Lac de données vs Entrepôt de données Quelles sont les différences et les avantages ?

La gestion des données a évolué rapidement et les organisations doivent faire des choix cruciaux quant à la manière de stocker et d'analyser leurs données. Deux options courantes sont l' entrepôt de données et le lac de données . Tous deux servent de référentiels centralisés pour les données, mais diffèrent considérablement par leur structure, leur finalité et leurs cas d'utilisation. Comprendre ces différences aide les entreprises à déterminer l'approche la plus adaptée à leurs besoins.

Cet article explore les principales différences entre un lac de données et un entrepôt de données, en soulignant leurs avantages et leurs inconvénients. À la fin de votre lecture, vous comprendrez mieux quand utiliser l'un ou l'autre et comment ils influencent votre stratégie de données.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un système centralisé conçu pour stocker des données structurées provenant de sources multiples. Il organise les données en tables et schémas optimisés pour des requêtes et des rapports rapides. Les entrepôts de données utilisent généralement des bases de données relationnelles et respectent des règles strictes en matière de qualité et de cohérence des données.

Caractéristiques clés d'un entrepôt de données

• Stocke uniquement des données structurées , telles que les enregistrements de ventes, les informations clients et les données financières.

• Utilise le schéma à l'écriture , ce qui signifie que les données sont nettoyées et formatées avant d'être entrées dans l'entrepôt.

• Prend en charge les requêtes complexes et les outils de veille stratégique.

• Conçu pour des performances élevées en matière d'analyse et de reporting.

• Les données sont souvent historiques et mises à jour par lots.

  
  

Avantages d'un entrepôt de données

• Données fiables et cohérentes : Le processus de schéma à l'écriture garantit des données propres et précises.

• Performances de requête rapides : optimisées pour les requêtes SQL complexes et la génération de rapports.

• Solide prise en charge de l'informatique décisionnelle : Fonctionne parfaitement avec des outils comme Tableau, Power BI et Looker.

• Gouvernance et sécurité des données : Application plus facile des politiques sur les données structurées.

  
  

Inconvénients d'un entrepôt de données

• Limité aux données structurées : Ne peut pas gérer facilement les données non structurées ou semi-structurées comme les images, les journaux ou les fichiers JSON.

• Coût initial élevé et complexité : Nécessite une planification minutieuse et des processus ETL (extraction, transformation, chargement).

• Moins flexible : toute modification des sources de données ou du schéma nécessite un effort considérable.

• Délais de traitement par lots : les mises à jour des données s’effectuent par lots, ce qui limite les informations en temps réel.

  
  

Qu'est-ce qu'un Data Lakehouse ?

Un lac de données (ou « lakehouse ») combine des éléments de lacs de données et d'entrepôts de données. Il stocke des données structurées et non structurées sur une plateforme unique et prend en charge les charges de travail d'analyse et d'apprentissage automatique. L'architecture du lac de données vise à offrir la flexibilité d'un lac de données alliée aux fonctionnalités de gestion et de performance d'un entrepôt de données.

Caractéristiques principales d'une maison au bord d'un lac

• Stocke les données structurées, semi-structurées et non structurées dans des formats de fichiers ouverts.

• Utilise le schéma à la lecture , ce qui signifie que les données sont interprétées lors de leur consultation, et non lors de leur stockage.

• Prend en charge le traitement en flux continu et par lots .

• Permet l'apprentissage automatique et l'analyse avancée en complément de la BI traditionnelle.

• Souvent construit sur des plateformes de stockage cloud comme Amazon S3, Azure Data Lake ou Google Cloud Storage.

  
  

Avantages d'une maison au bord d'un lac

• Flexibilité : Peut gérer différents types de données provenant d'appareils IoT, de médias sociaux, de journaux et de bases de données.

• Stockage économique : Utilise un stockage d'objets cloud moins coûteux au lieu de bases de données onéreuses.

• Plateforme unifiée : Combine l'ingénierie des données, la science des données et les flux de travail de BI.

• Innovation plus rapide : le schéma à la lecture permet une ingestion rapide de nouvelles données sans modélisation préalable.

• Prend en charge l'analyse en temps réel : les données en flux continu peuvent être traitées et analysées immédiatement.

  
  

Inconvénients d'une maison au bord d'un lac

• Complexité de la gestion : Concilier la flexibilité du schéma et la qualité des données nécessite des outils sophistiqués.

• Compromis en matière de performances : la vitesse des requêtes peut être inférieure à celle des entrepôts de données traditionnels pour certaines charges de travail.

