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Data Lake ou lac de données : définition et utilisation

Laura P

Laura P

5 min

Un Data Lake ou lac de données est une plateforme permettant le stockage et l’analyse de données sans contrainte de type ou de structure. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil indispensable pour les Data Scientists : définition, fonctionnement, cas d’usage, formations…

Les entreprises modernes ont à leur disposition de nombreuses données qu’elles peuvent exploiter de multiples façons, notamment pour l’analyse. Dans ce contexte, un Data Lake peut servir de dépôt pour de multiples projets ” data-driven “.

Un Data Lake, ou lac de données, est un dépôt de stockage permettant de stocker de larges quantités de données structurées, non structurées ou semi-structurées. Il est possible d’y entreposer tous les différents types de données dans leur format natif. Comme dans un véritable lac, les données découlent de différentes sources en temps réel.

Ce type de plateforme ne pose aucune contrainte en termes de taille ou de catégorie de fichier. Elle permet l’analyse de données à haute performance et l’intégration native.

Différents types d’analyse de données peuvent être effectués, comme le traitement Big Data, l’analyse en temps réel, le Machine Learning ou encore la production de tableaux de bord et de visualisations de données.

Au sein du lac de données, chaque élément de donnée reçoit un identifiant unique. Chaque donnée est associée à un ensemble de métadonnées. L’architecture n’est pas hiérarchique, contrairement à celle d’une Data Warehouse.

Pourquoi utiliser un Data Lake ?

Un Data Lake permet de stocker des données en tout genre de manière économique, afin de les analyser ultérieurement. Il offre une vision d’ensemble initiale pour les Data Scientists.

Les données peuvent être stockées sans modèle, indépendamment de leur structure. Le lac de données délivre une agilité pour les organisations.

L’intelligence artificielle et le Machine Learning permettent de réaliser des analyses prédictives très avancées. Il est possible d’analyser des données en provenance de nouvelles sources comme les fichiers de log, les flux de clics, les réseaux sociaux ou les objets connectés.

Grâce au Data Lake, une entreprise est en mesure d’identifier des opportunités et de les saisir. Il est par exemple possible d’attirer et de retenir de nouveaux clients, d’accroître la productivité, d’effectuer une maintenance prédictive, ou de prendre de meilleures décisions.

En l’implémentant, l’entreprise profite d’un avantage sur la concurrence. Selon un sondage mené par Aberdeen, les entreprises ayant implémenté un Data Lake surpassent les organisations similaires en termes de croissance de revenus à hauteur de 9%.

Architecture et fonctionnement d'un Data Lake

Dans un premier temps, les données sont ingérées à partir de différentes sources telles que des bases de données, des serveurs web ou des objets connectés grâce à des connecteurs. Elles peuvent être chargées en lot, ou en temps réel.

Le stockage offert par un lac de données est extensible et permet un accès rapide pour l’exploration de données. Une fois les données entreposées, les données peuvent être converties sous une forme structurée pour faciliter l’analyse. Il est possible de les étiqueter pour y associer des métadonnées.

On peut ensuite utiliser des requêtes SQL ou NoSQL ou même le logiciel Excel pour analyser les données. Dès que l’entreprise se pose une question, il est possible d’effectuer une requête sur le Data Lake en analysant uniquement un sous-ensemble de données pertinentes. Le Data Lake permet aussi la gestion et la gouvernance des données.

Avantages et inconvénients du Data Lake

Un Data Lake permet de stocker et d’analyser les données, et offre une flexibilité à moindre coût. Il permet de dégager de la valeur à partir de n’importe quel type de données. Le principal point fort d’un lac de données est de permettre de centraliser du contenu de différentes sources. Tous les utilisateurs d’une entreprise peuvent y accéder, même s’ils sont séparés géographiquement.

