Data Lake vs Data Warehouse : comment choisir la bonne solution en 2024

Pour les novices en matière de données et d'analyse, il n'est pas rare de confondre les entrepôts de données et les lacs de données. Tous deux sont des référentiels permettant de stocker de grands volumes de données, mais ils ont des caractéristiques et des cas d'utilisation de base distincts. Cet article vise à vous renseigner sur les entrepôts de données et les lacs de données, sur les cas dans lesquels les grandes organisations les utilisent et sur les domaines dans lesquels chaque architecture de données se démarque réellement.

Entrepôts de données

Les entrepôts de données existent depuis un certain temps déjà, et de nombreux lecteurs du blog connaissent peut-être leur architecture. Pour les nouveaux arrivants, un entrepôt de données est un référentiel centralisé conçu pour stocker des données structurées, c'est-à-dire des données qui ont déjà été traitées pour un cas d'utilisation très spécifique. Il peut s'agir de fichiers journaux, de fichiers Excel et CSV définis, de données PoS, de bases de données SQL, etc. Par rapport aux lacs de données, les entrepôts de données sont beaucoup plus rapides pour interroger et analyser les données structurées. Ils ont des schémas rigides (schéma à l'écriture), ce qui signifie que les ensembles de données doivent être transformés et traités dans un format/schéma spécifique lorsqu'ils sont ingérés dans un entrepôt de données.

Cas d'utilisation des entrepôts de données

Business Intelligence et tableaux de bord : les équipes de données utilisent des entrepôts de données pour analyser les données et fournir une vue fiable et cohérente des indicateurs commerciaux dans l'ensemble de l'organisation. Elles peuvent également contribuer à créer des tableaux de bord visuels qui peuvent être présentés aux chefs d'entreprise et aux cadres supérieurs pour une prise de décision basée sur les données.
Analyse historique : les entrepôts de données peuvent être utilisés pour analyser les données historiques, suivre les changements au fil du temps, effectuer des analyses de tendances et prédire la demande future.
Optimisations des performances : les entrepôts de données sont optimaux pour les applications et les équipes nécessitant des requêtes rapides (éventuellement en temps réel ou quasi réel).
Création de datamarts : les entrepôts de données sont généralement utilisés pour aider à créer des datamarts plus petits pour les unités et les départements individuels de l'entreprise.

Lacs de données

Les lacs de données sont des référentiels de stockage qui peuvent stocker toutes les données dans un format brut et intact. Ils peuvent stocker des ensembles de données non structurés, semi-structurés et structurés sans nécessiter de transformations lors de leur ingestion ; le schéma requis est appliqué lorsque les données sont récupérées et utilisées pour le traitement en aval (schéma à la lecture).

Cas d'utilisation des Data Lakes :

Analyse de grands ensembles de données non structurées : les lacs de données sont idéaux pour effectuer des analyses sur de grands ensembles de données, notamment des données provenant de journaux, de publications sur les réseaux sociaux, de capteurs IoT, d'images, de vidéos, d'audio, etc.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique : les lacs de données stockent des données brutes qui sont récupérées, traitées et transformées pour former des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles d'IA.
Science des données : les ingénieurs et scientifiques des données utilisent des lacs de données pour accéder à des données brutes et non filtrées à des fins d'analyses exploratoires et de tests d'hypothèses.
Archivage des données : les lacs de données peuvent également constituer un référentiel de stockage à faible coût pour les données inactives d'une entreprise.

Quand choisir un Data Lake ou un Data Warehouse ?

Choisissez un entrepôt de données lorsque :

Vous avez besoin de capacités d'interrogation rapides sur des ensembles de données structurés
Vos habitudes d'accès et d'utilisation des données sont très bien définies et peu susceptibles de changer fréquemment
Vous avez besoin d'une source unique de vérité pour toutes les mesures commerciales granulaires

Choisissez un lac de données lorsque :

Vous devez stocker de grands volumes de types de données divers
Vos besoins en données ne sont pas encore entièrement définis
Vous souhaitez investir dans des projets de science des données et de ML/AI
Vous avez besoin d'une solution flexible et évolutive avec des coûts de stockage comparativement inférieurs

Dans une entreprise moderne, les lacs de données et les entrepôts de données sont tous deux importants. La plupart des organisations utilisent les lacs de données et les entrepôts de données de manière interchangeable dans leurs opérations quotidiennes pour le stockage et le traitement initial des données avant de passer aux entrepôts de données pour effectuer des tâches d'analyse en aval sur des ensembles de données prêts à être interrogés. À mesure que les industries deviennent de plus en plus numériques, il devient crucial de comprendre quand et comment différentes architectures de données peuvent être utilisées pour une gestion et une analyse des données efficaces et efficientes.

À propos de l’auteur

Bonjour ! Je suis Haricharaun Jayakumar, cadre supérieur en marketing produit chez Solix Technologies. Je me concentre principalement sur les données et l'analyse, les architectures de gestion des données, l'intelligence artificielle d'entreprise et l'archivage. J'ai obtenu mon MBA à l'ICFAI Business School, Hyderabad. Je dirige des études de marché, des projets de génération de leads et des initiatives de marketing produit pour Solix Enterprise Data Lake et Enterprise AI. En dehors de tout ce qui concerne les données et les affaires, j'aime parfois écouter et jouer de la musique. Data Lake vs Data Warehouse est un sujet que j'aborde fréquemment dans mon travail. Les comparaisons entre Data Lake et Data Warehouse sont cruciales pour comprendre les architectures de données modernes. J'explique souvent les différences entre Data Lake et Data Warehouse aux clients. Mon expertise dans les solutions Data Lake vs Data Warehouse aide les organisations à prendre des décisions éclairées. J'ai écrit plusieurs articles sur les technologies Data Lake vs Data Warehouse. Comprendre les nuances entre Data Lake et Data Warehouse est essentiel dans le monde actuel axé sur les données. Les considérations sur Data Lake vs Data Warehouse sont essentielles pour concevoir des stratégies de données efficaces. Merci !