Data lakes : définition, avantages et défis à relever

Jamais les entreprises n’ont eu accès à autant de données sur le marché et le public consommateur. Or, pour être en mesure d’exploiter ces précieuses informations, elles doivent trouver le moyen de les collecter et de les stocker efficacement. Plusieurs méthodes s’offrent à elles et l’une des plus commodes est couramment baptisée « data lake ».

Peut-être êtes-vous à la tête d’une entreprise dont les solutions de gestion des données sont devenues trop étriquées, ou peut-être entendez-vous, en qualité d’analyste de données ou de responsable marketing, améliorer les techniques de chargement et de stockage des informations en interne. La direction des entreprises doit connaître le rôle et le fonctionnement d’un data lake, ainsi que les avantages et inconvénients d’un investissement dans ce type de solution.

Cet article consacré aux data lakes s’intéresse à leur fonction et à leur intérêt, et montre dans quelle mesure ils améliorent la gestion des données. Il aborde en particulier les points suivants :

• Rôle d’un data lake
• Intérêt d’un data lake
• Différences entre data lake, data warehouse et data lakehouse
• Architecture d’un data lake
• Avantages d’un data lake
• Inconvénients d’un data lake
• Évaluation d’une plateforme pour y accueillir le data lake de votre entreprise

Rôle d’un data lake

Un data lake (parfois appelé lac de données) désigne un emplacement de stockage pouvant accueillir des données structurées et non structurées. Le data lake est aussi une méthode que vous pouvez utiliser pour organiser de gros volumes de données hétérogènes issues de différentes sources.

Il fonctionne comme un référentiel centralisé d’informations, et c’est d’ailleurs sa principale caractéristique. À l’instar des autres frameworks de stockage, il peut accueillir des données structurées mais à la différence de certains, il vous permet d’y stocker les données avant de définir leur structure.

Sitôt les données non structurées stockées, vous pouvez exécuter plusieurs types d’analytics afin de vous faire une idée plus précise des informations contenues dans le data lake. Vous avez la possibilité de visualiser les données sous forme de diagrammes ou de graphiques, de les restituer dans des tableaux de bord faciles à assimiler, de les utiliser pour alimenter votre application de machine learning, etc. Les possibilités offertes par un data lake sont immenses.

Intérêt d’un data lake

Dans la quasi-totalité des secteurs d’activité, les entreprises se servent de données pour étayer leurs processus deprise de décision et tirer parti des perspectives de croissance. Un data lake leur en donne la possibilité puisqu’il leur fournit un emplacement fiable pour stocker, gérer et manipuler la totalité de leurs informations.

En outre, les informations stockées dans un data lake servent à piloter plusieurs processus métier clés. Pour les exploiter, les entreprises peuvent faire appel à une application de machine learning, qui facilite par la suite l’automatisation de workflows manuels.

Les data lakes se révèlent également extrêmement efficaces pour le chargement et le stockage des données client. Puisqu’ils sont capables de stocker des données non structurées, les entreprises peuvent s’employer à récupérer un maximum d’informations durant le processus d’incorporation et décider ultérieurement de ce qu’elles en feront.

Dans une enquête réalisée en 2021, 69 % des personnes interrogées indiquent que leur entreprise a déployé un data lake, 92 % considèrent les data lakes comme la bonne solution pour centraliser les données et, par la suite, l’analytics, et 87 % de celles qui utilisent déjà un data lake font état d’une amélioration du processus décisionnel de leur entreprise.

Différences entre data lake, data warehouse et data lakehouse

C’est en cernant les nuances et les différences entre un data lake et un data warehouse que vous parviendrez à mieux utiliser vos flux de données et à optimiser l’efficacité de vos processus d’analytics. S’il ne fallait retenir qu’une seule chose, c’est celle-ci : un data lake assimile des données et les prépare ultérieurement. À l’inverse, un data warehouse privilégie par-dessus tout l’organisation et la structure, comme le ferait un centre de distribution ou un entrepôt physique.

