un data lake

En connaissant l’existence de ces inconvénients avant d’investir dans une architecture de data lake, vous réussirez à surmonter les difficultés et à tirer le meilleur parti de votre outil de gestion des données.

Choix d’une plateforme appropriée pour accueillir le data lake de votre entreprise

Un data lake constitue une solution évolutive et souple qui permet d’unifier et d’analyser de grandes quantités de données afin de les exploiter au moyen de l’analytics avancé et de l’IA.

Voici les critères à prendre en compte pour sélectionner une solution adaptée à votre entreprise :

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