Entrepôt de données vs lac de données

Introduction

Lorsqu'une organisation doit choisir entre un entrepôt de données et un lac de données, elle est confrontée à des décisions fondamentales concernant le stockage, la gestion et l'exploitation de ses données. Qu'il s'agisse de données structurées ou non structurées, de solutions de stockage d'entreprise ou de la mise en place d'un référentiel de données centralisé, ce choix est stratégique. Cet article présente les principales architectures, les cas d'usage, les coûts, les modèles opérationnels et les tendances futures des entrepôts de données et des lacs de données afin d'aider les décideurs à faire le bon choix.

Ce guide utilise un langage clair et accessible, décompose les concepts techniques en éléments faciles à comprendre, compare les plateformes d'intelligence cloud, explique comment les pipelines de données d'apprentissage automatique s'y intègrent et montre comment aligner la technologie (y compris la gestion des données cloud Solix) avec les objectifs commerciaux. À la fin de ce guide, vous serez en mesure d'évaluer la différence entre un lac de données et un entrepôt de données, de comprendre le principe du schéma à la lecture par rapport au schéma à l'écriture et de décider comment mettre en œuvre une plateforme d'analyse de données rentable pour votre entreprise.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données?

Un entrepôt de données est un référentiel géré conçu pour les données structurées, généralement nettoyées, transformées et organisées afin que les utilisateurs métiers puissent y accéder pour la création de rapports et l'analyse décisionnelle.

Dans ce modèle, vous définissez un schéma en amont (schéma à l'écriture) afin que les données soient chargées de manière cohérente et prévisible. L'entrepôt de données prend en charge l'analyse, les tableaux de bord, les rapports historiques et la prise de décision à l'échelle de l'entreprise.

Les caractéristiques typiques incluent des données orientées sujet, variables dans le temps (c'est-à-dire qui conservent l'historique), non volatiles (les données ne changent pas souvent après leur chargement) et intégrées à partir de sources multiples.

Qu'est-ce qu'un Data Lake?

Un lac de données est un vaste référentiel qui stocke des données brutes — structurées, semi-structurées et non structurées — dans leur format natif jusqu'à ce que vous décidiez comment les utiliser.

Contrairement aux entrepôts de données, un lac de données utilise le schéma à la lecture : les données sont d’abord chargées, puis structurées lors des requêtes et analyses. Cette approche offre une grande flexibilité pour l’apprentissage automatique, la science des données, le streaming, l’Internet des objets et les nouveaux scénarios liés au Big Data.

L'architecture est souvent construite sur un stockage bon marché et évolutif (par exemple, dans des systèmes de stockage d'objets cloud) et découple le calcul du stockage pour permettre des solutions de big data évolutives.

Entrepôt de données vs lac de données – Principales différences

Structure des données : données structurées vs données non structurées

Dans le domaine des solutions de stockage de données d'entreprise, les entrepôts de données excellent dans le traitement des données structurées : tables bien modélisées, formats cohérents et transformations définies. Les lacs de données, quant à eux, prennent en charge les données non structurées (journaux, réseaux sociaux, données de capteurs, fichiers multimédias) ainsi que les données structurées.

Schéma : Schéma à l’écriture vs Schéma à la lecture

Les entrepôts de données imposent un schéma dès l'ingestion : vous connaissez le format, vous contrôlez la qualité. Les lacs de données, quant à eux, retardent la structuration jusqu'à la récupération : ils sont flexibles, mais nécessitent une gouvernance des données plus rigoureuse.

Objectif et utilisateurs

Les entrepôts de données servent les analystes métier, les gestionnaires et les tableaux de bord pour les cas d'utilisation connus. Les lacs de données servent les data scientists, les ingénieurs et l'analyse exploratoire pour les cas d'utilisation inconnus ou émergents.

Considérations relatives aux coûts et aux performances

Les lacs de données offrent généralement des coûts de stockage inférieurs et une plus grande flexibilité ; les entrepôts de données offrent des performances de requête plus rapides pour l’analyse structurée, mais à un coût plus élevé et nécessitent un temps de construction plus long.

Gouvernance et qualité des données

Les entrepôts de données intègrent une gouvernance robuste, des contrôles qualité et des modèles éprouvés. Les lacs de données nécessitent des outils supplémentaires pour la gestion des métadonnées, le catalogage et la gouvernance, sous peine de devenir de véritables « marécages de données ».

Quand choisir un entrepôt de données plutôt qu'un lac de données ?

