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Le data lakehouse comme plateforme du futur

17 mars 2022
  • IT
  • alimentaire
  • Cloud

L'un des éléments clés pour devenir une organisation axée sur les données réussie est la mise en place d'une plate-forme de données moderne capable de gérer des flux de données provenant de diverses sources et de traduire ces informations brutes en informations exploitables. Traditionnellement, une telle plate-forme peut être construite autour d'un entrepôt de données ou d'un data lake- par exemple comme base pour un hub de données ou une plate-forme de BI - et les entreprises devaient décider quelle option répondrait le mieux à leur situation unique. Avec le nouveau paradigme Data Lakehouse, ils peuvent désormais combiner les capacités des deux. Voici pourquoi c'est important.  

Le data lakehouse comme plateforme de données

Tout d'abord, regardons de plus près ce qui constitue une plate-forme (de gestion) de données. Les spécificités seront différentes dans chaque organisation, mais de manière générale, nous pouvons différencier 5 couches :


  1. Sources de données : Il s'agit des sources d'informations internes ou externes qui ne font pas partie de la plateforme de données.
  2. Couche d'ingestion :  ici, les données brutes sont ingérées et « déverrouillées » au sein de la plate-forme de données. Cela peut se produire de trois manières : par lots (pull), via le streaming (push) ou via la réplication.
  3. Couche de données brutes :  une copie des données brutes est ensuite stockée dans un data lake ou un entrepôt de données.
  4. Données traitées de manière centralisée : à l'intérieur de l'entrepôt de données ou du data lake, les données sont ensuite traitées et préparées pour une utilisation ultérieure. Alors qu'un entrepôt de données contient généralement des données structurées (principalement à des fins de création de rapports), un data lake est plus adapté aux données non structurées et volumineuses (par exemple, à des fins de science des données).
  5. Servir et consommer :  dans cette couche, les données traitées sont analysées, signalées et/ou distribuées.

Combiner le meilleur des deux mondes

Imaginez un entrepôt rempli de composants bien organisés en rangées et piles bien rangées. Maintenant, pensez à un lac rempli à ras bord d'eau, de poissons et d'autres objets mélangés sans qu'aucun ordre immédiat ne leur soit imposé. Il est relativement simple de trouver et d'accéder à un objet spécifique situé dans un entrepôt, alors que différents processus sont nécessaires pour identifier et extraire un contenu spécifique d'un lac.

Comme leurs homonymes, les data lake  et les entrepôts de données diffèrent assez profondément dans la manière dont ils stockent et traitent ce qui les remplit : les informations.

  • Un entrepôt de données traite mieux des quantités modérées de données structurées, qui sont principalement utilisées dans les rapports et la prestation de services.
  • Un data lakehouse est le meilleur moyen de gérer de grandes quantités de données brutes et non structurées, qui sont principalement utilisées dans la science des données, l'exploration de l'apprentissage automatique et des applications similaires.

Le principal problème avec cette approche ? Les entreprises d'aujourd'hui doivent pouvoir gérer tous les types de données et les utiliser dans tous les types de scénarios. En d'autres termes, devoir choisir entre un data lake ou un entrepôt revient presque toujours à choisir le moindre mal. C'est pourquoi de nombreuses organisations utilisent désormais les deux en tandem, ce qui entraîne des niveaux de complexité plus élevés et des données dupliquées.

Entrez dans le data lakehouse : une architecture ouverte qui combine les meilleures fonctionnalités - vous l'avez deviné - des data lake et des entrepôts de données, avec une efficacité et une flexibilité accrues. Rendues possibles par la tendance croissante à la conception de systèmes ouverts et standardisés, les data lakehouses peuvent appliquer l'approche structurée d'un entrepôt à la richesse des données contenues dans un lac de données.

Les principales caractéristiques d'un data lakehouse

  • Traiter différents types de données : structurées, non structurées et semi-structurées.
  • Profitez d'une gouvernance des données simplifiée et appliquez la qualité des données à tous les niveaux.
  • Bénéficiez d'un support BI directement sur les données source, ce qui signifie que les utilisateurs BI et les data scientists travaillent à partir du même référentiel ;
  • Bénéficiez d'une évolutivité accrue en termes d'utilisateurs et de tailles de données.
  • Bénéficiez d'une assistance pour la science des données, l'apprentissage automatique, SQL et l'analyse, le tout au même endroit.

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Libérer l'innovation

En simplifiant l'infrastructure de données d'entreprise, en préservant la qualité des données et en augmentant les opportunités de science des données exploratoires, le data lakehouse détient la clé de l'innovation future pour de nombreuses entreprises. Les éditeurs de logiciels semblent être d'accord : ceux qui ont des racines dans les data warehouse ou les data lake font beaucoup d'efforts pour créer leurs propres solutions hybrides de « data lakehouse ». En tant que tel, il n'est pas nécessairement nécessaire d'investir dans deux technologies différentes pour vous procurer une data lakehouse.

Alors que de nombreuses parties revendiquent le terme "data lakehouse", il est important de garder leur historique à l'esprit lors de la prise de décision. La clé est de garder une vue d'ensemble à l'esprit et de trouver une solution qui fonctionne selon vos conditions et qui tient compte de vos règles de qualité et de gouvernance des données. Chez delaware, nous combinons une connaissance approfondie de chaque plate-forme disponible avec une expérience commerciale dans de nombreux secteurs, ce qui fait de nous une personne qualifiée pour vous aider à choisir la solution qui correspond le mieux à vos besoins.

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