Dans le domaine du numérique, les Data Lakes et Data Warehouses sont deux solutions largement utilisées pour stocker des données. Pour autant, leurs avantages et cas d’utilisations sont souvent confondus. Savoir les distinguer est donc essentiel, car ils répondent à des objectifs différents qui nécessitent des ressources et des compétences qui le sont tout autant. Un data lake peut convenir à une entreprise, là où une data warehouse sera plus adaptée pour une autre. Dans cet article, vous apprendrez à faire la différence entre ces deux termes, quels sont leurs avantages et dans quoi ils excellent. Ainsi, il sera plus simple pour vous de faire votre choix.
Qu’est-ce qu’un Data Lake ?
Un Data Lake, ou lac de données, est un dépôt de stockage qui permet 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 ce qui concerne la taille ou la 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.
Qu’est-ce qu’une Data Warehouse ?
Un Data Warehouse, ou entrepôt de données, est une plateforme utilisée pour collecter et analyser des données en provenance de multiples sources hétérogènes. Elle occupe une place centrale au sein d’un système de Business Intelligence.
Cette plateforme marie plusieurs technologies et composants permettant d’exploiter la donnée. Elle permet le stockage d’un large volume de données, mais aussi la requête et l’analyse. L’objectif est de transformer les données brutes en informations utiles, et de les rendre disponibles et accessibles aux utilisateurs.
Une Data Warehouse est généralement séparée de la base de données opérationnelle d’une entreprise. Il permet aux utilisateurs de s’appuyer sur les données historiques et actuelles pour prendre de meilleures décisions.
Quelles sont les différences entre ces deux solutions ?
Si le Data Lake et la Data Warehouse sont similaires parce qu’ils sont des solutions de stockage, ils sont pourtant très différents sur plusieurs points :
L’usage de chacun
En premier lieu, ces deux solutions sont utilisées dans des domaines différents. On retrouve principalement des Data Lake dans le domaine de la santé, de l’éducation, des transports ou encore en Intelligence artificielle.
Dans ces domaines, le Data Lake est très utile pour sa capacité à stocker et analyser des quantités massives de données qui proviennent de différentes sources, sans être structurées.
Du côté de la Data Warehouse, on l’utilise beaucoup dans les secteurs de la finance, de l’aviation ou du secteur public. Ces domaines génèrent chaque jour des milliers de données réparties dans différentes structures ou architectures, un mode de stockage plus adapté pour la Data Warehouse. La prise de décision est ainsi facilitée grâce à la Data Warehouse, elle permet de trier efficacement les données et de les rendre plus exploitables. Cette technologie est notamment exploitée en machine learning, contrairement au data lake qui est plus optimal pour du Deep Learning.
L’exploitation des données
Dans une Data Warehouse, le stockage des données est pour un but spécifique, un projet ou l’entraînement d’un modèle. Chaque donnée à son importance et servira à définir le résultat du projet.
Les informations stockées dans un Data Lake ne sont pas toujours destinées à être utilisées pour un but spécifique. Elles pourront servir dans un futur proche et constituent souvent une base de données consécutive, disponible quand le besoin se fait sentir.
L’accès aux données stockées
Lorsqu’on souhaite accéder aux données d’un Data Lake, il est très simple d’extraire les données ou de les modifier. Les Data Scientists qui les manipulent n’ont que très peu de restrictions.
En revanche, les Data Warehouse sont des espaces de stockage complexes où toutes les modifications ne sont pas permises. Malgré un entreposage et un traitement des données efficace, la modification des données nécessite des ressources très coûteuses.
Les technologies utilisées
On pourrait penser que comme ces deux solutions sont des unités de stockage, elles utilisent la même technologie, et bien non. Pour construire un Data Lake et le traiter, les gestionnaires de données se tournent principalement vers la solution sur mesure Hadoop. Avec ses offres Kafka, Spark-Streaming et Storm, elle permet aux Data Scientists de traiter les données avant leur introduction dans le Data Lake. Le NoSQL et les solutions cloud telles que Google Cloud Platform ou Amazon Web Services font également partie de la liste des technologies permettant de gérer les Data Lakes.
La gestion d’un Data Warehouse peut se faire grâce à de nombreuses solutions propriétaires ou open source : Ab Initio Software, Amazon Redshift, AnalytiX DS, CodeFutures. Ces technologies sont essentiellement basées sur le Cloud et sur le langage SQL.
Quelle solution est la meilleure ?
Le choix entre un Data Lake et une Data Warehouse dépend des besoins spécifiques de votre entreprise. Si votre entreprise souhaite explorer des données variées, non structurées et en constante évolution, un Data Lake pourrait être la meilleure option. En revanche, si votre priorité est d’obtenir des analyses rapides et précises à partir de données structurées, une Data Warehouse serait plus appropriée.
En réalité, de nombreuses entreprises adoptent une approche hybride, et utilisent à la fois des Data Lakes et des Data Warehouses pour tirer parti des avantages des deux solutions. Une autre tendance émerge depuis quelques années, l’utilisation de Data Lakehouse, qui vise à combiner le Data Lake avec les capacités de gestion des données d’une Data Warehouse.
Vous savez désormais faire la différence entre un Data Lake et une Data Warehouse, et aussi choisir lequel est le mieux pour votre projet data.
