Un lac de données est un référentiel centralisé qui permet de stocker toutes vos données, qu'elles soient structurées ou non, à n'importe quelle échelle.

Les lacs de données conservent les données sous leur forme brute et originale, offrant aux ingénieurs la possibilité de réaliser divers types d'analyses notamment :

Cela aide les analystes métier à prendre des décisions meilleures et plus axées sur les données.

Bien que des technologies comme InterSystems IRIS® offrent des interfaces pour interagir avec les lacs de données, le lac de données en lui-même est davantage un modèle conceptuel de stockage de données qu'une application logicielle avec une interface graphique traditionnelle.

Pour expliquer ou démontrer un lac de données à quelqu’un, vous vous connecterez 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:

C'est parti

Souvent, les données sont stockées dans des bases de données structurées appelées entrepôts de données, où elles doivent être nettoyées et structurées avant de pouvoir être utilisées. Bien qu'efficaces pour les rapports par lots périodiques, les entrepôts de données ne sont pas aussi flexibles pour les besoins de certains traitements et analyses en temps réel. Ils conviennent bien à certaines applications métiers, mais exigent que les données s'intègrent dans un schéma prédéfini avant d'être enregistrées dans l'entrepôt.

Certaines entreprises collectent des milliers de points de données chaque jour à partir de dizaines de sources (et cela représente un minimum). Lorsque ces données ne partagent que rarement le même schéma ou format, cela peut rendre le raffinage des données brutes long et inefficace dans un entrepôt de données traditionnel.

Les lacs de données, en revanche, acceptent les données sous leur forme brute provenant de diverses sources, y compris les dispositifs IoT, les flux de réseaux sociaux, les applications mobiles, et bien plus encore. Plutôt que d'imposer un schéma 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 pour l'analyse, offrant ainsi aux analystes de données une plus grande agilité et efficacité.

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

Les lacs de données sont conçus avec plusieurs caractéristiques clés à l'esprit :

• Scalabilité : ils peuvent évoluer de manière massive pour stocker des pétaoctets de données, en s'adaptant à la croissance exponentielle des données dans les entreprises modernes.
• Flexibilité : les lacs de données supportent différents types de données, des fichiers CSV et des images aux données binaires, sans nécessiter de conversion dans un schéma prédéfini.
• Rentabilité : en utilisant du matériel standard peu coûteux ou des solutions de stockage en cloud économiquement avantageuses, les lacs de données peuvent être une option plus économique pour le stockage de grandes quantités de données.

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

À mesure que nous explorerons plus en détail l'architecture, la mise en œuvre et l'exploitation des lacs de données, vous comprendrez rapidement pourquoi ils sont essentiels dans le paysage moderne de la gestion des données.

Lorsqu'on considère si un lac de données est la solution adéquate pour une 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 essentielles pour guider cette évaluation :

Déterminez si votre organisation gère de grands volumes de données structurées, semi-structurées ou non structurées. Les lacs de données sont particulièrement bénéfiques pour les organisations traitant des ensembles de données diversifiés et à grande échelle.

Considérez si les systèmes de gestion des données existants (tels que les bases de données traditionnelles ou les entrepôts de données) sont suffisants pour les besoins de votre organisation, en particulier en termes de scalabilité, de flexibilité et de rentabilité.

Si vous souhaitez améliorer vos capacités en analyse prédictive, en apprentissage automatique ou en analyse en temps réel, un lac de données pourrait être nécessaire pour gérer et traiter dynamiquement de grands ensembles de données.

Considérez si votre organisation dispose de l'infrastructure informatique et de l'expertise technique requises pour mettre en œuvre et maintenir un lac de données. Cela inclut l'évaluation de la disponibilité de personnel qualifié et du besoin potentiel de formation ou de recrutement.

Déterminez les ressources financières disponibles pour investir dans un lac de données. Bien que les lacs de données puissent être rentables à long terme, leur mise en place et leur maintenance peuvent nécessiter des investissements initiaux et continus importants.

Évaluez comment un lac de données s'intégrera aux systèmes informatiques et processus métier existants. Une intégration efficace est cruciale pour maximiser les avantages d'un lac de données. En prenant en compte ces questions, les parties prenantes pourront prendre une décision éclairée sur la pertinence d'un lac de données pour les besoins de leur organisation. Cette approche stratégique garantit que l'investissement dans un lac de données est aligné avec les objectifs commerciaux et les capacités technologiques plus larges.

Si vous avez répondu à ces questions et pensez être un candidat idéal pour un lac de données, voici un aperçu général des étapes pour en mettre un en œuvre.

Impliquez les parties prenantes de la gestion des risques, du service client et des opérations pour recueillir les besoins spécifiques en matière de données. Déterminez comment le lac de données sera utilisé pour effectuer des analyses de risques en temps réel, offrir des expériences client personnalisées et rationaliser les processus internes.

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

InterSystems IRIS est :

• Flexible, prenant en charge l'intégration de données provenant de plusieurs sources et types de données.
• Évolutif, conçu pour gérer efficacement des ensembles de données à grande échelle.
• Interopérable, permettant une communication fluide entre différents systèmes et applications.

InterSystems IRIS offre des fonctionnalités de sécurité robustes, telles que le chiffrement, l'authentification et l'audit, essentielles pour la gestion des données sensibles dans un lac de données. De plus, il soutient les pratiques de gouvernance des données pour garantir la qualité des données et la conformité aux diverses réglementations.

Incluez des données provenant des systèmes transactionnels, des journaux d'interaction client, des flux de données de marché et des 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.

Établissez des zones de données claires, telles que : brutes pour les données non traitées, fiables pour les données validées et nettoyées, et raffinées pour les données prêtes à être analysées.

La capacité d'InterSystems IRIS à s'intégrer parfaitement avec des outils d'analyse signifie que les données stockées dans le lac de données peuvent être directement accessibles et analysées en utilisant SQL et d'autres langages de requête. Cette intégration directe permet de contourner la nécessité de déplacer les données vers des bases de données analytiques séparées, réduisant ainsi la complexité et améliorant les performances.

Les lacs de données sont essentiels pour les entreprises traitant de grands volumes de données diversifiées et nécessitant des capacités d'analyse sophistiquées. InterSystems IRIS se distingue comme une plateforme puissante qui aide les organisations à mettre en œuvre et à gérer efficacement les lacs de données, assurant ainsi qu'elles peuvent maximiser la valeur de leurs actifs de données.