Qu’est-ce qu’un Data Lake ?
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Beaucoup ont tendance à penser à tort que le Data Lake est simplement une version améliorée d’un entrepôt de données (Data Warehouse). Bien qu’ils partagent des similitudes, ce sont en réalité des outils différents conçus pour des utilisations distinctes.
Le Data Lake stocke les données de manière non structurée, sans hiérarchie ni organisation entre les différents éléments. Les données sont conservées dans leur forme brute, sans aucun traitement ni analyse. Il accepte et garde toutes les données provenant de diverses sources, quel que soit leur type.
Ce système utilise une architecture plate pour le stockage des données. Chaque élément de données dans le lac se voit attribuer un identifiant unique et est marqué avec un ensemble de balises de métadonnées étendues.
Ensuite, le Data Lake peut être interrogé pour obtenir des données pertinentes. Un ensemble plus restreint de données peut alors être analysé pour aider à résoudre les problématiques propres à l’entreprise.
L’architecture d’un Data Lake
Les Data Lakes sont construits sur un modèle de données “schema-on-read”. Un schéma représente essentiellement la structure d’une base de données et décrit comment les données seront organisées à l’intérieur.
Le modèle “schema-on-read” permet de charger les données dans le Data Lake sans avoir à se soucier de leur structure, ce qui le rend extrêmement flexible.
Il existe deux types de traitement des données dans un Data Lake :
- Le traitement par lots (batch processing) : implique le traitement de grands volumes de données sur de longues périodes. Cette méthode est moins sensible au facteur temps lorsqu’il s’agit de traiter des données massives.
- Le traitement des flux (stream processing) : consiste à traiter de petits lots de données en temps réel. Cette approche est de plus en plus précieuse pour les entreprises qui exploitent l’analyse en temps réel.
Certains outils se révèlent particulièrement utiles pour le traitement des données non structurées, comme les données de capteurs, les images, les messages des réseaux sociaux et les données de navigation sur Internet. D’autres outils mettent l’accent sur la vitesse de traitement et l’utilité des programmes de Machine Learning.
Big Data Analytics et les Data Lakes
Le Big Data Analytics explore le Data Lake pour identifier des schémas, des tendances du marché et les préférences des clients afin d’aider les entreprises à prendre des décisions plus rapides. Quatre types d’analyses sont généralement utilisés :
- L’analyse descriptive permet de comprendre rétrospectivement “où” un problème a pu survenir au sein de l’entreprise.
- L’analyse diagnostique est une analyse approfondie qui cherche à répondre à la question “pourquoi” un problème spécifique est survenu.
- L’analyse prédictive, qui s’appuie sur l’IA et les logiciels de Machine Learning, peut fournir à une organisation des modèles prédictifs sur ce qui pourrait se produire ensuite. Cette approche est encore peu répandue en raison de sa complexité.
- L’analyse prescriptive aide à déterminer la meilleure solution parmi plusieurs scénarios. En identifiant l’approche idéale, elle permet à l’entreprise de prendre de meilleures décisions.
Les enjeux du Data Lake
L’accumulation de données non structurées provenant de sources diverses peut poser de réels problèmes pour une entreprise. Sans gouvernance adéquate, un Data Lake peut nuire à la qualité et à la fiabilité des données.
Une mauvaise utilisation des métadonnées ou des processus de contrôle peut conduire à ce que l’on appelle un “marécage de données”.
Étant un concept relativement récent dans le domaine de l’informatique, la sécurité des données reste une question primordiale pour les Data Lakes, qui peuvent contenir des données sensibles. Il est donc crucial de veiller à ce que seules les personnes autorisées aient accès aux données chargées dans le lac.
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