Un lac de données stocke des données brutes, non structurées et semi-structurées dans leur format natif, ce qui en fait une solution idéale pour l' analyse des big data et le traitement en temps réel.

En revanche, un entrepôt de données stocke des données traitées et structurées, organisées en schémas, garantissant ainsi cohérence et performances élevées pour l'intelligence décisionnelle et les rapports historiques.

Saviez-vous que les données de mauvaise qualitéscoûtent en moyenne des millions de dollars aux entreprises ? Lorsqu'elles sont mal structurées, mal organisées ou mal stockées, les entreprises passent à côté de l'ingrédient clé de leur succès. Comprendre les différences entre un lac de données et un entrepôt de données est essentiel pour doter vos scientifiques des données (data scientists) et analystes métier des outils nécessaires à leur réussite.

Ce guide vous permettra de mieux comprendre les différences entre ces deux architectures et de déterminer celle qui répondra le mieux à vos besoins futurs.

Un lac de données est l'architecture de stockage la plus simple des deux, qui stocke une grande variété de données brutes pour un accès facile. Ces données couvrent un large éventail, allant des documents textuels, tels que des feuilles Excel ou des notes, aux éléments visuels comme des photos et des vidéos.

Les lacs de données sont largement considérés comme la base de l'IA et de l'apprentissage automatiqueselon une étude de Grand View Research. Ils sont également d'une grande utilité pour les entreprises qui souhaitent mieux adapter leur stratégie aux environnements en constante évolution.

L'un des principaux atouts des lacs de données est leur capacité à gérer les données non structurées, c'est-à-dire toute information qui ne dispose pas d'un modèle ou d'un schéma de données prédéfini. Voici quelques avantages spécifiques à l'utilisation et à la gestion des lacs de données dans le fonctionnement de votre entreprise.

Les lacs de données sont des systèmes fondamentalement scalables, permettant aux entreprises de réduire ou d’augmenter leurs données selon leurs besoins. Un lac de données peut facilement gérer plusieurs pétaoctets de données, ce qui est essentiel lorsqu'il s'agit de stocker des données telles que celles des capteurs, des objets connectés (IoT) ou des enregistrements d'interaction utilisateur, qui peuvent rapidement atteindre plusieurs gigaoctets chacune.

Les données brutes sont particulièrement attractives pour les entreprises en forte croissance, car elles n'ont pas besoin d'être converties dans un autre format. De ce fait, les lacs de données sont très flexibles et permettent aux entreprises de stocker simplement ce qui leur est le plus utile à un moment donné.

La demande des clients et des entreprises est en constante évolution, donc la capacité à archiver rapidement les données utiles est essentielle pour réussir à s'adapter.

Le lac de données est une solution économique, car il n'est pas nécessaire de convertir ou de nettoyer les données stockées. Même de très grandes quantités de données peuvent facilement être hébergées sur une plateforme de cloud computing avec une scalabilité intégrée.

Si une entreprise a besoin de plus d'espace pour stocker des données, il existe des solutions d'extension adaptées même aux budgets limités.

Le lac de données est l'un des atouts les plus puissants pour une entreprise qui nécessite un niveau élevé de détails pour ses opérations. Grâce à un accès facile à une variété de sources de données, obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des clients ou les tendances du secteur n'a jamais été aussi simple.

Quelques exemples de cas d'utilisation idéaux pour les lacs de données (mais ne se limitent pas à) :

• Analytique avancée pour les scientifiques des données
• Stockage de données historiques
• Données IoT
• Apprentissage automatique

Bien qu’un lac de données soit une solution très flexible et économique pour stocker des données métiers ou sectorielles, il n’est pas toujours l’outil le mieux adapté à vos besoins. L’entrepôt de données offre un contrôle plus précis sur la manière dont les données sont stockées, accessibles et utilisées. Cela dit, il comporte également quelques inconvénients. Explorons plus en détail ce qu’est un entrepôt de données et ce qu’il peut apporter à vos opérations de gestion des données.

Si vous avez déjà perdu du temps à chercher des documents ou des informations spécifiques, les entrepôts de données offrent une solution. Cette méthode de stockage hautement structurée est idéale pour les grandes entreprises qui souhaitent gagner du temps et réduire les efforts nécessaires pour analyser différents types de données.
Lorsqu'on compare un lac de données à un entrepôt de données, ce dernier se distingue par sa structure bien plus organisée. Vous pouvez imaginer le lac de données comme un panier rempli d’objets variés, tandis que l’entrepôt de données ressemble à une bibliothèque soigneusement rangée.

