Plongez dans les data lakes

Avec l'explosion des données numériques, les organisations sont confrontées au défi d'organiser, de stocker et d'analyser ces informations massives pour extraire des informations précieuses. Pour y faire face, des solutions ont été développées, comme les data warehouses et, plus récemment, les data lakes.

Qu'est-ce qu'un data lake ?

Un data lake est un système ou un dépôt de stockage de données à grande échelle conçu pour stocker des données brutes, sous leurs formes originales ou très peu transformées. Cette approche permet une grande flexibilité, car elle permet de stocker toutes sortes de données, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Contrairement aux bases de données traditionnelles ou aux data warehouses, il n'y a pas besoin de définir à l'avance le type ou la structure des données avant de les stocker.

Différences entre data lake et data warehouse

Définition et objectifs d'un data warehouse

Avant de plonger dans les différences, il est important de comprendre ce qu'est un data warehouse. Un data warehouse est une grande base de données orientée sujet, intégrée, non volatile et variable dans le temps, qui aide à la prise de décision dans l'entreprise. Il est structuré pour faciliter l'extraction de données et la réalisation d'analyses. En général, les données sont nettoyées, transformées et cataloguées avant d'être stockées dans un data warehouse.

Comparaison directe : data lake vs data warehouse

Structuration des données

Au sein d’un data warehouse, les données sont hautement structurées, organisées, formatées et prêtes pour l'analyse. Elles sont généralement stockées sous forme de tables avec des lignes et des colonnes, ce qui facilite l'extraction de ces mêmes données.

En revanche, dans un data lake, les données sont stockées sous leur forme brute, sans aucun type de structure ou de format préalable. 

Flexibilité

Un data warehouse est moins flexible, car la structure des données doit être définie avant leur stockage. En outre, il est plus difficile de changer cette structure une fois qu'elle est établie.

Un data lake est, quant à lui, beaucoup plus flexible, car il n'y a pas besoin de définir la structure des données à l'avance. Il est aisé de changer la manière dont les données sont utilisées et analysées.

Utilisation

De par leur nature bien ordonnée, les données présentes dans un data warehouse sont parfaites pour générer des rapports et des analyses opérationnelles où les questions et les problèmes sont bien définis.

Un data lake est idéal pour l'exploration de données, l'analyse de données massives, le machine learning et l'analyse de données où les problématiques ne sont pas encore bien définies.

Sécurité

Comme les données sont structurées et que leur utilisation est bien définie, il est beaucoup plus facile de mettre en place des contrôles de sécurité dans un data warehouse que dans un data lake (même si des solutions modernes de data lakes sont désormais dotées de fonctionnalités de sécurité robustes).

Quels sont les atouts d’un data lake ?

Les data lakes présentent de nombreux avantages, parmi lesquels : 

• Capacité de stockage massive. En effet, les data lakes sont conçus pour stocker d'immenses volumes de données, de l'ordre des pétaoctets voire des exaoctets.

• Accessibilité et intégration des données. Les data lakes peuvent stocker tous les types de données (structurées, semi-structurées, non structurées) en provenance de sources hétérogènes.

• Adaptabilité. Flexibles et évolutifs, les data lakes sont capables de s'adapter à des sources de données en constante évolution.

• Réduction des coûts et optimisation des performances. Moins coûteux à mettre en place et à maintenir que les data warehouses traditionnels, ils utilisent des technologies de stockage et de traitement de données à bas coût, comme Hadoop et Spark. De plus, ils sont optimisés pour le traitement et l'analyse de grandes quantités de données.

Comment fonctionne un data lake ?

Un data lake est bien plus qu'un simple réservoir de données. Afin d’en tirer le maximum, il est essentiel de comprendre sa structure et de mettre en place une gouvernance appropriée des données.

L'importance de la gouvernance des données

La gouvernance des données englobe la façon dont les données sont collectées, stockées, gérées et utilisées dans une organisation. Elle inclut des aspects tels que la qualité des données, la sécurité et la confidentialité, l'intégrité des données ainsi que les politiques de conformité. 

Une bonne gouvernance des données est essentielle pour garantir que les informations contenues dans le data lake sont exactes, fiables et utilisables. Sans une gouvernance adéquate, le data lake risque de devenir un « Data Swamp » (marécage de données), c'est-à-dire un réservoir rempli de données inutiles, non vérifiées et de faible qualité.

Le rôle des métadonnées

Les métadonnées sont essentielles pour rendre les données exploitables dans un data lake. Elles décrivent les données et permettent aux utilisateurs de comprendre leur contexte, leur provenance et leur utilité. Les métadonnées facilitent également la recherche et la récupération des données. En l'absence de métadonnées adéquates, les utilisateurs peuvent passer un temps considérable à essayer de comprendre ce que chaque ensemble de données représente.

Organisation d’un data lake

La plupart des data lakes sont organisés en trois zones principales :

• La zone de réception (Landing Zone) est l'endroit où les données brutes arrivent en premier. Ces données ne sont pas encore nettoyées ou transformées.

• La zone de préparation (Staging Zone) est l'endroit où les données sont nettoyées, transformées et préparées pour l'analyse. Cette zone peut également servir de zone tampon pour tester de nouvelles transformations ou intégrations.

• La zone organisée (Curated Zone) contient des données qui ont été nettoyées, transformées et enrichies, prêtes à être utilisées par les data-analysts et les data-scientists pour l'analyse et le reporting.

Évolution future des data lakes 

Les data lakehouses

Un data lakehouse n’est rien d’autre qu’une combinaison des meilleures caractéristiques des data lakes et des data warehouses. Il maintient la flexibilité, l'évolutivité et le faible coût des data lakes tout en incorporant des caractéristiques clés des data warehouses comme les schémas de données conçus pour l'analyse, les contrôles de qualité des données et les performances pour le requêtage à grande échelle.

Intégration avec le machine learning et l'intelligence artificielle

Avec l'avènement de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, les data lakes évoluent pour devenir des plateformes de formation et d'inférence pour ces modèles. De plus en plus d'organisations cherchent à intégrer ces technologies à leurs data lakes pour automatiser la prise de décision et gagner des insights plus profonds de leurs données.

En conclusion, les data lakes représentent une partie essentielle de l'écosystème des données modernes. En offrant une structure flexible et évolutive pour le stockage et l'analyse de grandes quantités de données, ils jouent un rôle clé dans la transformation numérique des organisations. Par ailleurs, l'avènement des data lakehouses et du machine learning ouvre la voie à une nouvelle génération de gestion des données.

Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies.