Data Lake ou Lakehouse : distinctions dans l'architecture de données moderne
- Claude Paugh
- 18 mai
- 8 min de lecture
Dans un monde axé sur les données, les organisations sont confrontées à des défis liés au volume et à la complexité considérables des données. Deux grands frameworks, les lacs de données et les lakehouses, ont émergé pour aider les entreprises à gérer et exploiter efficacement leurs données. Cet article compare clairement ces deux concepts, en soulignant leurs caractéristiques uniques et leurs applications pratiques au sein d'une architecture de données moderne.
Qu'est-ce qu'un Data Lake ?
Un lac de données sert de référentiel centralisé pour le stockage de différents types de données : structurées, semi-structurées et non structurées. Cette stratégie de stockage permet aux organisations de conserver les données brutes jusqu'à leur analyse.
Les lacs de données prennent en charge divers formats de données provenant de sources multiples, notamment des bases de données, des API et des journaux. Cette fonctionnalité est particulièrement précieuse car elle permet aux entreprises de collecter d'énormes quantités d'informations sans nécessiter de transformation préalable des données. L'objectif final est de permettre aux data scientists, analystes et utilisateurs métier d'explorer les données brutes et d'en extraire des informations pertinentes.
Par exemple, Netflix utilise des lacs de données pour stocker de vastes quantités de données d'interaction utilisateur, ce qui lui permet d'analyser les habitudes de visionnage, les préférences et les tendances. Cette approche lui fournit des informations qui éclairent ses stratégies de développement de contenu.
Les lacs de données sont parfaits pour gérer de grands volumes de données, depuis les données en temps réel des objets connectés jusqu'aux données historiques des systèmes transactionnels traditionnels. De plus, ils utilisent des solutions de stockage cloud évolutives et rentables, permettant aux entreprises d'étendre leurs besoins de stockage en toute simplicité.
Le rôle des lacs de données dans l'analyse
Les lacs de données sont essentiels pour alimenter l'analyse avancée et le machine learning. Ils fournissent les données brutes nécessaires à diverses tâches analytiques, permettant ainsi de découvrir des tendances et des informations sans les contraintes des données préstructurées.
Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, qui nécessitent le traitement et le formatage des données avant analyse, les lacs de données permettent aux utilisateurs d'interagir avec les données dans leur état d'origine. Cette flexibilité simplifie le processus d'analyse et favorise l'innovation, car les chercheurs peuvent expérimenter différents modèles et méthodologies.
Des entreprises comme Uber exploitent les lacs de données pour des analyses en temps réel, traitant de vastes flux de données afin d'optimiser leurs services de covoiturage et d'améliorer l'expérience utilisateur.
Les lacs de données s'intègrent parfaitement aux technologies Big Data telles qu'Apache Hadoop et Apache Spark, qui facilitent le traitement distribué des données. Avec la généralisation de ces technologies, leur adoption par les organisations s'est accrue, offrant des capacités d'analyse plus étendues et plus efficaces.
Qu'est-ce qu'une Lakehouse ?
Un lakehouse représente un nouveau modèle architectural combinant les atouts des lacs de données et des entrepôts de données. Cette approche répond aux défis courants auxquels les organisations sont confrontées lorsqu'elles s'appuient uniquement sur l'un des deux modèles.
Fondamentalement, un lakehouse conserve les capacités de stockage de données brutes propres aux data lakes, tout en ajoutant une couche de gestion similaire à celle généralement présente dans les entrepôts de données. Cette combinaison permet aux organisations de stocker des données structurées et non structurées en un seul et même endroit, garantissant ainsi une gouvernance des données efficace, l'application des schémas et l'optimisation des performances.
Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser un lakehouse pour stocker à la fois des données brutes sur les transactions de vente et des informations client affinées, ce qui lui permet d'effectuer des analyses en temps réel tout en maintenant une qualité de données élevée.
