Découvrez les avantages et caractéristiques du Data lakehouse : Notre entreprise spécialisée dans la gestion de données lakehouse vous permet d’optimiser votre infrastructure de données
Découvrez les avantages et caractéristiques du Data Lakehouse.
L’histoire du Data Lakehouse
Au cours des 15 dernières années, deux approches de gestion des données ont émergé. D’une part, le Data Warehouse a émergé, et d’autre part, le Data Lake a émergé. Auparavant, les entreprises utilisent ces deux modèles pour des raisons de performances et d’accessibilité des données. Elles doivent créer deux systèmes distincts et mettre en place des mécanismes de synchronisation complexes. Cependant, aujourd’hui, une nouvelle révolution est en marche : le Data Lakehouse.
Le Data Lakehouse révolutionne la gestion des données en éliminant la duplication des données. En conséquence, il renforce la sécurité des données en supprimant le besoin de définir des règles de sécurité en double. Pour mieux appréhender le concept de Data Lakehouse, il est utile de le comparer aux systèmes de gestion de données antérieures.
Caractéristiques :
Data Warehouse (entrepôt de données) : Les entrepôts de données contiennent des données hautement structurées et unifiées pour répondre à des besoins spécifiques en matière de business intelligence et d’analyse. Les données ont été transformées et s’intègrent dans un schéma défini.
DataLake (Lac de données) : Le stockage abordable pour les données brutes soutient la science des données et l’apprentissage automatique. Il intègre des formats variés, y compris les transactions ERP et les journaux d’appels, pour créer des volumes massifs. Les équipes utilisent les flux de données et les transformations de schéma pour rendre les données du lac disponibles pour les outils de BI et d’analyse.
Lakehouse : La solution offre une flexibilité locative par rapport aux data warehouse et data lake traditionnels. Elle élimine la redondance des données, améliore la qualité des données grâce à des schémas et une évolution des schémas, et assure un stockage abordable. Les flux ETL jouent un rôle essentiel en connectant la couche non triée du lac aux entrepôts intégrés. Pour faciliter l’accès aux données et garantir leur qualité, elle met en œuvre les principes de partitionnement, de budgétisation et de structuration en couches de données.
Avantages et inconvénients :
Entrepôt de données
Avantages
- Pas ou peu de préparation de données
- Accès rapide aux analystes et utilisateurs métiers
- Facilite leurs analyses
- Les données unifiées sont une source fiable d’informations
- Renforce la confiance dans les données
- Facilite la prise de décision
Inconvénients
- Non adapté au stockage de données non structurées ou semi-structurées
- Coûts opérationnels plus élevés en raison des dépenses supplémentaires (gestion et maintenance)
Lac de données
Avantages
- Coûts de stockage et opérationnels inférieurs à ceux d’un entrepôt de données
- Accès plus facilite à un large éventail de données pour les data scientistes et les outils de BI en libre service
- Possibilité d’analyser les données de nouvelles manière pour obtenir des informations inattendues
Inconvénients
- Difficultés potentielles liées aux processus de streaming et à l’ajoute de données
- Absence de support pour les données transactionnelles (ACID)
- Absence de contrainte sur la qualité des données
Data Lakehouse
Avantages
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Pour aller plus loin, nous vous invitons à la lecture de l’article « Data Lake vs Data Lakehouse » :
