Le data lake, ou lac de données en français, est un outil qui permet de stocker et d’analyser des données sans aucune contrainte de type ou de structure. C’est une plateforme qui offre des avantages aux entreprises.
Arrêtons-nous sur la notion de data lake pour mieux comprendre son fonctionnement et ses enjeux.
Data lake : de quoi s’agit-il ?
Le data lake est une plateforme qui permet de stocker une large quantité de données structurées, non structurées ou semi-structurées, provenant de différentes sources et avec la possibilité de les analyser ultérieurement. Il est possible d’y entreposer tout type de données dans leur format natif.
Notons qu’au sein du lac de données, chaque élément reçoit un identifiant unique et peut être associé à un ensemble de métadonnées.
Travailler avec un data lake permet d’effectuer plusieurs types d’analyses. Il peut s’agir d’une analyse des données en temps réel, d’un traitement Big Data, de la production de tableau de bord ou bien encore de Machine Learning.
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Quels sont les avantages du data lake ?
Le data lake permet de stocker et d’analyser des données de tout genre et de manière économique. Elles proviennent de différentes sources telles que des bases de données, des serveurs web, des médias sociaux ou des objets connectés. Le lac de données bénéficie d’un stockage extensible et offre un accès rapide aux data scientists pour leur exploration.
Une fois que les données sont stockées, elles peuvent être converties sous une forme structure afin de faciliter l’analyse. Des requêtes SQL ou NoSQL et même le logiciel Excel peuvent être utilisés pour procéder à l’analyse.
Le data lake offre une flexibilité à moindre coût. Il permet aux équipes d’être réactives en ayant accès à du contenu de différentes sources, et ce même si les membres sont séparés géographiquement.
Grâce au data lake, une entreprise va être en mesure d’identifier plus facilement de nouvelles opportunités et de les saisir. Pour illustrer les avantages du data lake, il faut savoir qu’une enquête d’Aberdeen a mis en avant que les entreprises ayant mis en œuvre un data lake surpassent les organisations similaires à hauteur de 9 % en termes de croissance de revenus.
Quelles différences entre un data lake et un data warehouse ?
Le data lake et le data warehouse sont des data services dont l’objectif commun est de stocker et d’analyser des données. Mais derrière cette similitude essentielle se cache aussi des différences considérables.
En premier lieu, le lac de données conserve des données provenant de sources diverses et variées, et ce même si elles n’ont aucune utilité dans l’immédiat. Le data warehouse, lui, se contente de données extraites de systèmes transactionnels comme des métriques quantitatives.
Il va donc ignorer les données provenant de sources telles que des capteurs, les réseaux sociaux, mais aussi les images et autres sources non traditionnelles comme les logs de serveurs web.
Le data lake s’adapte en outre plus facilement au changement et aux évolutions, quand le data warehouse exige de son côté plus de temps et de ressources pour être développé et configuré.
Enfin, alors que le data warehouse requiert des compétences techniques pour procéder à l’analyse de données, le data lake fournit lui des résultats d’analyse beaucoup plus facilement et rapidement.
