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.
Tous deux ont un point commun : ils stockent des données, mais leur mode de traitement diffère radicalement. Comparons-les pour déterminer quelle option est la plus adaptée à votre entreprise.
Les données sont aujourd'hui l'actif le plus précieux. Les entreprises qui maîtrisent le mieux leurs données sont capables d'avancer et de dominer leur secteur 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 ces dernières 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 d'informations. Les entreprises ont besoin d'un système de gestion efficace pour réagir plus rapidement aux besoins du marché, se conformer aux réglementations (comme le RGPD), analyser et concevoir leurs prochaines actions. En résumé, pour rester compétitif dans un environnement dynamique et riche en données.
Les deux principales approches en matière d'architecture de données sont les lacs de données (Data Lakes) et les entrepôts de données (Data Warehouses).
On pourrait définir un lac de données comme « une vaste collection de données stockées dans leur format d'origine ». Dans les lacs de données, la structuration et le traitement n'interviennent qu'au moment de l'extraction. Ces référentiels contiennent des informations exploitées pour des travaux d'analyse, allant de l'apprentissage automatique à la visualisation. Ce terme n'est utilisé que depuis peu dans le domaine du Big Data.
La caractéristique principale d'un lac de données est la centralisation. En collectant et en stockant des données de toutes natures et à n'importe quelle échelle, les lacs de données constituent une solution pratique et économique pour travailler. Les lacs de données stockent des données brutes, non structurées, semi-structurées et structurées sans traitement préalable. La structuration ne s'effectue qu'au moment de la récupération des données, ce qui ouvre de nouvelles perspectives aux data scientists.
Les lacs de données sont également très flexibles et faciles à gérer. L'intégration de nouveaux types de données ne pose aucun obstacle, ce qui facilite l'utilisation de différentes applications. Et comme la mise à l'échelle ne constitue pas un problème, il s'agit de l'une des architectures privilégiées pour le Big Data.
Cette approche est utile pour les entreprises qui collectent des données en temps réel, où 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 exploitées pour créer des campagnes segmentées à des niveaux hyperpersonnalisés.
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Un entrepôt de données (Data Warehouse) est un système de gestion conçu pour stocker de grandes quantités de données préstructurées provenant de sources multiples. Son objectif est de collecter et d'organiser ces données via un processus de catégorisation spécifique afin de fournir des informations rapidement et d'améliorer la prise de décision en entreprise. Cela signifie que l'utilisation des données doit être définie avant qu'elles ne soient chargées 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 sera récupéré, 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 simple référentiel, il implique un niveau d'investissement plus élevé. Le retour sur investissement se manifeste par des données de meilleure qualité permettant une prise de décision plus rapide.
Les entrepôts de données extraient régulièrement des informations pertinentes à partir d'applications spécifiques, qu'elles soient internes ou externes, alimentées par des systèmes d'analyse, des clients ou des partenaires. Ces données sont ensuite formatées et stockées selon des allocations spécifiques dans l'entrepôt, en conformité avec les structures existantes. Elles sont ensuite traitées pour générer des résultats adaptés au processus décisionnel de l'entreprise.
La cohérence du format est l'un des points forts des entrepôts de données, car elle garantit l'intégrité et la qualité des informations, prêtes à être analysées et utilisées sans délai de traitement.
Prenons l'exemple du marketing : savoir quels produits sont les plus demandés permet d'élaborer une stratégie basée sur des données d'inventaire structurées, mettant potentiellement en évidence des tendances d'achat jusqu'alors inaperçues.
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Conçus pour les applications Big Data, ces systèmes de gestion du stockage se distinguent principalement par le fait que les lacs de données semblent moins « structurés » que les entrepôts de données. Mais ce n'est pas leur seule différence.
Voici quelques éléments à prendre en compte avant de faire votre choix :
Avec les Data Lakes, l'objectif de la collecte n'est pas défini de manière rigide au moment de l'ingestion, ce qui permet une plus grande variété d'utilisations possibles. Cela peut sembler désorganisé, mais c'est précisément ce caractère brut qui fait leur intérêt (tout en les rendant plus complexes à naviguer).
Les entrepôts de données traitent les informations spécifiquement pour un usage prédéterminé par l'organisation. Ces données traitées possèdent une valeur unique qui justifie l'espace de stockage qu'elles occupent.
Les lacs de données sont donc parfaits pour stocker des informations en vue d'une utilisation future imprévue, tandis que les entrepôts de données sont idéaux pour une organisation rigoureuse avec un objectif et une application bien 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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