Les entreprises d’aujourd’hui sont centrées sur les données. Les entreprises trouvent des moyens d’exploiter et d’analyser efficacement les données provenant de diverses sources et d’améliorer leurs revenus et leurs bénéfices.
Mais quel est l’endroit le plus sûr pour stocker et intégrer des données provenant de sources multiples et en tirer le meilleur parti ?
Les lacs de données (data lakes) et les entrepôts de données (data warehouses) sont des moyens populaires de gérer de grandes quantités de données. La différence réside dans la manière dont les organisations ingèrent, stockent et utilisent les données. Lisez la suite pour en savoir plus.
Qu’est-ce qu’un lac de données ?
Un lac de données fait référence à un référentiel de stockage central où les données provenant de sources multiples – dans n’importe quel format (structuré ou non) – sont stockées telles qu’elles ont été reçues. Il s’agit en quelque sorte d’un réservoir de données brutes dont on ne connaît pas encore la finalité. Les entreprises stockent généralement dans un lac de données les données susceptibles d’être utiles pour une analyse future.
Caractéristiques principales d’un lac de données :
- Il contient un mélange de données utiles et non utiles et nécessite donc beaucoup d’espace de stockage.
- Stocke à la fois des données en temps réel et des données par lots – par exemple, vous pouvez stocker des données en temps réel provenant d’appareils IoT, de médias sociaux ou d’applications cloud et des données par lots provenant de bases de données ou de fichiers de données.
- Possède une architecture plate.
- Comme les données ne sont traitées qu’au moment où elles sont nécessaires à l’analyse, elles doivent être bien gouvernées et maintenues, sinon elles peuvent se transformer en marécages de données.
Alors, comment pouvons-nous récupérer rapidement des données à partir d’un référentiel de stockage aussi vaste et apparemment désordonné ? Un lac de données utilise des balises de métadonnées et des identifiants à cette fin !
Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?
Un entrepôt de données est un référentiel plus organisé et structuré qui contient des données prêtes à être analysées. Les données structurées, semi-structurées ou non structurées provenant de sources multiples sont ingérées, intégrées, nettoyées, triées, transformées et rendues utilisables.
L’entrepôt de données contient de grandes quantités de données passées et actuelles. En général, les données sont traitées pour répondre à un problème commercial spécifique (analyse). Ces informations sont interrogées par des systèmes de Business Intelligence (BI) à des fins d’analyse, de reporting et de compréhension.
Les entrepôts de données se composent généralement des éléments suivants
- Une base de données (SQL ou NoSQL) pour stocker et gérer les données
- Des outils de transformation et d’analyse des données pour préparer les données
- Des outils de BI pour l’exploration des données, l’analyse statistique, la création de rapports et la visualisation
Comme les entrepôts de données servent un objectif spécifique, vous disposerez toujours de données pertinentes. Vous pouvez également utiliser des outils supplémentaires dans les entrepôts de données pour répondre à des capacités avancées telles que l’intelligence artificielle et les caractéristiques spatiales ou graphiques. Les entrepôts de données créés pour un domaine spécifique sont appelés “marts de données”.
Principales différences entre les lacs de données et les entrepôts de données
Pour reprendre ce que nous avons lu plus haut, le lac de données contient des données brutes dont la finalité n’a pas été définie. En revanche, un entrepôt de données contient des données prêtes à être analysées et déjà sous leur meilleure forme.
Voici quelques différences entre un lac de données et un entrepôt de données :
| Lac de données | Entrepôt de données |
| Les données brutes ou traitées, quel que soit leur format, sont ingérées à partir de sources multiples | Les données sont obtenues à partir de sources multiples à des fins d’analyse et de reporting. Elles sont structurées |
| Le schéma est créé à la volée en fonction des besoins (schéma à la lecture) | Schéma prédéfini lors de l’écriture dans l’entrepôt (Schema-on-write) |
| De nouvelles données peuvent être ajoutées facilement | Les données sont prêtes après traitement, de sorte que toute nouvelle modification nécessite plus de temps et d’efforts. |
| Les données doivent être mises à jour et régies pour être pertinentes | Les données sont déjà sous leur meilleure forme, elles ne nécessitent donc pas de maintenance spécifique |
| Elles sont constituées d’énormes volumes de données (pétaoctets) | Les données sont généralement moins volumineuses que celles du lac de données (téraoctets). L’entrepôt de données peut contenir des données opérationnelles d’une organisation entière, des données analytiques ou des données relatives à un domaine particulier |
| Utilisé par les scientifiques des données à des fins diverses telles que l’analyse en continu, l’intelligence artificielle, l’analyse prédictive et de nombreux autres cas d’utilisation. | Utilisé par les analystes commerciaux pour le traitement des transactions (OLTP), l’analyse opérationnelle (OLAP), l’établissement de rapports et la création de visualisations |
| Les données peuvent être stockées et archivées pendant une longue période afin d’être analysées à tout moment. | Les données doivent être fréquemment purgées pour intégrer les données les plus récentes |
| Le stockage est peu coûteux. | Le stockage et le traitement sont coûteux et prennent du temps, c’est pourquoi ils doivent être planifiés judicieusement. |
| Les scientifiques des données peuvent développer de nouveaux problèmes et de nouvelles solutions en examinant les données. | La portée des données est limitée à un problème commercial spécifique. |
| Les données n’étant pas organisées d’une manière particulière, des bases de données relationnelles et non relationnelles peuvent être utilisées pour les stocker. | Les entrepôts de données utilisent généralement des bases de données relationnelles parce que les données doivent être dans un format particulier. |
Cas d’utilisation du lac de données et de l’entrepôt de données
Il est facile de penser qu’un lac de données est un choix plus pratique parce qu’il est plus évolutif, plus flexible et plus économique. Cependant, un entrepôt de données peut être une bonne idée lorsque vous avez besoin de données plus pertinentes et structurées pour une analyse spécifique.
