Data Warehouse VS Data Lake : on vous explique la différence

Les termes Data Warehouse et Data Lake sont tous deux utilisés pour désigner le stockage des données. Ces deux termes désignent pourtant bel et bien deux éléments différents. Dans cet article, nous vous guiderons afin de comprendre la différence entre des Data Lakes et un Data Warehouses. Alors Data Warehouse vs Data Lake, lequel choisir ? C’est ce que vous découvrirez dans cet article.

 

Qu’est-ce que le Data Lake ?

 

Le Data Lake ou lac de données est un lieu dans lequel est stockée une grande quantité de données. Le plus souvent, les données qui y sont stockées sont des données à l’état brut. En d’autres termes, on y retrouve des données qui proviennent de plusieurs sources. Généralement, ces données sont des données non structurées et non analysées

Le Data Lake ou lac de données est configuré sur un serveur peu coûteux et avec une grande capacité. L’objectif ici, c’est de pouvoir tirer profit de ces données plus tard. Les data lake peuvent être configurés sur les serveurs montés sur le cloud ou sur des sites physiques. 

Le problème avec les lacs de données, c’est que s’ils ne sont pas gouvernés, ils vont finir par nuire à la qualité et à la fiabilité des données. De même, un lac de données non contrôlé peut finir par devenir ce qu’on appelle un marécage de données. Le marécage de données est une base de données qui est inutilisable.    

 

Qu’est-ce que le Data Warehouse ?

 

Tout comme les données du Data lake, celles du Data Warehouse ou entreprôt de données proviennent de plusieurs sources telles que des applications de transaction et des fichiers journaux d’application. Toutefois, il faut noter que les données regroupées dans le Data Warehouse sont des données structurées. Elles sont prêtes à être comparées et analysées afin d’être utilisées à des fins stratégiques en entreprise.

Les données trouvées dans le Data Warehouse regroupent un ensemble d’information historique qui offre une vue d’ensemble des opérations qui ont été effectuées pour leur acquérir. L’une des spécificités la plus connue du Data Warehouse, c’est que les données qui y sont stockées sont classées par sujet. Par exemple, vous y verrez une suite de données relative aux clients et une autre suite relative aux produits. C’est pour cette raison que chaque Data Warehouse est caractérisé par le type de données qui y est stocké.

Néanmoins, les véritables critères qui caractérisent les Data Warehouses sont qu’elles doivent être:

• Intégrées
• Non-volatiles
• Time-variant
• Orientés sujet

 

Quelle est la différence entre Data Warehouse et Data Lake ?

 

Avant d’évoquer la différence entre le Data Warehouse et le Data Lake, il faut au préalable noter que leur point commun, c’est leur capacité à stocker les données. Bien qu’ils soient souvent confondus, leurs différences sont plus notables que les points de similitudes qui existent entre eux.

La différence la plus remarquable entre le Data Warehouse et le Data Lake réside au niveau de la structure entre les données brutes et les données analysées et traitées. En effet, le Data Warehouse stocke les données transformées et structurées. Tandis que le data Lake stocke les données qui n’ont pas d’objectif précis. 

L’une des conséquences liées à cette différence est que le Data Lake dispose d’une grande capacité de stockage. Toutefois, il faut noter que les données brutes non transformées sont malléables. De ce fait, elles peuvent être analysées et traitées à tout moment pour un but précis. 

Bien que les données stockées dans le data Lake, n’ont pas un objectif figé, elles y sont tout de même pour une utilisation future. Parfois, elles sont aussi stockées juste pour être à la portée des utilisateurs au moment où le besoin se fera ressentir. Et c’est justement la raison pour laquelle elles sont moins filtrées et moins structurées que les données retrouvées dans le data Warehouse. 

Généralement, les données stockées dans le Data lake sont beaucoup appréciées pour le Machine learning. Le risque lié au Data Lake est que si une pratique adéquate n’est pas mise en place pour les gouverner, elles finiront par devenir un marécage de données.

Comme nous l’avons déjà mentionné, à l’opposé du Data Lake, le Data Warehouse ne stocke que les données transformées et structurées. Cela est bénéfique pour l’entreprise en ce sens qu’elles sont moins coûteuses et peuvent être immédiatement mises à la disposition des utilisateurs. Le plus souvent, ces données transformées sont mieux comprises par l’utilisateur. L’une des conséquences bénéfiques du Data Warehouse réside dans le fait que son espace de stockage n’est pas gaspillé par les données qui n’ont pas d’objectif précis.

 

Data Lake VS Data Warehouse : lequel choisir ?

 

Avant de porter votre dévolu sur l’une de ces deux solutions de stockage des données, il est important de se pencher au préalable sur les avantages que recèle chacune d’elle.

Les points positifs que nous pouvons retenir sur le Data Warehouse sont :

• Les données qui y sont stockées sont constituées en fonction des besoins des utilisateurs ;
• Les données du data Warehouse sont moins coûteuses et occupent moins d’espaces ;
• Les utilisateurs des données stockées dans le Data warehouse n’ont pas forcément besoin d’avoir des compétences en matière de stockage des données pour les utiliser.

A l’opposé du Data Warehouse, la création d’un Data Lake offre également de nombreux avantages :

• Bien que les données du Data Lake ne soient pas structurées, elles s’adaptent tout de même aux besoins futurs de l’entreprise et des utilisateurs ;
• Contrairement au Data warehouse dont l’objectif des données est déjà prédéfini, les données disponibles dans le Data Lake restent ouvert à tout type de perspective ;
• Du fait que les données stockées dans le Data Lake soient brutes, elles peuvent être utilisées à toute fins utiles. Ainsi, elles sont parfois sollicitées pour les analyses prédictives et le Machine Learning.

Au vu des différents avantages que présente chacune des solutions, porter votre dévolu sur l’une ou l’autre solution dépendra des besoins exprimés par vos utilisateurs ou des membres de votre équipe. Vous pouvez vous tourner vers l’ESN Logic@l Conseils pour répondre à vos questionnements.