Qu'est-ce qu'un Data Lakehouse ?

Aperçu

Un entrepôt de données (ou lac de données) permet aux entreprises de gérer efficacement des volumes de données croissants, d'améliorer la sécurité des données, de réduire les coûts de stockage et d'exploiter l'IA générale et la veille stratégique. Découvrez le fonctionnement des entrepôts de données, les principaux avantages de l'adoption d'une architecture de ce type et comment accéder à l'analyse en temps réel et à l'apprentissage automatique, quel que soit l'emplacement de stockage des données: entrepôt de données, entrepôt de données ou lac de données.

Data lakehouse

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un lac de données est une plateforme de gestion de données qui combine les avantages d'un entrepôt de données et d'un lac de données, en offrant des performances, une sécurité et une flexibilité accrues. Il s'agit essentiellement d'un entrepôt de données haute performance, capable de prendre en charge tous les types de données (structurées, non structurées et semi-structurées) grâce à des outils de traitement intégrés. Il en résulte une base de données unique et puissante, essentielle au traitement des données pour l'IA et l'analyse avancée.

Les innovations en matière d'architecture de lac de données ont favorisé son adoption, également stimulée par la nécessité de gérer plus efficacement des volumes croissants de données diverses, de combler le fossé entre un lac de données et un entrepôt de données, et de fournir une IA et une veille stratégique fiables.

Quelles sont les différences entre les lacs de données, les data lakehouses et les entrepôts de données ?

Bien qu'un lac de données, un data lakehouse et un entrepôt de données soient tous des référentiels de données, chacun présente des différences distinctes et des cas d'utilisation spécifiques. Comparons ces trois approches de données.

Un entrepôt de données centralise le stockage des données structurées et consolide les données provenant de sources multiples en un seul emplacement. Il décloisonne ainsi l'information, offrant aux utilisateurs un accès rapide aux données et la possibilité de les interroger pour générer des rapports et des analyses. Les entrepôts de données prennent en charge l'exploration de données, l'analyse de données et l'informatique décisionnelle, permettant aux organisations de comprendre leurs performances, d'identifier les tendances et de prendre des décisions plus éclairées.

Cependant, les entrepôts de données ne sont pas sans difficultés: les processus ETL (extraction, transformation et chargement) complexes alourdissent les exigences de gestion et font grimper les coûts. De plus, les entrepôts de données hors cloud peuvent avoir du mal à évoluer pour accompagner la croissance des données d'entreprise et les nouveaux cas d'usage, ce qui impacte davantage le coût total de possession.

Un lac de données stocke de grands volumes de données structurées et non structurées, et peut facilement s'adapter à l'augmentation de ces volumes. Sa capacité à gérer différents types et formats de données le rend idéal pour les cas d'utilisation du Big Data, tels que l'apprentissage automatique et la science des données, et constitue une option plus économique qu'un entrepôt de données.

Mais la complexité et la taille des lacs de données nécessitent une gestion appropriée pour éviter que les données ne deviennent ingérables et difficiles à gérer, et requièrent généralement l'intervention de data scientists ou d'ingénieurs de données pour exploiter efficacement les données.

Historiquement, les entrepôts de données et les lacs de données étaient déployés selon des architectures cloisonnées, nécessitant le partage des données entre deux systèmes. Un lac de données centralisé peut être utilisé conjointement avec un lac de données et un entrepôt de données, offrant une solution de stockage flexible et économique pour tous types et formats de données, et éliminant ainsi le besoin de multiples copies de données réparties sur différents systèmes.

Grâce à la prise en charge des transactions ACID, les utilisateurs peuvent exécuter des requêtes SQL sur des données structurées et non structurées, en exploitant l'IA et l'analyse de données haute performance pour une grande variété d'applications. Les entreprises peuvent ainsi renforcer leur puissance d'analyse pour des opérations plus intelligentes, en utilisant les données recueillies pour personnaliser l'expérience client, améliorer la prise de décision, accélérer le développement produit, optimiser les flux de travail et stimuler la croissance du chiffre d'affaires.

Pourquoi les organisations adoptent-elles une architecture de type lac de données ?

Les limites des architectures de données traditionnelles, telles que les coûts élevés et la faible évolutivité, incitent les entreprises à adopter les lacs de données. Une enquête récente a révélé que 87 % des plus de 200 responsables informatiques interrogés prévoient de rapatrier leurs charges de travail d'ici deux ans.