L’entrepôt de données transforme différentes formes de données en un cadre structuré, veillant à ce que des informations, sources ou types de fichiers similaires soient organisés et correctement agrégés. Par exemple, une opération d’entreposage de données peut extraire des données précieuses provenant de plusieurs comptes de réseaux sociaux et les trier en fonction de détails très spécifiques tels que l’heure de publication, la longueur du contenu ou le type de contenu.

Que se passe-t-il lorsque les data scientists doivent rechercher un ensemble de données spécifique par date de publication ou par secteur d’activité ? Les entrepôts de données offrent des fonctionnalités de requêtage pratiques qui permettent aux employés de trouver les informations nécessaires en un rien de temps.

Par exemple, un employé peut utiliser une requête OLAP (traitement analytique en ligne) pour obtenir plusieurs perspectives sur un même ensemble de données. Il pourrait analyser plusieurs études en fonction des taux de rétention client ou des régions.

Contrairement aux lacs de données, où les données brutes sont stockées en continu, les entrepôts de données offrent davantage de rapidité et d’efficacité lors des requêtes.

L’un des aspects les plus attrayants des entrepôts de données est la manière cohérente dont les données y sont stockées. Contrairement aux lacs de données, qui offrent une grande flexibilité pour télécharger toutes sortes de données de manière continue, les entrepôts de données garantissent une organisation minutieuse, jusque dans les moindres détails.

Il existe de nombreuses façons de stocker correctement les données dans un entrepôt afin qu’elles puissent être rapidement accessibles aux bonnes personnes, au bon moment. Parmi ces méthodes, on peut citer (sans s’y limiter) :

• La correction des données obsolètes, par exemple en remplaçant une étude ancienne par une nouvelle.
• La suppression des enregistrements en double pour éviter toute confusion.
• La mise au format standardisé des données.

Bien que certaines personnes utilisent à la fois des lacs de données et des entrepôts de données, le niveau d'organisation plus élevé d’un entrepôt de données le rend mieux adapté à une large gamme de tâches.
Parmi les usages qui reposent sur les fonctionnalités d’un entrepôt de données, on peut citer :

• Le décisionnel (business intelligence)
• Les rapports opérationnels
• La conformité réglementaire

Maintenant que vous avez une meilleure idée des avantages d’un lac de données et d’un entrepôt de données, il est temps d’en apprendre davantage sur leurs usages. Vous pourriez découvrir que l’un des deux correspond mieux aux besoins de votre entreprise.

Vous êtes-vous déjà demandé à quelle vitesse votre entreprise pourrait croître si vous n’étiez pas constamment occupé à organiser vos données existantes ? À l’inverse, peut-être que l’organisation des données est votre point fort, mais que vous avez simplement besoin de plus de capacité.

Examinons ensemble les objectifs et les cas d’utilisation de ces deux types de stockage.

Étant donné que les lacs de données offrent un stockage et une scalabilité inégalés, ils sont extrêmement utiles pour les tâches et rôles suivants :

• Idéal pour les data scientists
• Adapté à l'analyse exploratoire des données et aux processus d'apprentissage automatique
• Généralement utile pour stocker des données brutes et non traitées en continu.

Étant donné que l'entrepôt de données est mieux organisé, sa capacité à offrir un accès rapide à des ensembles de données complexes le rend essentiel pour des opérations commerciales de plus grande envergure telles que :

• Les analystes métier et les décideurs
• Idéal pour générer des rapports structurés et des tableaux de bord
• Adapté pour stocker des données traitées et nettoyées

La structure des données fait référence au processus d'étiquetage, d'organisation et de stockage des données. Elle peut également désigner les méthodes utilisées pour les récupérer, comme les requêtes.

Voici un aperçu succinct de la structure des données d’un lac de données et d’un entrepôt de données.

Étant donné que le lac de données est une solution de stockage de données plus flexible, il y a peu d'organisation ou d'étiquetage au départ. Voici quelques-unes des façons dont les entreprises préfèrent structurer leur lac de données :

• Une approche schema-on-read (schéma appliqué lors de la lecture des données)
• La possibilité de stocker des données brutes, semi-structurées et non structurées
• Prise en charge de types de données variés (texte, images, vidéos, etc.)

