Afin d’optimiser leur gestion et leur analyse de données, les entreprises utilisent généralement deux solutions de Data Science, le data lake et le data warehouse. Ces deux technologies offrent de nombreuses possibilités d'analyse et de sauvegarde des données. Pour autant, un nouveau système offre la possibilité de fusionner les points forts de ces deux méthodes en un seul logiciel, le data lakehouse.
Dans cet article, découvrez les fonctionnalités de cette nouvelle approche et les avantages de l’intégrer au sein de votre business.
Qu’est-ce qu’un data lakehouse ?
Un Data Lakehouse est une architecture de données qui vise à résoudre les lacunes traditionnelles des entrepôts de données (Data Warehouses) et des lacs de données (Data Lakes). Contrairement aux entrepôts de données, qui sont optimisés pour les requêtes structurées à grande échelle, et aux lacs de données, qui sont conçus pour stocker des données brutes non structurées, le Data Lakehouse combine les deux approches pour offrir une plate-forme unifiée de stockage et d’analyse de données. Grâce à lui, les entreprises peuvent exploiter plus facilement leurs données à des fins de Business Intelligence (BI) ou de Machine Learning (ML).
Quelles différences avec un data lake et un data warehouse ?
Le Data Warehouse :
Un Data Warehouse fonctionne à la manière d’un répertoire central. Les informations proviennent d’une ou plusieurs sources de données, telles qu’un système transactionnel ou d’autres bases de données relationnelles.
Les données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. Une fois ingérées dans le Warehouse, elles sont traitées et transformées. Les utilisateurs peuvent ensuite y accéder à l’aide d’outils de Business Intelligence, de clients SQL ou de tableurs.
En agrégeant les informations au même emplacement, une entreprise peut profiter d’une vue d’ensemble sur sa clientèle ou d’autres éléments cruciaux. Le Warehousing permet de s’assurer que toutes les informations soient passées en revue.
De plus, le Data Warehouse rend possible le « Data Mining » (exploration de données). Cette procédure consiste à rechercher des tendances et des motifs dans les données, et de s’appuyer dessus pour augmenter les ventes et les revenus de l’entreprise.
Le Data Lake :
Un Data Lake peut intégrer les données 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.
Le Data Lakehouse :
Les Data Lakehouses s’appuient sur une conception innovante. Il possède des structures et des fonctions de gestion des données similaires à celles d’un Data Warehouse et sont directement implémentées dans un stockage à faible coût de type Data Lake. Grâce à cette fusion, les équipes peuvent exploiter les données sans devoir accéder à plusieurs systèmes, ce qui accélère considérablement leur travail. Autre avantage des Data Lakehouses, les collaborateurs disposent toujours des données les plus complètes et les plus à jour pour tous leurs projets de Data Science, de Machine Learning et d’analytique commerciale.
De quoi est composé un Data Lakehouse ?
Un Data Lakehouse est composé de deux couches principales. La couche de lakehouse gère le stockage des données dans le lac de données, ainsi la couche de traitement peut interroger directement les données dans le stockage en utilisant divers outils sans que les données doivent être chargées dans un entrepôt de données ou transformées dans un format propriétaire. Les données peuvent ensuite être utilisées par des applications de Business Intelligence ou par des outils d’Intelligence artificielle et de Machine Learning.
Cette architecture offre la rentabilité d’un lac de données en permettant à n’importe quel type de moteur de traitement de lire ces données. Les organisations ont ensuite la possibilité d’analyser les données préparées. De cette façon, le traitement et l’analyse peuvent se faire avec de meilleures performances et à moindre coût.
L’architecture permet également à plusieurs parties de lire et d’écrire simultanément des données dans le système, car elle prend en charge les transactions de base de données qui respectent les principes ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) :
- L’atomicité signifie que lors du traitement des transactions, soit la totalité de la transaction réussit, soit rien ne réussit. Cela permet d’éviter la perte ou la corruption de données en cas d’interruption d’un processus.
- La cohérence veille au déroulement prévisible et logique des transactions. Elle garantit que toutes les données soient valides selon des règles précises, en maintenant l’intégrité des données.
- L’isolation assure qu’aucune transaction ne puisse être affectée par une autre transaction tant qu’elle n’est pas terminée. Cela permet à plusieurs parties de lire et d’écrire dans le même système sans qu’elles n’interfèrent entre elles.
- La durabilité garantit la persistance des modifications apportées aux données dans un système à l’issue d’une transaction, même en cas de défaillance du système. Toutes les modifications résultant d’une transaction sont stockées de manière permanente.
Quels sont les avantages d’un Data Lakehouse ?
- Flexibilité extrême : Les Data Lakehouses permettent le stockage de données brutes, semi-structurées et structurées, sans nécessiter de schémas prédéfinis. Cela offre une flexibilité exceptionnelle pour ingérer et explorer des données variées, sans les contraintes des entrepôts de données traditionnels.
- Performances améliorées : Contrairement aux lacs de données, les Data Lakehouses intègrent des fonctionnalités d’indexation et d’optimisation des requêtes, ce qui améliore considérablement les performances d’analyse. Les données peuvent être traitées plus rapidement, ce qui accélère les insights métier.
- Unification des données : Les Data Lakehouses éliminent la fragmentation des données en fournissant un point de convergence pour stocker et explorer des ensembles de données divers. Cela favorise une vue holistique de l’entreprise, en permettant aux utilisateurs d’accéder à des informations pertinentes à partir d’une seule plate-forme.
- Prise de décision éclairée : Grâce à la capacité à stocker des données brutes et à les transformer en informations exploitables, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées et basées sur des données concrètes. Les analyses peuvent être menées à partir de données en temps réel, ce qui est crucial dans le monde des affaires d’aujourd’hui.
- Évolutivité : Les architectures de Data Lakehouse sont conçues pour s’adapter aux besoins croissants en matière de stockage et d’analyse de données. Elles peuvent facilement évoluer pour gérer des quantités massives de données sans compromettre les performances.
Vous savez désormais tout ce qu’il faut savoir sur les Data Lakehouses, une solution de gestion et d’analyse de données de nouvelle génération, combinant la flexibilité des lacs de données avec les performances optimisées des entrepôts de données traditionnels. Si cet article vous a plu et si vous envisagez une carrière dans la data science et le développement des algorithmes de nouvelles générations, n’hésitez pas à découvrir nos formations sur DataScientest.
