Le monde concurrentiel d’aujourd’hui accorde une importance capitale aux données. Dans ce contexte, le Data Lake, conceptualisé par James Dixon, directeur technique de Pentaho, occupe une place de choix. Utilisé dans les initiatives de Big Data, le Data Lake est un mode de stockage très répandu. Il regroupe des données structurées et semi-structurées provenant de bases de données relationnelles. Les données structurées comprennent des mails, des documents, des PDF, ainsi que des fichiers binaires tels que des fichiers audio, vidéo et des images. Les données semi-structurées quant à elles incluent les logs, les CSV, les JSON et les XML.
Le Data Lake offre une multitude d’applications, telles que le Machine Learning, l’analyse de données, la visualisation des données et les rapports. En tant qu’outil, il redéfinit le traitement des données en entreprise. Les données peuvent être stockées de manière disparate, sans se soucier de leur utilisation. Il est important de noter que certaines données stockées dans un Data Lake ne seront jamais exploitées. Les données sont conservées dans un format non organisé et non structuré, offrant ainsi une flexibilité précieuse pour le Big Data. De plus, les données conservées dans un Data Lake sont disponibles dans leur format d’origine à tout moment. Avec l’internet des objets en plein essor, la popularité des Data Lake pourrait augmenter considérablement.
Les avantages d’un Data Lake
Le Data Lake présente de nombreux avantages en tant que mode de stockage. En voici quelques-uns :
Un espace de stockage pour les gros volumes de données
Le Data Lake est principalement utilisé pour stocker de gros volumes de données, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Il permet d’économiser du temps en éliminant la nécessité de définir un schéma, ce qui en fait un outil précieux pour le Big Data. De plus, les données conservées dans le Data Lake sont généralement préservées des dégradations ou altérations.
Une plus grande capacité d’analyse
Avec l’essor du Big Data, les entreprises ont de plus en plus besoin de systèmes de stockage offrant de meilleures capacités d’analyse. Les données étant stockées de manière brute dans un Data Lake, cela facilite l’analyse ponctuelle des données. Il permet d’identifier les tendances et de générer des rapports pour soutenir les décisions commerciales. Cependant, dans le cadre de projets plus structurés, les données disponibles dans un Data Lake doivent être traitées de manière plus spécifique.
Un mode de stockage abordable
Comparé aux systèmes de stockage traditionnels, un Data Lake fonctionne généralement avec un matériel basique peu coûteux. De plus, il ne se soucie pas de la nature des données stockées. Les informations sont simplement stockées et traitées. Cela réduit considérablement le coût et le temps nécessaires à l’analyse. Le Data Lake offre également des opportunités infinies de découverte.
Les inconvénients d’un Data Lake
Malgré ses nombreux avantages, le Data Lake présente également quelques inconvénients :
Les données non filtrées
Effectuer des recherches dans un ensemble de données non filtrées peut être fastidieux, car les informations ne sont pas classées. Il est difficile de tirer pleinement profit d’un Data Lake, car les données stockées ne sont pas définies à priori.
Le problème de confidentialité des données
Les données conservées dans un Data Lake ne sont pas très sécurisées. Personne ne maîtrise réellement le flot d’informations entreposé, ce qui entraîne un risque élevé de corruption des données. Dans un contexte de RGPD, stocker trop de données peut exposer une entreprise à des risques de non-conformité si des données personnelles sont présentes.
Le problème de latence
La latence dépend de l’emplacement des données. Si un Data Lake est physiquement éloigné de l’entreprise, la récupération des données peut prendre plus de temps, ralentissant ainsi les opérations commerciales. Il est essentiel que les données soient accessibles rapidement pour prendre des décisions importantes.
Comment se former à la gestion d’un Data Lake ?
Avec l’accumulation croissante de données au sein des entreprises, il existe un déficit de professionnels qualifiés pour gérer ces données. Se former à la gestion d’un Data Lake présente de nombreux avantages, tant pour les entreprises que pour les individus souhaitant augmenter leurs opportunités de carrière. Un professionnel de la gestion des données, comme un Data manager, est chargé de toutes les tâches liées aux données.
Il existe aujourd’hui de nombreuses formations qui permettent d’acquérir les compétences nécessaires pour gérer efficacement un Data Lake. Les formations Jedha sont particulièrement adaptées pour maîtriser ce système de stockage. Ces formations certifiantes en Data science, Data engineering et Data analyse sont intensives et pratiques, ce qui aide les étudiants à devenir des experts en gestion de données. Les cours sont dispensés par des professeurs expérimentés travaillant dans des entreprises renommées, garantissant ainsi un enseignement de qualité. En choisissant Jedha, les étudiants ont accès à une communauté d’experts en gestion de données, ce qui leur permet de continuellement mettre à jour leurs connaissances et de développer leurs compétences.
Exemples de Data Lake
Il existe de nombreux exemples de Data Lake, tels que Azure Data Lake de Microsoft, Amazon S3 et Apache Hadoop. Apache Hadoop est l’un des plus connus. La première version de ce système de fichiers avait des capacités limitées, nécessitant la maîtrise de Java, Map Reduce et d’outils de haut niveau comme Hive et Pig pour interagir avec le Data Lake. Cependant, ces limitations ont été surmontées avec l’arrivée de Hadoop 2.0 YARN, offrant de nouveaux paradigmes de traitement.
Les services de stockage en cloud, tels qu’Amazon S3, sont également très appréciés par les entreprises. Cela leur permet de faire évoluer leur capacité de stockage de manière transparente et présente de nombreux avantages pour l’analyse du Big Data. La plateforme Snowflake est également un exemple de Data Lake utilisé pour le stockage des données dans le cloud, offrant une gouvernance améliorée.
Différence entre Data Lake et Data Warehouse
Le Data Warehouse est également un système de stockage de données, tout comme le Data Lake. Cependant, ces deux systèmes ont des utilisations différentes. Contrairement au Data Lake, les données stockées dans un Data Warehouse ne sont pas entreposées sans traitement. Les informations sont organisées et plus faciles à exploiter. Elles sont accessibles à tous les utilisateurs grâce à un schéma défini et documenté. En revanche, un Data Lake nécessite l’expertise d’un professionnel capable de comprendre les différents types de données stockées. Comparé au Data Lake, le Data Warehouse coûte plus cher et sa capacité de stockage est moins élevée. Certaines entreprises optent pour les deux solutions de stockage.
Le Data Warehouse possède une configuration fixe, tandis que le Data Lake peut être reconfiguré à volonté. Grâce à des décennies d’existence, le Data Warehouse offre plus de garanties en termes de sécurité des informations. L’industrie du Big Data travaille activement pour combler les limites du Data Lake.
Le Data Lake présente de nombreux avantages, permettant aux entreprises de tirer pleinement profit de cette solution de stockage avec un faible investissement initial. Cependant, il est essentiel de suivre une formation adaptée pour exploiter et gérer efficacement les données en entreprise. Les formations Jedha sont idéales pour maîtriser les Data Lake dans un monde où les initiatives du Big Data ne cessent de se développer. Les modules de formation proposés par Jedha sont conçus pour former des experts en gestion de données.
