Un lac de données est un référentiel centralisé qui vous permet de stocker toutes vos données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle.

Les lacs de données stockent les données dans leur forme brute et originale et permettent aux ingénieurs de données d'effectuer divers types d'analyses, telles que.. :

Ils aident les analystes commerciaux à prendre de meilleures décisions, davantage fondées sur les données.

Bien que des technologies telles que notre propre InterSystems IRIS® fournissent des interfaces pour interagir avec les lacs de données, le lac de données lui-même est davantage un modèle de conception pour le stockage des données qu'une application logicielle avec une interface graphique traditionnelle.

Lorsque vous expliquez un lac de données à quelqu'un ou que vous en faites la démonstration, vous vous connectez probablement à l'un de ces outils ou services de stockage pour montrer comment les données sont organisées, accessibles et analysées.

Dans cet article, vous apprendrez tout ce qu'il faut savoir sur les lacs de données, y compris :

Allons-y.

Souvent, les données sont stockées dans des bases de données structurées appelées entrepôts de données, où les données doivent être nettoyées et structurées avant de pouvoir être utilisées. S'ils sont efficaces pour les rapports périodiques par lots, les entrepôts de données ne sont pas aussi flexibles pour répondre aux besoins de traitement et d'analyse en temps réel. Ils fonctionnent bien pour certaines applications commerciales, mais exigent que les données s'inscrivent dans un schéma prédéfini avant d'être écrites dans l'entrepôt.

Certaines entreprises recueillent chaque jour des milliers de points de données provenant de dizaines de sources (et ce n'est qu'une petite partie). Lorsque celles-ci partagent rarement le même schéma ou format, cela peut rendre l'affinage des données brutes chronophage et inefficace dans un entrepôt de données traditionnel.

Les lacs de données, en revanche, acceptent des données sous forme brute provenant de diverses sources, notamment des appareils IoT, des flux de médias sociaux, des applications mobiles, et bien plus encore. Plutôt que d'appliquer des schémas comme les entrepôts de données, les lacs de données utilisent généralement la technologie "schema-on-read". Cela signifie que les données ne sont structurées que lorsqu'elles sont lues à des fins d'analyse, ce qui donne aux analystes de données beaucoup plus d'agilité et d'efficacité.

Les lacs de données sont principalement utilisés par les scientifiques et les ingénieurs de données pour extraire des informations commerciales significatives, qui sont ensuite visualisées à des fins de présentation.

Les lacs de données sont conçus en tenant compte de plusieurs caractéristiques clés :

• Évolutivité : ils peuvent évoluer massivement pour stocker des pétaoctets de données, ce qui permet de faire face à la croissance exponentielle des données dans les entreprises modernes.
• Flexibilité : les lacs de données prennent en charge différents types de données, des fichiers CSV aux images en passant par les données binaires, sans qu'il soit nécessaire de les convertir dans un schéma prédéfini.
• Rentabilité : en utilisant du matériel de base peu coûteux ou des solutions de stockage en nuage rentables, les lacs de données peuvent constituer une option plus économique pour le stockage massif de données.

Ces caractéristiques font des lacs de données un atout indispensable pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de l'analyse des big data pour obtenir des informations approfondies et prendre des décisions éclairées.

En approfondissant l'architecture, la mise en œuvre et le fonctionnement des lacs de données, vous comprendrez rapidement pourquoi ils sont essentiels dans le paysage moderne de la gestion des données.

Pour déterminer si un lac de données est la bonne solution pour votre organisation, les parties prenantes doivent poser une série de questions diagnostiques afin d'évaluer leurs capacités actuelles en matière de données, leurs besoins et leurs objectifs futurs.

Voici quelques questions cruciales pour guider cette évaluation :

Déterminez si votre organisation traite de gros volumes de données structurées, semi-structurées ou non structurées. Les lacs de données sont particulièrement utiles pour les organisations qui traitent des ensembles de données diversifiés et à grande échelle.

