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.

• Traitement du Big Data. Les data lakes gèrent de vastes jeux de données, allant de quelques téraoctets à plusieurs pétaoctets, ce qui permet aux entreprises de traiter de gros volumes d’informations structurées, semi-structurées et non structurées. Ils prennent en charge des frameworks de calcul distribué qui facilitent le traitement évolutif des données et l’analytics avancé, des fonctionnalités essentielles pour l’exploitation à grande échelle du Big Data.
• Traitement des données non structurées. Les data lakes stockent les données non structurées (fichiers vidéo, audio, images, texte, etc.) de manière efficace, ce qui permet d’analyser du contenu brut. Cette fonctionnalité est particulièrement utile dans des secteurs tels que les médias, la santé et les réseaux sociaux, car elle permet d’appliquer l’analytics avancé, par exemple l’analyse des sentiments et la reconnaissance d’image sur des données non tabulaires.
• Analytics en temps réel. Les data lakes facilitent l’analytics en temps réel grâce à l’intégration avec des outils tels qu’Adobe Analytics, ce qui permet de suivre des données en direct et de prendre des décisions immédiates. Il s’agit d’une fonctionnalité cruciale dans des secteurs comme le e-commerce, la finance et l’industrie, où il est essentiel de disposer d’insights en temps réel et de prendre rapidement des décisions.-comm

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

• Traitement du Big Data. Si vous avez de gros volumes de données à traiter et à analyser, un data lake peut constituer une solution évolutive et économique.
• Utilisation de 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 devez traiter des données en temps réel, un data lake pourra vous aider à les collecter et à les gérer rapidement, ainsi qu’à créer instantanément des tableaux de bord d’analytics.
• Stockage économique. Les data lakes offrent une solution abordable pour stocker de grands volumes de données, car il n’est pas nécessaire de les structurer ou de les nettoyer au préalable puisqu’elles sont enregistrées à l’état brut.
• Collaboration. Les data lakes permettent également de centraliser les données de différents services de l’entreprise, ce qui facilite la collaboration et le partage des informations entre les équipes. Différentes parties prenantes peuvent y accéder, notamment les analystes, les data scientists et les équipes de direction, pour effectuer des analyses et prendre des décisions data-driven.

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.

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 :

• parcours d’accès au site web ;
• lieu de résidence ;
• profil démographique.

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.

• Chargement. Ce niveau figure généralement sur le côté gauche du workflow. Le chargement des données peut s’opérer en temps réel ou par lots.
• Insights. Ce niveau se situe à droite et met en lumière les informations exploitables tirées de votre data lake.
• Stockage. Le stockage ne constitue pas nécessairement un niveau de l’architecture du data lake, mais vous devez savoir où vos informations sont conservées lorsqu’elles ne sont pas utilisées (sur un serveur cloud, par exemple).
• Sécurité. La sécurité de l’architecture du data lake concerne un niveau sur deux, et c’est à vous qu’il revient de préserver l’intégrité des informations que vous collectez.
• Distillation. À ce niveau, les informations sont extraites de leur emplacement de stockage et transformées en données structurées.
• Traitement. À ce niveau, votre équipe d’analytics exécute des algorithmes sur vos données pour les préparer à des fins d’analyse.
• Opérations unifiées. En jouant le rôle d’un workflow de gouvernance et de contrôle, ce niveau vous permet de superviser et d’optimiser vos processus de gestion des données.

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

• Centralisation des données. Dès lors qu’elles résident sur un ensemble de plateformes et d’applications décousu, les données posent des problèmes de cloisonnement. Leur regroupement dans un data lake permet de les décloisonner en rendant toutes les informations métier stratégiques accessibles via un emplacement centralisé.

  Amazon centralise les indicateurs sur les données client, les stocks et les ventes dans un data lake, ce qui permet à ses équipes de suivre les préférences, de gérer les supply chains et d’optimiser les tarifs dans un seul environnement afin d’éliminer le cloisonnement.

• Évolutivité et rentabilité du stockage. Pour prospérer, les entreprises ont besoin de données en grandes quantités. En l’absence de data lake, elles n’ont d’autre choix que de les structurer au cours du processus d’intégration, ce qui peut les dissuader de recueillir des informations en nombre suffisant pour alimenter leurs opérations d’analytics. Le data lake lève cet obstacle en les autorisant à stocker leurs données dans n’importe quel format.

  Netflix en utilise un pour enregistrer de nombreuses données utilisateur, les habitudes de visionnage et les comportements de streaming. Ce stockage des données brutes, à la fois évolutif et rentable, lui permet ensuite de proposer des recommandations personnalisées et de créer du contenu.

• Accélération de l’analytics. Les data lakes sont essentiels à l’analytics des données. Grâce à ces énormes gisements d’informations, les entreprises peuvent exploiter des processus d’analytics de pointe pour accéder à des insights en temps réel sur le marché et prendre des décisions avisées.

  Tesla recueille dans un data lake les données en temps réel communiquées par ses véhicules électriques afin d’améliorer leurs performances, de renforcer les fonctionnalités de conduite autonome et d’analyser l’utilisation de la batterie, ce qui lui permet d’innover et d’assurer une maintenance prédictive.

• Amélioration de la collaboration. La consolidation des données provenant de plusieurs sources au sein d’un référentiel centralisé unique permet d’octroyer un large accès aux données en interne. En décloisonnant les systèmes, les data lakes favorisent la collaboration entre les équipes des différents services.

  Coca-Cola regroupe dans un data lake les insights issus des ventes, des commentaires de la clientèle et des réseaux sociaux, ce qui encourage la collaboration entre les équipes marketing, ventes et recherche et développement afin d’améliorer le développement des produits et les actions marketing au niveau régional.

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

• Sécurité. Plus vous collectez de données, plus il est difficile de les gérer, de les classer et de les protéger. Par ailleurs, accumuler des données fait de vous une cible pour des pirates qui n’ont de cesse de s’emparer de précieuses informations sur la clientèle.
• Qualité des données. Sans un contrôle adéquat de cette qualité, les data lakes peuvent devenir saturés de données médiocres ou peu pertinentes, ce qui complique leur gestion et leur analyse.
• Surcharge technologique. Les data lakes chargent les informations nettement plus vite que les data warehouses, mais si vos autres ressources technologiques sont incapables de suivre, elles risquent la surchauffe et s’exposent à une baisse de performances.
• Gouvernance des données. En fonction de votre secteur d’activité, vous devrez peut-être adhérer à des protocoles de gouvernance des données rigoureux pour garantir votre conformité et échapper aux amendes. Cet exercice peut s’avérer compliqué si vous gérez un data lake rempli d’informations.
• Intégration des données. 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. Les data lakes nécessitent des stratégies de gestion efficaces qui garantissent que les données sont correctement organisées, étiquetées et balisées afin de faciliter leur recherche, leur extraction et leur analyse.

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 :

• Évolutivité. La plateforme peut-elle suivre la croissance de votre entreprise ?
• Intégration. Fonctionne-t-elle avec vos systèmes et outils d’analytics existants ?
• Rentabilité. Quels sont les coûts initiaux et les coûts d’exploitation ?
• Fonctions de sécurité. Intègre-t-elle des fonctions de chiffrement et des contrôles d’accès ?

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