Les data lakes sont devenus essentiels pour les entreprises qui cherchent à stocker et gérer une grande quantité de données brutes en temps réel. Mais qu’est-ce qu’un data lake au juste ? Dans cet article, nous allons définir ce concept et explorer son architecture.
Définition et architecture d’un data lake
Le terme “data lake” a été conceptualisé par James Dixon, responsable des technologies chez Pentaho. Il s’agit d’un référentiel de données qui permet de stocker une quantité illimitée de données brutes dans leur format natif. Contrairement à un data warehouse, un data lake peut stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées, sans limite dans le temps.
Cette flexibilité permet aux utilisateurs de stocker différents types de données, tels que des bases de données traditionnelles, des fichiers CSV, XML et JSON, ainsi que des e-mails, des fichiers PDF et d’autres documents tels que des images, des fichiers audio ou vidéo, en temps réel. Cette plateforme offre un stockage performant et peu coûteux, sans contraintes de taille ou de catégorie de fichiers.
Un data lake repose sur un schéma “on read”, ce qui lui confère une architecture non hiérarchisée. Contrairement à un data warehouse, un data lake offre une grande flexibilité dans son traitement des données.
Les deux types de traitements possibles
Un data lake peut traiter les données de deux manières différentes :
Batch processing (traitement par lots)
Ce type de traitement est déclenché sur demande et peut être automatisé pour une exécution récurrente. Il permet d’exécuter des requêtes sur des millions de lignes de données et sur de longues périodes.
Stream processing (traitement des flux en temps réel)
Ce type de traitement permet de traiter de petits lots de données en temps réel.
Stockage et accès rapide aux données
La structure d’un data lake offre un stockage et un accès rapides aux données. Une fois stockées, les données peuvent être converties en une forme structurée pour faciliter l’analyse. Différents outils peuvent être utilisés pour exploiter et valoriser ces données, tels que des outils de requêtage SQL, Python, Spark, ainsi que des outils d’analyse de données.
Choix de l’architecture
Les data lakes peuvent être implémentés sur site (On premise) ou dans le cloud. Une architecture sur site utilise un cluster de serveurs standard peu coûteux et évolutifs, tandis qu’une architecture dans le cloud permet une plus grande flexibilité et évite les contraintes de capacité de stockage. Les entreprises peuvent également opter pour une solution hybride, combinant plusieurs options selon leurs besoins.
En conclusion, les data lakes sont des référentiels de données flexibles et performants, permettant de stocker et d’analyser une grande quantité de données brutes. Ils offrent une alternative intéressante aux data warehouses, en permettant le stockage en temps réel de différentes catégories de données.