Pour appréhender la fonction et le processus d’un data lake, songez à une averse s’abattant sur un vrai lac. Les gouttes de pluie qui se déposent en surface se fondent dans la masse d’eau, et ce principe s’applique au data lake. De même, aussi sûrement qu’un véritable entrepôt refuserait systématiquement une palette de produits en vrac non emballés ou encore une livraison non programmée, un data warehouse ne peut accepter de nouvelles informations, sauf si elles sont déjà préparées et structurées.

La question que se posent alors nombre de responsables en entreprise est la suivante : à quels moments privilégier l’un ou l’autre ?

Pour faire simple, il est préférable d’utiliser un data lake si votre entreprise doit collecter de gigantesques quantités de données depuis un grand nombre de sources, sans avoir nécessairement à les structurer d’emblée. Par exemple, une entreprise qui recueille des données à caractère général sur le public consommateur (parcours d’accès au site web, lieu de résidence et profil démographique) fera probablement appel à un data lake.

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

Compte tenu de la spécificité des cas d’usage propres à chaque solution, il est probable que votre entreprise en conclue qu’il lui faudra utiliser à la fois un data lake et un data warehouse. Dernièrement, une nouvelle technologie, dite data lakehouse, a vu le jour. Comme son nom l’indique, un data lakehouse est une solution mariant les caractéristiques des data lakes et des data warehouses. En l’occurrence, un data lakehouse offre la rentabilité et la souplesse d’un data lake ainsi que les fonctionnalités de gestion d’un data warehouse.

Selon une étude réalisée en 2022, 66 % des entreprises sondées faisaient appel à un data lakehouse, la moitié d’entre elles justifiant ce choix par une meilleure qualité des données.

Un data lakehouse permet aussi aux entreprises d’appliquer le machine learning et la business intelligence à leurs informations vitales.

Architecture d’un data lake

Si l’assemblage d’un data lake peut s’opérer de plusieurs manières différentes, vous devriez caler son framework architectural et sa composition sur la spécificité des besoins de votre entreprise.

Les trois principales architectures des data lakes

En termes de construction, trois architectures sont généralement associées aux data lakes.

1. Hadoop. Hadoop se définit comme un framework open source très utile pour faciliter les calculs distribués à grande échelle. Autrement dit, il s’agit d’une base de données requêtable que vous pouvez adapter aux besoins de votre entreprise.
2. Amazon WorkSpaces. Filiale d’Amazon, Amazon WorkSpaces propose des services cloud de bout en bout aux entreprises de toutes tailles. Cette plateforme comprend plus de 200 fonctionnalités et services différents, notamment une base de données et plusieurs frameworks de gestion applicative.
3. Microsoft Azure. Tout comme Amazon WorkSpaces, Azure est une solution cloud plus complète que Hadoop. En plus d’être une base de données requêtable, elle fait office d’infrastructure intégrée pour les activités en lien avec les appareils mobiles, les processus d’analytics et les fonctions de calcul.

Composant essentiel de la science des données, un data lake fournit les informations dont vous avez besoin pour alimenter vos outils d’analytics. Il est par conséquent primordial que votre entreprise mette en œuvre des processus pour créer et gérer efficacement son data lake.

Principes architecturaux d’un data lake

Quel que soit le socle utilisé pour ériger votre data lake, vous devrez adhérer aux trois principes architecturaux ci-après.

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 des données. Recueillez un maximum d’informations et déversez-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 en data lake fait passer l’efficacité et l’évolutivité avant tout le reste. Il est donc essentiel de laisser les données dans leur état d’origine durant la phase de collecte. Sinon, les avantages de cette stratégie en termes d’efficacité seront neutralisés.
3. Les données peuvent être transformées ultérieurement, en fonction de vos impératifs d’analytics. Pour alimenter vos technologies orientées business intelligence, machine learning et intelligence artificielle, il vous faut (énormément) de données. Gardez cependant à l’esprit qu’il est inutile de définir les critères auxquels doit répondre tel ou tel ensemble de données au moment de la collecte. Vous pourrez toujours transformer ces données ultérieurement pour qu’elles soient en phase avec votre analytics.

