Ces données peuvent également être structurées, non-structurées ou semi-structurées pour une utilisation ultérieure, au contraire d’un Data Warehouse qui possède essentiellement des données traitées et structurées.
Les données sont devenues un atout indispensable que les entreprises utilisent pour mieux comprendre leurs activités, le comportement de leurs clients et les tendances du marché. Avec l’augmentation des sources de données et de leur complexité, les entreprises ont besoin d’un moyen fiable et efficace pour stocker, gérer et analyser leurs données. L’approche traditionnelle du stockage des données, connue sous le nom d’entrepôt de données, existe depuis des décennies. Cependant, le lac de données est un développement plus récent qui offre une approche alternative du stockage et de la gestion des données.
Quel est l’objectif d’un entrepôt de données ?
Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui stocke des données structurées provenant de diverses sources au sein d’une organisation. Son objectif principal est de fournir une vue consolidée des données pour l’analyse, le reporting et la prise de décision. Les entrepôts de données sont optimisés pour l’interrogation et l’analyse, et ils utilisent une approche de schéma sur écriture, ce qui signifie que les données sont transformées et structurées avant d’être stockées dans l’entrepôt. Cette approche garantit la cohérence, l’exactitude et l’exhaustivité des données, mais elle nécessite également une préparation et une planification préalables importantes.
Par conséquent, comment créer un lac de données ?
Un lac de données, en revanche, est un référentiel centralisé qui stocke des données structurées et non structurées dans leur format d’origine. L’objectif d’un lac de données est de fournir un moyen flexible et évolutif de stocker et de gérer les données, sans qu’il soit nécessaire de procéder à une transformation ou à une conception de schéma en amont. Les lacs de données utilisent une approche « schema-on-read », ce qui signifie que les données sont structurées et transformées au moment de l’analyse, plutôt que lorsqu’elles sont stockées dans le référentiel. Cette approche permet aux organisations de stocker de grands volumes de données provenant de diverses sources et d’effectuer des analyses sur ces données rapidement et facilement.
Quels sont les avantages d’un lac de données par rapport à un entrepôt de données ?
L’un des principaux avantages d’un lac de données est sa flexibilité. Les données étant stockées dans leur format d’origine, elles peuvent être facilement consultées et analysées par les data scientists et les analystes sans nécessiter d’intervention informatique. En outre, les lacs de données peuvent stocker des données structurées et non structurées, ce qui permet aux organisations d’analyser des données provenant de sources telles que les médias sociaux, les appareils IoT et les fichiers journaux. Un autre avantage d’un lac de données est son évolutivité. Les lacs de données peuvent être facilement augmentés ou réduits en fonction des besoins de l’organisation, ce qui en fait une solution idéale pour gérer de grands volumes de données.
La mise en place d’un entrepôt de données nécessite une planification et une conception importantes. La première étape consiste à identifier les sources de données et à déterminer les données qui doivent être stockées dans l’entrepôt. Une fois les données identifiées, elles doivent être extraites, transformées et chargées dans l’entrepôt à l’aide d’un processus ETL (extraction, transformation, chargement). Les données doivent être organisées dans un schéma optimisé pour l’interrogation et l’analyse. Enfin, l’entrepôt doit être entretenu et mis à jour régulièrement pour garantir l’exactitude et la pertinence des données.
Quelle structure permet le stockage en masse des données brutes ?
Les lacs de données sont conçus pour le stockage en masse de données brutes dans leur format natif. Cette structure permet aux entreprises de stocker des données provenant de diverses sources sans avoir à les transformer ou à concevoir des schémas en amont. Les lacs de données sont optimisés pour traiter rapidement et efficacement de grands volumes de données, ce qui en fait une solution idéale pour les organisations qui ont besoin d’effectuer des analyses de données massives (big data).
En conclusion, les entrepôts de données et les lacs de données présentent tous deux des avantages et des inconvénients, et le choix entre les deux dépend des besoins et des objectifs de l’organisation. Les entrepôts de données sont idéaux pour les organisations qui ont besoin d’une vue consolidée de leurs données à des fins d’analyse et de reporting, tandis que les lacs de données sont idéaux pour les organisations qui ont besoin d’un moyen flexible et évolutif de stocker et de gérer de grands volumes de données provenant de sources diverses.