Voici quelques cas d’utilisation du lac de données:
#1. Chaîne d’approvisionnement et gestion
L’énorme quantité de données contenues dans les lacs de données facilite l’analyse prédictive dans le domaine du transport et de la logistique. En utilisant des données historiques et actuelles, les entreprises peuvent planifier leurs opérations quotidiennes en douceur, inspecter les mouvements de stocks en temps réel et optimiser les coûts.
#2. Santé
Le lac de données contient toutes les informations passées et actuelles des patients. Cela est utile pour la recherche, la découverte de modèles, la fourniture d’un traitement meilleur et anticipé des maladies, l’automatisation des diagnostics et l’obtention des détails les plus récents sur la santé d’un patient.
#3. Données en continu et IdO
Les lacs de données peuvent recevoir en permanence des données en continu soumises à des pipelines d’analyse pour la création de rapports continus et la détection de toute activité ou mouvement inhabituel. Cela est possible grâce à la capacité du lac de données à collecter des données (presque) en temps réel.
Voici quelques cas d’utilisation de l’entrepôt de données:
#1. Finance
Les informations financières d’une entreprise peuvent être mieux adaptées à un entrepôt de données. Les employés peuvent facilement accéder à des informations organisées et structurées sous forme de graphiques et de rapports pour gérer les processus financiers, gérer les risques et prendre des décisions stratégiques.
#2. Marketing et segmentation de la clientèle
L’entrepôt de données crée une source unique de “vérité” ou de données correctes sur les clients, collectées à partir de sources multiples. Les entreprises peuvent analyser ces données pour comprendre les comportements des clients, offrir des remises personnalisées, segmenter les clients en fonction de leurs préférences et générer davantage de prospects.
#3. Tableaux de bord et rapports de l’entreprise
De nombreuses entreprises utilisent des entrepôts de données CRM et ERP pour collecter des données sur les clients externes et internes. Les données sont toujours pertinentes et peuvent être utilisées pour créer n’importe quel type de rapport et de visualisation.
#4. Migrer des données à partir de systèmes existants
Grâce aux capacités ETL des entrepôts de données, les entreprises peuvent facilement transformer les données des systèmes existants dans un format plus utilisable que les nouveaux systèmes peuvent analyser. Cela aidera les organisations à mieux comprendre les tendances historiques et à prendre des décisions commerciales précises.
Exemples d’outils de lac de données
Les principaux fournisseurs de lacs de données sont les suivants
- Microsoft Azure – Azure peut stocker et analyser des pétaoctets de données. Azure facilite le débogage et l’optimisation des programmes de big data.
- Google Cloud – Google Cloud permet d’ingérer, de stocker et d’analyser de manière rentable d’énormes volumes de données de tout type. Il s’intègre également à des outils d’analyse comme Apache Spark, BigQuery et d’autres accélérateurs d’analyse.
- MongoDB Atlas – Atlas data lake est un entrepôt de données entièrement géré. Il offre des moyens rentables de stocker des données à grande échelle et peut exécuter des requêtes hautes performances qui utilisent moins de puissance de calcul, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent.
- Amazon S3 – Le nuage AWS fournit les outils nécessaires pour construire un lac de données flexible, sécurisé et rentable. Il dispose d’une console interactive pour gérer les utilisateurs du lac de données et contrôler l’accès aux utilisateurs.
Exemples d’outils d’entrepôt de données
Voici quelques-uns des principaux fournisseurs de solutions d’entrepôt de données :
- SAP – L’entrepôt de données SAP permet aux utilisateurs d’accéder sémantiquement à des données riches provenant de sources multiples. Les entreprises peuvent partager en toute sécurité des informations et des modèles, accélérer la prise de décision et combiner en toute sécurité des données externes et internes.
- ClicData – L’entrepôt de données intelligent et intégré de ClicData garantit l’intégrité et la qualité des données, ainsi que la facilité de création de rapports. ClicData propose à la fois des systèmes de planification et des API en temps réel afin que vous puissiez obtenir des données actualisées à tout moment.
- Amazon Redshift – L’un des entrepôts de données les plus utilisés, Redshift utilise SQL pour analyser tous les types de données présentes dans diverses bases de données, lacs ou autres entrepôts. Il offre un excellent équilibre entre coût et performance.
- IBM Db2 warehouse – IBM propose des solutions d’entreposage de données en interne, dans le nuage et intégrées. Il intègre également des outils d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour une analyse plus approfondie des données et partage un moteur SQL commun pour rationaliser les requêtes.
- OracleCloud Data Warehouse – Oracle utilise une base de données en mémoire et offre des capacités graphiques, d’apprentissage automatique et spatiales permettant de plonger dans les données pour une analyse plus rapide et plus riche.
Conclusion
Les lacs de données et les entrepôts de données ont chacun leurs avantages et leurs cas d’utilisation idéaux. Alors que les lacs de données sont plus évolutifs et flexibles, les entrepôts de données disposent toujours d’informations fiables et structurées. La mise en œuvre des lacs de données est relativement récente, tandis que les entrepôts de données sont un concept établi utilisé par de nombreuses organisations pour gérer efficacement leurs données internes et externes.