Plusieurs facteurs contribuent à la volonté d'adopter une approche d'architecture de données plus moderne, notamment:

• Augmentation des volumes de données non structurées: les organisations ont besoin d’une méthode plus efficace pour stocker, gérer et utiliser les courriels, les publications sur les réseaux sociaux, les images de produits, les vidéos, les transcriptions des centres d’appels, les messages de chat, etc.
• Priorité absolue au service client: l’analyse avancée et l’apprentissage automatique au sein d’une architecture de lac de données peuvent aider à identifier les comportements des clients, à tirer des enseignements des interactions de service et à créer des expériences plus ciblées et basées sur les données.
• Réduction des coûts: L’utilisation d’un lac de données peut réduire les coûts de stockage et de traitement, ainsi qu’améliorer la gestion des données pour diverses charges de travail.
• Adopter une stratégie de données hybride: une architecture de lac de données offre aux organisations la flexibilité d’exploiter à la fois le stockage de données dans le cloud et hors cloud en fonction des exigences de déploiement, de sécurité et de conformité souhaitées.

Comment fonctionne un lac de données ?

Un entrepôt de données (lacune de données) se compose généralement de cinq couches:

• Couche d'ingestion
• couche de stockage
• Couche de métadonnées
• couche API
• Couche de consommation

Explorons le rôle de chacun:

La couche d'ingestion, la première, collecte les données provenant de diverses sources, telles que les bases de données transactionnelles, les bases de données NoSQL et les API. Ces données sont ensuite transformées dans un format accessible au lac de données pour leur stockage et leur analyse.

La couche de stockage est l'endroit où toutes les données (non structurées, structurées et semi-structurées) sont ingérées dans le lac de données et stockées. Ces données sont stockées dans des formats de fichiers ouverts afin d'optimiser les performances analytiques.

La troisième couche est la couche de métadonnées qui classe les métadonnées associées aux données qui ont été ingérées et stockées.

La quatrième couche utilise des API pour effectuer des analyses plus poussées, permettant aux outils d'analyse et aux applications tierces d'interroger les données au sein de l'architecture du lac de données. Cette couche prend en charge le traitement des données en temps réel, permettant aux équipes d'accéder à des analyses en temps réel même lorsque les données sont mises à jour.

La couche de consommation permet aux applications et aux outils d'accéder à l'ensemble des métadonnées et des données stockées dans le lac de données. Ceci garantit aux utilisateurs métier l'accès aux données souhaité, leur permettant ainsi d'effectuer des tâches analytiques telles que la création de tableaux de bord, la visualisation des données, les requêtes SQL et les tâches d'apprentissage automatique.

Quels sont les avantages commerciaux d'une architecture de type lac de données ?

Les entrepôts de données (ou lacs de données) offrent de nombreux avantages aux organisations et aux utilisateurs, tels qu'une meilleure gestion des données, des économies de coûts et une IA et un apprentissage automatique améliorés à partir d'une source unique. Voici quelques-uns des principaux avantages qu'un entrepôt de données peut apporter:

• Une source unique de vérité: unifiez la gestion des données et intégrez les données provenant de sources multiples et de formats variés pour une cohérence des données.
• Évolutivité souhaitée: grâce à des ressources de stockage et de calcul séparées, un ensemble diversifié de charges de travail peut être pris en charge et mis à l’échelle.
• Nouvelles opportunités pour l'IA de génération: les capacités et la structure d'un lac de données permettent aux organisations d'exploiter les ressources de données pour les applications d'IA de génération et de les utiliser pour la création de contenu, l'analyse et les réponses personnalisées et rapides.
• Performances analytiques: Améliorez les performances des requêtes de données pour accroître la rapidité et la précision des résultats.
• Gouvernance des données fiable: Cadre et contrôles de gouvernance des données robustes pour garantir la qualité et la sécurité des données.
• Flexibilité de déploiement: optimisez les coûts et les performances grâce à des options de déploiement hors cloud, hybrides et multicloud.

Comment Rocket peut-il vous aider à tirer parti des avantages d'un lac de données ?

Grâce à l'analyse en temps réel et à l'apprentissage automatique intégré, Rocket permet aux organisations d'analyser en toute transparence les données au sein d'un lac de données, optimisant ainsi l'utilisation des ressources et réduisant le coût total de possession.

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