Un data lake est un référentiel de stockage centralisé qui contient de vastes quantités de données brutes dans leur format natif : structuré, semi-structuré et non structuré. Contrairement aux bases de données traditionnelles ou aux data warehouses, les data lakes sont construits pour mettre à l’échelle, stocker et traiter des volumes massifs de données diverses pour l’analytique, la science des données et le machine learning.
Les data lakes sont conçus pour être flexibles et rentables, permettant aux organisations de collecter et de conserver toutes leurs données avant qu’elles ne soient nettoyées ou transformées. Ils sont donc idéaux pour les entreprises qui souhaitent analyser des données qu’elles ne comprennent peut-être pas encore entièrement ou qui souhaitent utiliser les données à des fins multiples au fil du temps.
Comment fonctionne un data lake ?
Les data lakes sont généralement construits sur un stockage d’objets basé sur le cloud, comme Amazon S3, Azure Data Lake Storage ou Google Cloud Storage. L’architecture de base comprend
- Ingestion : Les données sont ingérées à partir de différentes sources (bases de données, API, IoT, journaux, fichiers) en temps réel ou par lots.
- Stockage : Les données brutes sont stockées dans leur format d’origine, tel que JSON, CSV, Parquet, audio, vidéo ou images.
- Traitement : Les données sont traitées à l’aide de cadres de big data comme Apache Spark, Hadoop ou Presto.
- L’accès : Les analystes et les scientifiques interrogent les données à l’aide de moteurs SQL, de carnets de notes ou d’outils de BI.
Data Lake vs. Data Warehouse
| Fonctionnalité | Data lake | Data warehouse |
|---|---|---|
| Type de données | Tous les types (structurés, semi-structurés, non structurés) | Structuré uniquement |
| Schéma | Schéma en lecture | Schéma en écriture |
| Coût | Faible (stockage d’objets bon marché) | Élevé (optimisé pour les performances) |
| Performance | Dépend du moteur de traitement | Haut pour les requêtes SQL |
| Meilleur pour | Science des données, exploration, ML | Rapports, tableaux de bord BI |
Avantages d’un data lake
- Évolutivité : traitez des pétaoctets de données provenant de sources diverses.
- Flexibilité : Stockez toutes sortes de données brutes, quel que soit leur format ou leur structure.
- Rentable : Utilisez un stockage en nuage abordable pour une conservation à long terme
- Prêt pour l’avenir : Préservez les données pour des use cases qui n’ont pas encore été définis.
- Prêt pour le ML et l’IA : Support de l’entraînement des modèles, de l’exploration des données et de l’ingénierie des fonctionnalités.
Cas d’utilisation courants
| Use cases | Description |
|---|---|
| Science des données | Stocker les caractéristiques brutes pour la modélisation et l’expérimentation |
| Analyse des journaux | Collecte et interrogation de journaux de serveurs, d’applications ou d’appareils |
| Client 360 | Unifiez les données provenant du web, du mobile, de la gestion de la relation client, etc. en une seule vue |
| Gestion des données de l’IdO | Ingérer et stocker un grand nombre de données de capteurs et d’appareils |
| Archivage des données | Conserver les données historiques à des fins de conformité ou d’analyse future |
Les défis des data lakes
- Risque de marécage de données : Sans gouvernance, les lacs de données peuvent devenir désorganisés et inutilisables.
- Performance : Les requêtes sont plus lentes, sauf si elles sont combinées à des moteurs optimisés.
- Complexité : La construction, la sécurisation et la maintenance nécessitent un effort d’ingénierie.
Comment ClicData s’intègre aux data lakes
ClicData vous permet de vous connecter à des sorties curatées et structurées de votre data lake et de les transformer en tableaux de bord et rapports exploitables. Que votre lac de données soit construit sur S3, Azure ou une autre plateforme, ClicData vous permet de :
- Connexion via des moteurs SQL comme Athena, Synapse ou Presto
- Créez des indicateurs visuels de performance à partir de données brutes ou transformées.
- Planifiez des rafraîchissements pour maintenir les tableaux de bord à jour
- Partager des informations en toute sécurité avec les parties prenantes internes et externes
Avec ClicData, votre data lake devient une base puissante pour l’analytique, et non plus un simple seau de stockage.
FAQ sur les data lakes
En quoi un data lake est-il différent d’un data warehouse ?
Un data lake stocke des données brutes structurées, semi-structurées et non structurées avec un schéma en lecture, tandis qu’un warehouse ne stocke que des données structurées et nettoyées avec un schéma en écriture, optimisées pour la BI et le reporting.
Quels sont les principaux avantages de l’utilisation d’un data lake ?
Les data lakes offrent un stockage rentable, une évolutivité jusqu’à des pétaoctets et une flexibilité permettant de conserver les données dans leur format natif. Ils sont également idéaux pour les use cases de ML et d’IA, l’analyse exploratoire et la pérennisation des stratégies de données.
Quels sont les défis auxquels les équipes doivent être attentives lors de la construction d’un data lake ?
Sans gouvernance, les lacs peuvent se transformer en « marécages de données ». Les performances peuvent être plus lentes que celles des entrepôts, et des efforts d’ingénierie sont nécessaires pour les pipelines d’ingestion, la gestion des métadonnées et la sécurité.
Comment ClicData fonctionne-t-il avec les data lakes ?
ClicData se connecte à des ensembles de données curatées ou transformées à partir de lacs via des moteurs SQL comme Athena, Synapse ou Presto. Il permet aux équipes de créer des tableaux de bord, d’automatiser les mises à jour et de partager des informations sécurisées, transformant ainsi un lac en une couche analytique utilisable.