Le choix entre un entrepôt de données et un lac de données dépend de l'adéquation entre les besoins métiers, la maturité des données et les ambitions analytiques. Voici quelques questions à se poser :

• Vos cas d'utilisation analytiques sont-ils bien définis et stables (pointant vers un entrepôt de données) ?
• Disposez-vous de volumes importants de données variées, y compris des sources non structurées, et de cas d'utilisation exploratoires (orientés vers un lac de données) ?
• Avez-vous besoin de tableaux de bord haute performance pour les utilisateurs métiers, ou de pipelines d'apprentissage automatique et d'analyses ad hoc pour les scientifiques ?
• Quel est votre budget, votre niveau de maturité technique et votre posture de gouvernance ?
• Pourriez-vous déployer les deux (dépôt central) et les intégrer dans une architecture hybride ?

Dans les environnements modernes, de nombreuses organisations adoptent les deux : un lac de données pour l'ingestion et la flexibilité, et un entrepôt de données pour des analyses plus poussées, s'alignant ainsi efficacement sur les solutions de stockage de données d'entreprise et une stratégie de référentiel de données centralisé.

Considérations architecturales : Architecture de lac de données et entrepôt de données géré

Architecture de lac de données

Une architecture de lac de données robuste comprend des pipelines d'ingestion (par lots et en continu), un catalogue de métadonnées, un stockage de données (zone brute, zone organisée), des moteurs de calcul pour l'analyse et l'apprentissage automatique, et des cadres de gouvernance.

Entrepôt de données géré

Les solutions d'entrepôt de données géré dans le cloud offrent une modélisation des données de niveau entreprise, des performances élevées, une mise à l'échelle automatique et une intégration avec les outils de BI. Elles réduisent les coûts opérationnels pour les équipes qui souhaitent un environnement de visualisation de la business intelligence performant.

Solution Big Data évolutive et stockage de données flexible

Pour les organisations qui gèrent des volumes massifs de données hétérogènes, définir une solution Big Data évolutive implique de choisir une infrastructure capable de supporter une croissance illimitée, des formats de stockage de données flexibles (par exemple, Parquet, ORC) et une puissance de calcul élastique. Les lacs de données excellent souvent dans ce domaine, tandis que les entrepôts de données peuvent offrir une vitesse élevée pour des charges de travail plus spécifiques.

Analyse de données rentable : cas d'utilisation et valeur commerciale

En alignant l'architecture sur les besoins métiers, vous accédez à une analyse de données rentable. Un entrepôt de données offre un rapport coût/performance prévisible pour les rapports courants. Un lac de données permet une exploration approfondie, des lacs de données pilotés par l'IA et des pipelines de données d'apprentissage automatique, susceptibles de générer de nouvelles perspectives, mais nécessitant potentiellement des investissements et une gouvernance plus importants.

Les organisations utilisant les deux peuvent créer un pipeline où les données brutes atterrissent dans un lac de stockage, puis les données affinées et gouvernées sont acheminées vers l'entrepôt de données, atteignant ainsi à la fois flexibilité et fiabilité, répondant aux objectifs des solutions de stockage de données d'entreprise.

Le rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique : lacs de données pilotés par l'IA et entrepôts de données d'analyse prédictive

L'analyse moderne combine de plus en plus les capacités de l'IA et du ML. Un lac de données sert de matière première aux pipelines de données d'apprentissage automatique, tandis qu'un entrepôt de données peut héberger des modèles de données d'analyse prédictive ou des informations consolidées.

Grâce aux lacs de données pilotés par l'IA, vous pouvez ingérer des données non structurées, appliquer une classification automatisée, exécuter du traitement automatique du langage naturel ou de l'analyse d'images, et intégrer les résultats à la veille stratégique. La gouvernance et la transparence deviennent essentielles ; une gouvernance des données basée sur l'IA est indispensable pour gérer les risques. Les plateformes d'intelligence dans le cloud rendent cette approche possible à grande échelle.

Architectures hybrides et émergentes : le lac de données et le référentiel de données centralisé

Le modèle évolutif d'un référentiel de données centralisé prend souvent la forme d'un lac de données : une architecture unifiée combinant le stockage des données brutes d'un lac et les performances/la structure d'un entrepôt de données.

Cette approche hybride prend en charge diverses charges de travail : tableaux de bord interactifs pour les utilisateurs métiers, modélisation exploratoire pour les data scientists, tout en utilisant une couche de stockage et de calcul unifiée. Elle permet aux organisations de construire des plateformes de données plus agiles et évolutives, alignées sur les solutions de stockage de données d'entreprise et offrant un stockage de données évolutif.

