« Le Data Lake est une réponse technologique au Big Data. Il permet de créer et de gérer dans un espace de stockage unique toutes ces données ; qu’elles soient structurées, comme celles issues d’un ERP par exemple, ou non structurées comme celles provenant du web, des applis mobiles, des réseaux sociaux… »
Source : Transform’IT – EMC²
Dès septembre dernier, Charly Clairmont expliquait, dans un de ses articles, à quel point il devenait de plus en plus simple de déployer un projet Big Data, notamment avec Hadoop. En introduisant la notion de Data Lake, notre CTO encourageait également les entreprises à ne pas cloisonner leur information afin d’avoir une vision la plus holistique possible de leur activité.
En effet, avec un Data Lake, le système d’information n’est plus vu comme un ensemble de silos qui ne doivent surtout pas se parler ! Au contraire, comme l’explique un article publié sur le blog Transform’IT.
Data Lake : nouvelle façon de voir le stockage de données
Hébergeant tous types de données, structurées ou non, le Data Lake fonctionne sur une architecture horizontale, mettant sur le même plan toutes les sources de données. On passe d’une architecture verticale à une architecture de type « lac » alimenté par autant de « rivières » que de sources de données disponibles (réseaux sociaux, data warehouse, ERP…).
Particulièrement utilisé dans les entreprises des secteurs BtoC et/ou qui génèrent de grands volumes de données non-structurées, un Data Lake est une solution cependant envisageable dans toutes les entreprises qui ont des problématiques de stockage et d’analyse de données. Potentiellement, toutes les entreprises, donc !
L’entrepôt de toutes les données de l’entreprise
Parce qu’il permet d’accéder et de requêter l’ensemble de vos données, le Data Lake est un vrai atout pour toute entreprise data driven. Que vous souhaitiez personnaliser une offre pour chacun de vos clients, anticiper leur demande ou déterminer le profil de vos utilisateurs pour mieux connaitre leurs besoins, rassembler toutes vos données dans un Data Lake pourra vous fournir une vision plus large de votre activité et ainsi, vous permettre de prendre les bonnes décisions.
Poussons les alors vers Apache Iceberg. Nous employons le connecteur Apache Iceberg Sink de Tabular. Juste un fichier de configuration… Et hop… Vous pouvez analyser vos données.
Comme vous pouvez l’observer nous avons des colonnes de type “ROW” qui structure un type complexe. Vous pouvez en déduire ici que vous allez être en mesure de stocker des données multiformes.
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