• Défis en matière de sécurité et de gouvernance : Gérer l'accès et la conformité à des types de données divers est plus difficile.

• Technologies plus récentes : moins d’outils matures et une normalisation industrielle moindre comparée aux entrepôts.

  
  
  
  

Principales différences entre Lakehouse et Data Warehouse

Aspect	Entrepôt de données	Maison au bord du lac
Types de données	Structuré uniquement	Structuré, semi-structuré, non structuré
Schéma	Schéma à l'écriture (prédéfini)	Schéma à la lecture (flexible)
Traitement	Orienté par lots	Traitement par lots et streaming
Stockage	Bases de données relationnelles	stockage d'objets dans le cloud
Coût	Coûts de stockage et de calcul plus élevés	Coûts de stockage réduits, coûts de calcul variables
Gouvernance des données	Plus facile à appliquer	Plus complexe en raison de la diversité des données
Cas d'utilisation	Reporting, BI, analyse historique	BI, ML, analyse en temps réel, science des données
Performance	Optimisé pour des requêtes SQL rapides	Bon, mais peut être plus lent pour certaines requêtes.

Quand utiliser un entrepôt de données

Un entrepôt de données est particulièrement adapté lorsque votre organisation a besoin de :

• Des données cohérentes et fiables pour l'établissement de rapports et la prise de décision.

• Pour soutenir les outils traditionnels de veille stratégique .

• Analyser les données structurées issues des systèmes transactionnels.

• Performances élevées pour les requêtes SQL complexes.

• Exigences strictes en matière de gouvernance et de conformité des données .

  
  

Par exemple, une entreprise de vente au détail qui suit ses ventes, ses stocks et ses programmes de fidélisation client tire profit d'un entrepôt de données. La structure des données et le besoin de rapports fiables font de cet entrepôt la solution idéale.

Quand utiliser une maison au bord d'un lac

Une maison au bord d'un lac convient aux organisations qui :

• Travailler avec différents types de données , notamment les journaux, les images et les données de capteurs.

• Il faut combiner l'apprentissage automatique et l'analyse traditionnelle.

• Vous souhaitez réduire vos coûts de stockage en utilisant le stockage d'objets dans le cloud ?

• Exiger des analyses en temps réel ou quasi réel .

• Privilégiez un schéma flexible pour vous adapter rapidement aux nouvelles sources de données.

  
  

Par exemple, une entreprise de médias analysant les métadonnées vidéo, les journaux de comportement des utilisateurs et les flux de médias sociaux peut utiliser un entrepôt de données lacustre pour unifier ces types de données et exécuter des analyses avancées.

Exemples pratiques

• Services financiers : Les banques utilisent souvent des entrepôts de données pour analyser les données transactionnelles structurées à des fins de détection des fraudes et de conformité. Elles peuvent également adopter des solutions de type « lakehouse » pour intégrer des données non structurées, telles que les courriels clients ou les transcriptions d’appels, afin d’obtenir des informations plus approfondies.

  
  

• Santé : Les hôpitaux utilisent des entrepôts de données pour gérer les dossiers des patients et les données de facturation. Un entrepôt de données lacustres peut faciliter l’intégration des images médicales, des données de capteurs provenant d’objets connectés et des données génomiques à des fins de recherche et de médecine personnalisée.

  
  

• Commerce électronique : Les détaillants en ligne s’appuient sur des entrepôts de données pour leurs rapports de ventes et d’inventaire. Un entrepôt de données centralisé leur permet d’analyser les données de navigation, les avis clients et les tendances des médias sociaux en complément des données traditionnelles.

  
  

Résumé des avantages et des inconvénients

Système	Avantages	Inconvénients
Entrepôt de données	Données fiables, requêtes rapides, support BI, gouvernance	Limité aux données structurées, coûteux, moins flexible
Maison au bord du lac	Types de données flexibles, économiques, compatibles avec l'apprentissage automatique et le temps réel	Gestion complexe, performances variables, défis de gouvernance

Le choix entre un lac de données et un entrepôt de données dépend des types de données, des besoins analytiques, du budget et des capacités techniques de votre organisation. De nombreuses entreprises tirent profit de la combinaison des deux approches : un entrepôt de données pour les rapports de base et un lac de données pour l’analyse exploratoire et l’apprentissage automatique.

Comprendre ces différences vous permet d'élaborer une stratégie de données qui soutienne efficacement vos objectifs commerciaux. Tenez compte de votre environnement de données actuel et de vos projets futurs pour déterminer le système le mieux adapté à vos besoins.