Le modèle Lakehouse offre aux organisations la flexibilité et l'évolutivité des lacs de données, tout en permettant un accès rapide aux données et des analyses sophistiquées similaires à celles des entrepôts de données traditionnels.
Caractéristiques distinctives d'une maison au bord du lac
Bien que les lacs de données et les lakehouses offrent tous deux des avantages, plusieurs distinctions clés sont évidentes.
1. Gestion des données
Les lacs de données souffrent souvent d'un manque de structure formelle, ce qui peut compliquer la gouvernance des données et garantir leur qualité. En revanche, les lakehouses intègrent des fonctionnalités qui améliorent la gestion des données, notamment l'application des schémas. Ce cadre structuré permet aux utilisateurs d'interroger les données plus efficacement et d'en améliorer la qualité, simplifiant ainsi l'obtention d'informations exploitables.
2. Optimisation des performances
Les lakehouses optimisent les formats de stockage et les stratégies d'indexation des données pour accélérer leur récupération et leur traitement. Par exemple, des formats comme Parquet ou ORC réduisent considérablement les coûts de stockage et améliorent les performances. Les entreprises qui s'appuient sur les lakehouses bénéficient d'un accès rapide aux informations, ce qui les rend idéales pour les applications de business intelligence à forte cadence.
3. Expérience de données unifiée
Les lakehouses offrent une expérience de données cohérente, combinant des fonctionnalités d'analyse et de reporting dans un environnement unique. Les organisations qui utilisent des lakehouses et des entrepôts distincts rencontrent souvent des incohérences et une fragmentation des données. Dans un lakehouse, les utilisateurs peuvent effectuer des analyses exploratoires et des reportings à partir du même ensemble de données consolidé, simplifiant ainsi les flux de travail et améliorant la gestion des données.
Cas d'utilisation des lacs de données et des lakehouses
Les lacs de données et les lakehouses remplissent des fonctions distinctes dans l'architecture de données contemporaine. Comprendre ces applications peut aider les organisations à déterminer le cadre le mieux adapté à leurs besoins.
Lacs de données
Analyse du Big Data : Les lacs de données sont idéaux pour stocker de vastes ensembles de données brutes, facilitant ainsi l'analyse des tendances et des schémas au fil du temps. Par exemple, les sociétés de services financiers utilisent les lacs de données pour analyser les données de transaction de leurs clients afin de prédire leurs futurs comportements financiers.
Apprentissage automatique et IA : Les lacs de données constituent une excellente base pour les projets d'apprentissage automatique, permettant aux analystes d'expérimenter de vastes ensembles de données sans restrictions de prétraitement. Des entreprises comme Zillow utilisent les lacs de données pour améliorer leurs modèles d'apprentissage automatique destinés à l'évaluation immobilière.
Maisons au bord du lac
Business Intelligence : Les lakehouses sont particulièrement adaptés aux applications de business intelligence nécessitant à la fois rapidité et analyses structurées. Par exemple, les équipes marketing s'appuient souvent sur les lakehouses pour générer rapidement des rapports sur les performances des campagnes.
Collaboration sur les données : Grâce à leur expérience intégrée des données, les lakehouses favorisent une meilleure collaboration entre les équipes de données, garantissant une utilisation cohérente des données entre les services. Les projets multiservices bénéficient généralement de cette approche unifiée.
Choisir entre les lacs de données et les lakehouses
Lorsqu’elles décident de mettre en œuvre un lac de données ou un lakehouse, les organisations doivent évaluer leurs stratégies de données, leurs besoins et leurs objectifs à long terme.
Variété des données : si une entreprise traite principalement des données non structurées et des types de données divers, un lac de données peut être la meilleure option pour ses besoins.
Besoin de structure : À l’inverse, s’il existe une demande claire de données structurées et d’accès facile à des analyses de haute qualité, un lakehouse est généralement le choix le plus efficace.
