Les lacs de données et les entrepôts de données sont deux types d'architectures de stockage de données dotés d'attributs et de capacités distincts. Le choix de l'une ou de l'autre dépend de l'utilisation prévue des données collectées et des objectifs de l'organisation.
Les deux ont un point commun : ils stockent des données, mais la façon dont ils les traitent est complètement différente. Comparons-les et voyons quelle est la meilleure option pour votre entreprise.
Les données sont l'actif le plus précieux d'aujourd'hui. Les entreprises qui gèrent mieux les données sont en mesure d'aller de l'avant et de dominer leur secteur d'activité plus rapidement. Les données alimentent les décisions, définissent la stratégie et stimulent l'activité. La collecte, la gestion et le stockage des données sont donc des étapes fondamentales pour la réussite des entreprises.
Les organisations axées sur les données qui intègrent les données dans leur stratégie commerciale le savent le stockage n'est pas une question purement technique. L'architecture des données doit répondre à l'afflux massif de données. Les entreprises ont besoin d'un système de gestion efficace pour réagir plus rapidement aux besoins du marché, agir conformément aux réglementations relatives aux données (comme le RGPD), analyser et concevoir leurs prochaines actions. En résumé, pour rester compétitif dans un environnement dynamique et riche en informations.
Les deux principales approches de l'architecture des données sont les lacs de données et les entrepôts de données.
La définition de Data Lake pourrait être « une collection massive de données stockées dans leur format d'origine ». Dans les Data Lakes, la structuration et le traitement des données n'ont lieu qu'au moment de leur extraction. Les lacs de données sont des référentiels qui contiennent des informations utilisées pour les travaux d'analyse, de l'apprentissage automatique aux visualisations. Il n'a été utilisé que récemment pour le Big Data.
La principale caractéristique d'un lac de données est centralisation. En collectant et en stockant des données de toutes sortes et à n'importe quelle échelle, les lacs de données sont solution pratique et peu coûteuse pour travailler avec. Les Data Lakes stockent des données brutes, non structurées, semi-structurées et structurées sans traitement préalable. La structuration se produit uniquement lors de la récupération des données, ce qui offre de nouvelles possibilités aux Data Scientists.
Les lacs de données sont également très flexible et facile à gérer. Il n'y a aucun obstacle à l'introduction de nouveaux types de données, ce qui facilite l'utilisation de différentes applications. Et comme la mise à l'échelle n'est pas un problème, c'est l'une des architectures préférées pour le Big Data.
Cette approche est utile pour les entreprises qui collectent des données en temps réel, dans le cadre de laquelle chaque information est valorisée de la même manière. Les entreprises peuvent utiliser les lacs de données pour gérer les informations et les mettre au service des départements marketing. Il existe une multitude de données sur les utilisateurs, fragmentées selon divers paramètres (heure, géographie, préférences, démographie) qui peuvent être utilisées pour créer des campagnes segmentées à des niveaux hyperpersonnalisés.
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La définition de Data Warehouse est « un système de gestion de données conçu pour stocker des données préstructurées provenant de sources multiples, en grandes quantités ». Leur objectif est de collecter et d'organiser les données par le biais d'un processus de catégorisation spécifique afin de fournir des informations rapidement et d'améliorer le processus de prise de décision des entreprises. Cela signifie que l'utilisation des données doit être définie avant il est chargé dans l'entrepôt.
Les entrepôts de données sont utilisés depuis les années 1980.
Étant donné que l'utilisation des données est prédéterminée, L'architecture de l'entrepôt de données nécessite une planification minutieuse: quel type de données seront récupérées, quels outils seront utilisés pour leur collecte, leur organisation, leur traitement et leur extraction ? L'objectif est de disposer d'un ensemble cohérent de données dans des formats définis, prêtes à être analysées.
Comme il s'agit d'un système de gestion composé de différentes technologies et non d'un référentiel, il implique un niveau d'investissement plus élevé. Le retour se présente sous la forme de des données de meilleure qualité qui permettent de prendre des décisions plus rapidement.
Les entrepôts de données extraient régulièrement des données pertinentes à partir d'applications spécifiques, qu'elles soient internes ou externes, alimentées par les systèmes d'analyse, des clients et des partenaires. Ces données sont ensuite formatées et stockées selon des allocations spécifiques dans l'entrepôt, conformément au format des articles déjà existants. Ensuite, il est traité pour créer des résultats adaptés au processus de prise de décision de l'entreprise.
Cohérence du format est l'un des points forts des entrepôts de données, car il assure l'intégrité et la qualité des informations prêtes à être analysées et utilisées sans délais de traitement.
Revenons au marketing : savoir quels produits de l'entreprise sont les plus demandés peut aider à élaborer une stratégie basée uniquement sur des données d'inventaire prédéfinies et structurées, mettant éventuellement en évidence une tendance d'achat qui n'avait pas été remarquée auparavant.
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Conçus pour les applications Big Data, la principale différence entre ces systèmes de gestion du stockage est que les lacs de données semblent être plus « non gérés » que les entrepôts de données. Mais ce n'est pas le seul.
Il y a quelques éléments à prendre en compte avant d'opter pour l'un d'entre eux :
Avec les Data Lakes, l'objectif de la collecte de données n'est pas défini de manière rigide au moment de l'admission, ce qui permet une plus grande variété de possibilités d'utilisation. Cela peut sembler désorganisé, mais c'est son côté brut qui le rend intéressant (et plus difficile à naviguer).
Les entrepôts de données traitent les données spécifiquement pour un usage prédéterminé défini par l'organisation. Les données digérées ont une valeur unique qui justifie l'espace de stockage qu'elles occupent.
Les lacs de données sont donc parfaits pour stocker des données en vue d'une utilisation imprévue ultérieurement ; les entrepôts de données sont idéaux pour une organisation compulsive avec un objectif et une application définis.
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Parfois, ce ne devrait pas être l'un ou l'autre, mais les deux. Les lacs de données peuvent être la première source pour les entrepôts de données. Imaginez que les données sont de l'eau : nous pouvons les extraire du lac et les stocker dans l'entrepôt. Mais, avant d'entrer dans l'entrepôt, il doit être mis en bouteille et étiqueté pour être correctement placé afin de pouvoir être récupéré facilement de la manière la plus efficace possible.
Fondamentalement, les lacs de données et les entrepôts de données sont deux moyens de stocker et d'utiliser de grandes quantités de données collectées et de les appliquer au développement commercial. La différence réside dans la manière dont les données sont traitées et dans quel but. Comprendre comment et pourquoi les données sont utilisées vous aidera à définir la meilleure option de stockage et de gestion pour votre entreprise.
Rédacteur de contenu et producteur de médias numériques qui s'intéresse à la relation symbiotique entre la technologie et la société. Les livres, la musique et les guitares sont une constante.
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