Meilleures pratiques de mise en œuvre et pièges à éviter

Pratiques d'excellence

Commencez par définir clairement les cas d'utilisation métier, définissez la propriété et la gouvernance des données, créez un catalogue de métadonnées, choisissez les formats appropriés et définissez les pipelines reliant les composants du lac de données et de l'entrepôt. Adoptez un déploiement agile, surveillez l'utilisation et itérez.

Pièges à éviter

Ne créez pas un lac de données sans gouvernance, car il deviendra un véritable bourbier. Ne déployez pas un entrepôt de données sans anticiper sa flexibilité future et la gestion des données non structurées. N'ignorez surtout pas les modèles de coûts, les compromis en matière de performance ni la formation des utilisateurs.

Comment Solix vous aide – Votre partenaire pour la gestion des données dans le cloud

Lors de l'évaluation des stratégies d'entrepôt de données et de lac de données au sein de votre entreprise, des solutions telles que Solix, solution de gestion de données dans le cloud, apportent une réelle valeur ajoutée. Solix offre des fonctionnalités de gestion des métadonnées, de catalogage des données, de pipelines d'ingestion, de gouvernance, d'intégration avec les données structurées et non structurées, et prend en charge les architectures hybrides, y compris les modèles de référentiel de données centralisés.

Avec Solix, vous pouvez déployer un entrepôt de données géré, créer une architecture de lac de données évolutive ou adopter une solution de lac de données unifiée. Cette solution prend en charge les pipelines de données d'apprentissage automatique, les charges de travail d'entrepôt de données d'analyse prédictive et la gouvernance des données avec l'IA, vous aidant ainsi à bâtir une plateforme d'analyse de données rentable et à choisir l'architecture la mieux adaptée à l'évolution de votre entreprise.

En bref, Solix vous permet de combler le fossé entre les besoins flexibles en matière de solutions de big data (lac de données) et les besoins structurés en matière de business intelligence (entrepôt de données) au sein d'une seule plateforme, facilitant ainsi la mise en œuvre de solutions de stockage de données d'entreprise et permettant de tirer pleinement parti des avantages d'une conception de référentiel de données centralisée.

Questions fréquemment posées

Quelle est la différence entre un entrepôt de données et un lac de données ?

Un entrepôt de données stocke des données traitées et structurées à des fins de veille stratégique et de reporting ; un lac de données stocke des données brutes et diverses (structurées, semi-structurées, non structurées) pour la flexibilité, l'analyse et l'apprentissage automatique.

Quand devrais-je utiliser un lac de données plutôt qu'un entrepôt de données ?

Utilisez un lac de données lorsque vous disposez de grands volumes de données variées, d'analyses exploratoires, de pipelines d'apprentissage automatique ou de données non structurées ; utilisez un entrepôt de données lorsque vos cas d'utilisation sont définis, nécessitent des rapports haute performance et des données propres.

Quelle est la différence entre un schéma à la lecture et un schéma à l'écriture ?

Le schéma à l'écriture (utilisé par les entrepôts de données) signifie que vous définissez le schéma avant de charger les données ; le schéma à la lecture (utilisé par les lacs de données) signifie que vous chargez les données sous forme brute et appliquez le schéma lors de la lecture/analyse.

Une entreprise peut-elle utiliser à la fois un entrepôt de données et un lac de données ?

Oui, de nombreuses entreprises adoptent des modèles hybrides ou une architecture de type lac de données, utilisant un lac de données pour le stockage brut et un entrepôt de données (ou entrepôt géré) pour des analyses plus poussées.

Quels sont les coûts induits par un lac de données par rapport à un entrepôt de données ?

Les lacs de données ont généralement des coûts de stockage plus faibles et une plus grande flexibilité ; les entrepôts de données coûtent souvent plus cher, mais offrent des performances et une fiabilité supérieures pour les cas d’utilisation liés à l’informatique décisionnelle.

Comment les pipelines de données d'apprentissage automatique s'intègrent-ils à ces architectures ?

Les pipelines de données d'apprentissage automatique ingèrent fréquemment des données brutes dans des lacs de données, puis les traitent et les affinent pour en extraire des caractéristiques ou des ensembles structurés. Ces données peuvent ensuite être intégrées à un entrepôt de données pour une utilisation plus large, ou directement exploitées pour des analyses avancées. L'architecture doit prendre en charge ces deux modèles.

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