Qu’est-ce qu’un lac de données (Data Lake) ?

Nous sommes à une époque où le big data est devenu un enjeu majeur pour les entreprises. Aujourd’hui, ces entreprises cherchent à tirer profit de leurs données pour parvenir à de meilleurs processus et résultats. C’est ainsi qu’elles vont chercher à collecter, stocker et analyser ces données en grande quantité. Le lac de données, également appelé Data Lake, monte en popularité dans cette démarche. Mais alors qu’est-ce que le lac de données ? Comment fonctionne-t-il et pourquoi les entreprises en ont tant besoin ? Nous vous expliquons tout cela dans la suite de cet article.

Data Lake : Qu’est ce qu’un lac de données ?

Un lac de données (ou Data Lake) est un référentiel de stockage qui contient une grande quantité de données brutes dans leur format d’origine. Il peut s’agir de données non-structurées, structurées ou semi-structurées qui peuvent provenir de diverses sources de données, telles que les médias sociaux, les applications, les recherches internet, etc. Dans un lac de données, aucune hiérarchie ne vient organiser les différents éléments.

Les lacs de données sont généralement construits sur une infrastructure cloud pour des raisons d’évolutivité et de rentabilité mais ils peuvent aussi être construits sur site. Une fois que les données sont dans le lac de données, peut venir le traitement des données et leur analyse par une variété d’outils pour découvrir des informations qui étaient auparavant cachées dans les données brutes. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser le Data Lake pour mieux comprendre leurs clients, détecter les fraudes ou optimiser leurs opérations.

Vous l’aurez compris, les lacs de données offrent un moyen rentable de stocker et de traiter de grandes quantités de données, ce qui en fait un outil indispensable pour les entreprises et les organisations de toutes tailles.

Architecture et fonctionnement du lac de données

Un lac de données est un référentiel qui peut stocker tous les types de données, dans leur format natif, sans avoir à être prétraité ou structuré. L’avantage du data lake est son évolutivité car il permet de stocker un grand volume de données. On parle alors d’architecture plate car contrairement à l’entrepôt de données, la data ne sera pas contenu dans des dossiers ou des fichiers. Cela permet d’interroger rapidement et facilement les données pour en tirer des enseignements, sans avoir à passer par le long processus de transformation et d’ETL. 

Cependant, il ne suffit pas de déverser toutes les données dans un lac. Les données doivent être organisées de manière à faciliter leur recherche et leur interrogation. C’est là qu’intervient une bonne architecture avec des fonctionnalités telles que le partitionnement, l’indexation et la gestion des métadonnées. 

Avec une architecture de lac de données bien conçue, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs ressources de données et créer de la valeur commerciale. Le lac de données va ainsi permettre une bonne analyse et gestion de données mais aussi une gouvernance des données efficace.

Pourquoi les entreprises ont besoin d’un Data Lake ?

Ces dernières années, le big data est devenu une préoccupation majeure pour de nombreuses entreprises. Les entreprises sont désireuses de trouver de nouveaux moyens de collecter et d’analyser les données afin d’obtenir des informations susceptibles d’améliorer leurs opérations et leurs résultats. Le lac de données ou Data Lake est ainsi une solution qui a gagné en popularité au sein des entreprises. 

En effet, le data lake peut être un atout considérable pour toute entreprise. Il fournit un référentiel centralisé où toutes les données d’une organisation peuvent être stockées, ce qui facilite grandement leur récupération et leur analyse. 

Comme les lacs de données ne sont pas limités à un format ou à une structure spécifique, ils peuvent accueillir divers types de données, y compris des données structurées, non structurées et semi-structurées. Ils sont donc idéaux pour les entreprises qui doivent traiter de grandes quantités de données provenant de sources disparates. 

En plus, les lacs de données peuvent être facilement adaptés à la croissance future. Comme les entreprises s’appuient de plus en plus sur les données pour prendre des décisions, un lac de données peut leur donner un avantage concurrentiel important.

En quoi le lac de données (Data Lake) est-il différent de l’entrepôt de données (Data Warehouse) ?

La question se pose souvent : Data Warehouse vs Data Lake, lequel choisir ? En fait, un lac de données est un vaste dépôt de données brutes qui ont été stockées dans leur format naturel. En revanche, un entrepôt de données est une base de données structurée qui a été conçue pour faciliter la récupération et l’analyse des données. 

En d’autres termes, le data lake permet aux entreprises de stocker des données sous leur forme brute, c’est-à-dire non transformées, tandis que les data warehouses servent à extraire des informations à partir de données déjà traitées, donc transformées et nettoyées. 

Comme les lacs de données peuvent stocker un grand volume de données, ils sont souvent utilisés par les organisations qui ont besoin d’analyser de grands ensembles de données. Toutefois, les data lake peuvent être difficiles à gérer et à interroger efficacement, c’est pourquoi les entrepôts de données sont souvent utilisés pour des tâches plus spécifiques telles que l’identification de tendances et de modèles.

Les avantages et inconvénients du Data Lake 

L’un des avantages des lacs de données est qu’ils fournissent un emplacement centralisé pour le stockage des données, ce qui peut rendre la gestion et l’analyse des données plus simples et plus efficaces. En plus, les lacs de données peuvent être moins coûteux que les entrepôts de données traditionnels, car ils ne nécessitent pas le même niveau de traitement et de nettoyage des données. 

Cependant, les lacs de données peuvent également poser certains défis. Par exemple, si les données ne sont pas correctement gérées, elles peuvent devenir “boueuses”, on parle aussi de Data swamp, et difficiles à utiliser. Sans oublier que les risques liés à la sécurité des données peuvent être accrus dans un environnement de lac de données, puisque des données sensibles peuvent être stockées à côté d’ensembles de données moins réglementés. 

Dans l’ensemble, les lacs de données peuvent offrir des avantages importants aux organisations qui cherchent à optimiser leurs efforts de gestion et d’analyse des données. Pour une bonne compréhension et prise en main de votre data lake, n’hésitez pas à contacter notre société de services numériques, Logic@l Conseils.