Volets structurels d’un data lake

À présent que les architectures et principes des data lakes ont été abordés, intéressons-nous à leur structure réelle. Quelle que soit sa finalité, votre data lake s’articulera autour des volets suivants :

• Ingestion. Le volet ingestion figurera sans doute sur le côté gauche de votre workflow. Le chargement des données peut s’opérer en temps réel ou par lots.
• Insights. Le volet insights se situe à droite et met en lumière les informations exploitables tirées de votre data lake.
• Stockage. Le stockage ne constitue pas nécessairement un volet de l’architecture du data lake, mais il est là pour rappeler où vos informations sont conservées lorsqu’elles ne sont pas utilisées, par exemple, sur un serveur cloud.
• Sécurité. La sécurité de l’architecture du data lake concernant un volet sur deux, il vous incombe de préserver l’intégrité des informations que vous collectez.
• Distillation. Lors du volet distillation, les informations sont extraites de leur emplacement de stockage et transformées en données structurées.
• Traitement. Le volet traitement correspond à la phase au cours de laquelle votre équipe d’analytics exécutera 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, le volet opérations unifiées vous permet de superviser et d’optimiser vos processus de gestion des données.

Tous ces volets sont essentiels à la fonction et aux performances de votre data lake. Un manque d’efficacité ou des performances insuffisantes sur un seul point de contact risqueraient d’entraver vos processus d’analyse de données et de vous empêcher d’exploiter le potentiel de la totalité de vos informations.

Avantages d’un data lake

Le data lake sert de base aux processus de science des données et d’analytics. Sa création aidera les entreprises à :

• Décloisonner les données. Dès lors qu’elles résident sur un ensemble décousu de plateformes et d’applications, les données posent des problèmes de cloisonnement. Leur regroupement dans un data lake remédie à cette situation fâcheuse en rendant toutes les informations métier stratégiques accessibles via un emplacement centralisé.
• Stocker plus facilement les données importantes. 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 structurer leurs données au cours du processus d’incorporation, 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 tout type de format.
• Préparer les processus d’analytics. Les data lakes sont essentiels à l’analytics des données. Grâce à ces gigantesques gisements d’informations, les entreprises peuvent exploiter des processus d’analytics dernier cri pour accéder à des insights en temps réel sur le marché et prendre des décisions avisées.

De plus, les data lakes offrent une meilleure visibilité sur les informations dans toute l’entreprise. Comme ils ne nécessitent pas de structurer les données à stocker, ils accélèrent aussi les processus de collecte des données et aident votre entreprise à se renseigner sur sa clientèle et son marché.

Inconvénients d’un data lake

Malgré leurs nombreux avantages, les data lakes ne sont pas dépourvus d’inconvénients. Si vous en développez et en gérez un, voici quelques-uns des obstacles auxquels vous risquez de vous heurter :

• Sécurité. Plus vous emmagasinez de données, plus il est difficile de les gérer, de les classer et de les protéger. Par ailleurs, celles-ci font de vous une cible pour des pirates qui n’ont de cesse de s’emparer de précieuses informations sur la clientèle.
• Overdose technologique. Les data lakes assimilent 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 un recul de leurs 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.

Heureusement, 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.

Évaluation d’une plateforme pour y accueillir le data lake de votre entreprise

Composant essentiel de la science des données, un data lake fournit les informations dont vous avez besoin pour alimenter vos outils d’analytics. Il est par conséquent primordial que votre entreprise mette en œuvre des processus pour créer et gérer efficacement son data lake.

Si vous êtes en passe de transformer la façon dont votre entreprise amasse et stocke les informations en faisant appel à un data lake, Adobe Experience Platform peut vous aider. Il s’agit d’un moteur ultraperformant, configuré pour fluidifier les expériences. Pour déployer des expériences personnalisées à grande échelle, vous avez besoin d’un socle de données connectées et centralisées. Experience Platform vous le fournit et optimise les expériences client de nouvelle génération.

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