Étant donné que l'entrepôt de données nécessite des données fortement structurées, il existe quelques processus standard à suivre lors de son utilisation. Ces processus incluent :

• Une approche schema-on-write (schéma défini avant l'écriture des données)
• Le stockage des données structurées dans des tables avec un schéma fixe
• La possibilité d'utiliser des processus ETL (Extract, Transform, Load) pour garantir la qualité des données.

Étant donné que les lacs de données sont essentiellement des solutions de stockage massives guidées par une philosophie commerciale, ils nécessitent généralement des coûts plus faibles. Les options de stockage en cloud pour les entreprises proposent des modèles tarifaires flexibles qui facilitent l’extensibilité sans nécessiter un budget important.

Cela dit, un lac de données présente également les problèmes de performance suivants :

• Des performances de requêtes généralement plus lentes en raison des données non structurées
• Une puissance de traitement importante nécessaire pour l'analyse

Les entrepôts de données entraînent généralement des coûts plus élevés, car ils nécessitent un entretien plus fréquent pour s'assurer que les données sont constamment nettoyées et organisées.

L'avantage de ce coût plus élevé est un processus de récupération des données plus efficace pour les data scientists et les analystes. Vous pouvez vous attendre à des bénéfices tels que :

• Des performances de requêtes plus rapides pour les données structurées
• Une efficacité accrue pour les requêtes prédéfinies et les rapports réguliers

Maintenant que vous en savez un peu plus sur le lac de données et l'entrepôt de données pour votre entreprise, voyons comment ils peuvent s'intégrer avec d'autres outils et processus.

Étant donné que le lac de données est une méthode de stockage moins raffinée, il n'est pas nécessaire d'avoir des logiciels ou du matériel complexes. Une solution basée sur le cloud avec une plateforme de communication constitue une base simple avec laquelle vous pouvez commencer.

Le lac de données offre les capacités d'intégration suivantes :

• La possibilité de s'intégrer à une large gamme de sources de données (comme les flux en temps réel, les dispositifs IoT et les plateformes de médias sociaux)
• Le bénéfice des compétences et outils spécialisés pour la récupération et l'analyse des données (comme Hadoop ou Spark)

Cependant, la gouvernance des données peut être un peu complexe en raison de sa nature non structurée. Cela signifie que des problèmes tels que des fichiers dupliqués, corrompus ou incompatibles peuvent survenir lors du remplissage de votre lac de données avec de nouvelles données.

Une étude de 2021 a révélé que plus de la moitié des dirigeants informatiques considéraient la monétisation de leurs entrepôts de données comme une priorité élevée. L'entrepôt de données nécessite un peu plus de main-d'œuvre lorsqu'il s'agit de s'intégrer aux systèmes établis, mais cela en vaut largement la peine.

Les avantages que vous pouvez attendre d'un entrepôt de données incluent :

• La possibilité de bien s'intégrer aux sources de données traditionnelles (comme les systèmes ERP et CRM)
• Une accessibilité via des outils SQL standard et BI, ce qui facilite grandement l'utilisation pour les utilisateurs métier
• Une gouvernance des données et des mécanismes de sécurité généralement solides en raison des données structurées

Le lac de données et l'entrepôt de données sont parmi les outils les plus précieux pour maintenir une entreprise prospère. Avoir simplement une grande quantité de données ne suffit pas : il faut s'assurer que les employés peuvent les utiliser au bon endroit et au bon moment. Pour résumer :

• Les lacs de données offrent à la fois flexibilité et évolutivité pour gérer divers types de données tels que du texte, des vidéos, des données de capteurs et des tableurs
  
• Les entrepôts de données fournissent un stockage de données structuré, cohérent et performant pour les besoins en business intelligence (BI).

InterSystems IRIS® offre aux entreprises comme la vôtre une solution complète pour que vous puissiez bénéficier des avantages suivants :

• Les meilleures fonctionnalités des lacs de données et des entrepôts de données
• Scalabilité, flexibilité et haute performance pour les deux types
• Maintien des normes d'intégrité des données, de sécurité et d'accessibilité

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