Demandez-vous si les systèmes de gestion de données existants (comme les bases de données traditionnelles ou les entrepôts de données) sont suffisants pour répondre aux besoins de votre organisation, en particulier en termes d'évolutivité, de flexibilité et de rentabilité.

Si vous souhaitez améliorer vos capacités en matière d'analyse prédictive, d'apprentissage automatique ou d'analyse en temps réel, un lac de données peut s'avérer nécessaire pour gérer et traiter de grands ensembles de données de manière dynamique.

Demandez-vous si votre organisation dispose de l'infrastructure informatique et de l'expertise technique nécessaires à la mise en œuvre et à la maintenance d'un lac de données. Il s'agit notamment d'évaluer la disponibilité du personnel qualifié et la nécessité d'une formation ou d'une embauche potentielle.

Déterminer les ressources financières disponibles pour investir dans un lac de données. Si les lacs de données peuvent être rentables à long terme, la mise en place et la maintenance d'un lac de données peuvent nécessiter des investissements initiaux et continus importants.

Évaluer comment un nouveau lac de données s'intégrera aux systèmes informatiques et aux processus d'entreprise existants. Une intégration efficace est cruciale pour maximiser les avantages d'un lac de données. En examinant attentivement ces questions, les parties prenantes peuvent décider en toute connaissance de cause si un lac de données est adapté aux besoins de leur organisation. Cette approche stratégique garantit que l'investissement dans un lac de données s'aligne sur des objectifs commerciaux et des capacités technologiques plus larges.

Si vous avez répondu à ces questions et que vous pensez être un candidat de choix pour un lac de données, voici un aperçu général de la manière de le mettre en œuvre.

S'engager avec les parties prenantes de la gestion des risques, du service à la clientèle et des opérations pour recueillir les besoins spécifiques en matière de données. Déterminer comment le lac de données sera utilisé pour effectuer des analyses de risque en temps réel, fournir des expériences personnalisées aux clients et rationaliser les processus de back-office.

Optez pour une plate-forme de gestion de données robuste comme InterSystems IRISqui peut répondre à tous les besoins spécifiques d'une architecture de lac de données.

InterSystems IRIS est :

• Flexible, il permet l'intégration de données provenant de sources et de types de données multiples
• Évolutif, conçu pour gérer efficacement des ensembles de données à grande échelle
• Interopérable, permettant une communication transparente entre différents systèmes et applications

InterSystems IRIS offre des fonctions de sécurité robustes, y compris le cryptage, l'authentification et l'audit, qui sont essentielles pour la gestion des données sensibles dans un lac de données. En outre, il soutient les pratiques de gouvernance des données afin de garantir la qualité des données et la conformité avec les différentes réglementations.

Il s'agit de données provenant de systèmes de transaction, de journaux d'interaction avec les clients, de flux de données de marché et de rapports réglementaires. InterSystems IRIS peut ingérer des données provenant de diverses sources, y compris des bases de données relationnelles, des bases de données NoSQL, des systèmes de fichiers et même des flux de données en temps réel. Cette flexibilité est cruciale pour les architectures de lacs de données qui doivent consolider des données provenant de sources disparates.

Établir des zones de données claires, telles que les zones de données brutes pour les données non traitées, les zones de confiance pour les données validées et nettoyées, et les zones affinées pour les données prêtes à être analysées.

La capacité d'InterSystems IRIS à s'intégrer de manière transparente aux outils d'analyse signifie que les données stockées dans le lac de données peuvent être directement accessibles et analysées à l'aide de SQL et d'autres langages d'interrogation. Cette intégration directe permet d'éviter de déplacer les données dans des bases de données analytiques distinctes, ce qui réduit la complexité et améliore les performances.

Les lacs de données sont essentiels pour les entreprises qui traitent de grands volumes de données diverses et qui ont besoin de capacités d'analyse sophistiquées. InterSystems IRIS se distingue comme une plate-forme puissante qui peut aider les organisations à mettre en œuvre et à gérer efficacement les lacs de données, en veillant à ce qu'elles puissent maximiser la valeur de leurs actifs de données.