Toutefois, le Data Lake présente aussi des inconvénients. Il s’agit d’une plateforme difficile à gérer et pouvant perdre en pertinence au fil du temps. Le stockage de données non structurées peut rapidement mener au chaos en cas de mauvaise gestion.

L’utilisation d’une telle plateforme peut aussi s’avérer coûteuse, et peut représenter un risque de cybersécurité si elle n’est pas conçue méthodiquement. Les données entreposées sans précautions peuvent aussi causer des problèmes de confidentialité ou de conformité.

Data Lake vs Data Warehouse : quelles sont les différences ?

Les Data Lake et Data Warehouse permettent de stocker des données et de les traiter. Ces systèmes présentent des similitudes, mais aussi d’importantes différences.

L’une des spécificités du Data Lake est la rétention de toutes les données. Une Data Warehouse ne conserve que les données pouvant être utilisées pour répondre à des questions spécifiques ou pour un rapport. Ceci permet de gagner en simplicité et d’économiser de l’espace de stockage.

De son côté le Data Lake conserve toutes les données même si elles ne sont pas utiles dans l’immédiat. Cette approche est rendue possible par le hardware utilisé, généralement très différent de celui sur lequel repose la Data Warehouse et plus économique.

Une autre différence est que le Data Lake prend en charge tous les types de données sans exception, peu importe leur source et leur structure. Elles sont conservées sous leur forme brute et transformées au moment d’être utilisées.

En revanche, les Data Warehouses se contentent le plus souvent de données extraites de systèmes transactionnels comme des métriques quantitatives et les attributs les décrivant. Les sources non-traditionnelles comme les logs de serveurs web, les données de capteurs, de réseaux sociaux ou encore les textes et les images sont généralement ignorées puisque trop chères et trop difficiles à stocker.

Les Data Lakes présentent aussi l’avantage d’être plus facilement adaptables au changement. Une Data Warehouse requiert beaucoup de temps pour être développée et configurée, et le moindre changement peut nécessiter beaucoup de temps et de ressources.

Ce n’est pas le cas avec les lacs de données, puisque toutes les données sont stockées dans leur forme brute. Il est donc possible d’explorer les données de façon innovante, puis d’automatiser un schéma s’il se révèle pertinent.

Enfin, les Data Lakes tendent à fournir des résultats d’analyse plus rapidement. Pour cause, les utilisateurs peuvent accéder à tous types de données avant même qu’elles aient été transformées, nettoyées ou structurées.

Le revers de la médaille est que l’analyse de données sur un Data Lake requiert davantage de compétences techniques. Ces plateformes ne sont pas aussi accessibles aux ” business users ” non techniques que les Data Warehouses. Elles sont donc plutôt réservées aux Data Scientists.

Les Data Warehouses sur le Cloud

Les Data Lakes peuvent être déployés sur site, ou sur le Cloud. Choisir l’informatique en nuage permet de profiter de performances supérieures, d’une élasticité, et d’une fiabilité accrue.

Les utilisateurs peuvent aussi bénéficier de différents moteurs analytiques. La sécurité est également renforcée, le déploiement est accéléré, et les mises à jour de fonctionnalités sont plus fréquentes. Les coûts sont quant à eux proportionnels à l’utilisation réelle.

Comment se former à utiliser un Data Lake

Un Data Lake constitue un précieux atout pour les entreprises de tous les secteurs. Par conséquent, apprendre à maîtriser cet outil permet de trouver facilement du travail dans n’importe quelle industrie.

Pour devenir expert en la matière, vous pouvez vous tourner vers les formations DataScientest. Le Data Lake est incontournable en Data Science, et vous apprendrez donc à l’utiliser à travers nos différents cursus : Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, Data Management ou encore Machine Learning Engineer.

Toutes nos formations proposent une approche innovante de Blended Learning à mi-chemin entre présentiel et distanciel, et peuvent être effectuées en BootCamp intensif ou en Formation Continue. À l’issue du parcours, les apprenants reçoivent un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne.

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