Gestion des données : Les lakehouses nécessitent davantage de ressources allouées aux pratiques de gestion des données, au minimum pour la qualité des données et les métadonnées. Les organisations doivent être attentives au processus et à la structure qui l'accompagnent. Une approche calibrée est essentielle pour une gestion efficace des données.
Croissance future : Les entreprises souhaitant pérenniser leur architecture de données pourraient constater qu'investir dans un lakehouse offre une approche flexible et structurée, adaptée à l'évolution des besoins analytiques. Les lacs de données s'inscrivent dans une approche hautement tactique de la consommation et de l'utilisation des données au sein d'une organisation.
Défis et considérations
Chaque cadre présente des défis spécifiques que les organisations doivent relever. Les cas d'utilisation sont différents, et des approches hybrides ou fusionnelles apparaîtront inévitablement. Il serait utile pour les organisations de tirer les leçons de la création d'entrepôts de données, de bases de données opérationnelles et de datamarts dans le cadre d'implémentations de SGBDR, afin d'éviter les mêmes angles morts dans les deux cas.
Lacs de données
Qualité et gouvernance des données : Maintenir une qualité élevée des données et une gouvernance efficace peut s'avérer difficile en raison de la nature non structurée des données des lacs. Les sources ingérées dans un lac de données sont peu ou pas analysées.
Complexité des processus : Les utilisateurs peuvent avoir des difficultés à explorer des ensembles de données volumineux et non filtrés sans les outils appropriés pour des requêtes efficaces. La diversité des formats peut compliquer la création d'ensembles de données cohérents. Pour certains ensembles de données, cela peut s'avérer une tâche unique.
Maisons au bord du lac
Coûts de mise en œuvre : La transition vers une architecture lakehouse peut nécessiter des investissements dans de nouvelles technologies et de nouveaux outils, ce qui peut décourager certaines organisations. Les mises en œuvre sont plus longues qu'avec un data lake, et moins longues qu'avec un entrepôt de données. Les coûts des projets sont donc mal compris. Où s'arrêter par rapport à un entrepôt de données ? S'il s'agit d'une solution « légère », est-elle significativement plus avantageuse qu'un data lake ?
Compétences requises : L'exploitation des solutions lakehouse peut nécessiter une formation supplémentaire pour les équipes de données afin qu'elles puissent utiliser efficacement les composants lake et warehouse. L'adoption de certaines bonnes pratiques de l'entreposage de données nécessitera des compétences que l'on ne retrouve généralement pas dans la création de lacs de données. Le cycle d'analyse des données et les pratiques de modélisation qui garantissent la cohérence et la qualité ne disposent pas d'un processus équivalent ou parallèle pour la création de lacs de données.
Réflexions finales
Alors que les entreprises cherchent à optimiser leurs données pour une prise de décision éclairée et des solutions innovantes, il devient de plus en plus vital de reconnaître les différences entre les lacs de données et les lakehouses.
Les lacs de données offrent la flexibilité nécessaire pour gérer les données brutes pour des analyses à grande échelle, tandis que les lakehouses offrent une approche structurée qui améliore les performances et la gestion des données.
En comprenant ces distinctions, les organisations peuvent faire des choix éclairés concernant leurs architectures de données, ce qui leur permet d'améliorer leurs capacités d'analyse et d'obtenir des informations précieuses sur l'entreprise. La solution idéale dépendra des cas d'utilisation spécifiques, des objectifs et de l'infrastructure existante de l'organisation ; une évaluation approfondie des deux options est donc essentielle.
Exploiter et évaluer les connaissances acquises lors de la mise en œuvre de SGBDR (entrepôts de données, dépôts de données et bases de données opérationnelles) est utile non seulement pour identifier les meilleures pratiques, mais aussi pour éviter les pièges fréquents de ces implémentations. Il ne s'agit pas d'une comparaison d'équivalence, mais plutôt d'une analogie entre les paradigmes.
