Lac de données

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un lac de données est un emplacement centralisé où une organisation peut stocker des données structurées et non structurées. Ce système permet de stocker les données telles quelles et peut exécuter des analyses qui aident à la prise de décision. Les lacs de données aident les entreprises à tirer plus de valeur de leurs données.

Les entreprises utilisent souvent des bases de données relationnelles pour stocker et gérer les données afin qu'elles puissent être facilement accessibles et que les informations dont elles ont besoin puissent être trouvées.

Logiciel Lac de données

Logiciel mentionnant lac de données comme fonctionnalité ou terme.

Azure Data Lake Store

AWS Lake Formation

Amazon Simple Storage Service (S3)

Azure Data Lake Analytics

Dremio

Snowflake

Cas d'utilisation des lacs de données

Le faible coût et le format ouvert des lacs de données les rendent essentiels pour l'architecture de données moderne. Les cas d'utilisation potentiels pour cette solution de stockage de données incluent :

• Médias et divertissement : Les services de streaming numérique peuvent augmenter leurs revenus en améliorant leur système de recommandation, influençant les utilisateurs à consommer plus de services.
• Télécommunications : Les entreprises de télécommunications multinationales peuvent utiliser un lac de données pour économiser de l'argent en construisant des modèles de propension à l'attrition qui réduisent l'attrition des clients.
• Services financiers : Les sociétés d'investissement peuvent utiliser les lacs de données pour alimenter l'apprentissage automatique, permettant la gestion des risques de portefeuille à mesure que les données de marché en temps réel deviennent disponibles.

Avantages des lacs de données

Lorsque les organisations peuvent exploiter plus de données provenant de diverses sources dans un délai raisonnable, elles peuvent mieux collaborer, analyser les informations et prendre des décisions éclairées. Les principaux avantages sont expliqués ci-dessous :

• Améliorer les interactions avec les clients. Les lacs de données peuvent combiner des données clients provenant de plusieurs emplacements, tels que la gestion de la relation client, l'analyse des médias sociaux, l'historique des achats et les tickets de service client. Cela informe l'organisation sur l'attrition potentielle des clients et les moyens d'augmenter la fidélité.

• Innover en R&D. Les équipes de recherche et développement (R&D) utilisent les lacs de données pour mieux tester des hypothèses, affiner des hypothèses et analyser des résultats.

• Augmenter l'efficacité opérationnelle. Les entreprises peuvent facilement exécuter des analyses sur les données générées par les machines de l'internet des objets (IoT) pour identifier des moyens potentiels d'améliorer les processus, la qualité et le retour sur investissement pour les opérations commerciales.

• Alimenter la science des données et l'apprentissage automatique. Les données brutes sont transformées en données structurées utilisées pour les analyses SQL, la science des données et l'apprentissage automatique. Comme les coûts sont faibles, les données brutes peuvent être conservées indéfiniment.
• Centraliser les sources de données. Les lacs de données éliminent les problèmes de silos de données, permettant une collaboration facile et offrant aux utilisateurs en aval une source unique de données.
• Intégrer des sources et formats de données divers. Toutes les données peuvent être stockées indéfiniment dans un lac de données, créant un référentiel centralisé pour des informations à jour.
• Démocratiser les données grâce à des outils en libre-service. Cette solution de stockage flexible permet la collaboration entre des utilisateurs ayant des compétences, des outils et des langues variés.

Défis des lacs de données

Bien que les lacs de données aient leurs avantages, ils ne sont pas sans défis. Les organisations mettant en œuvre des lacs de données doivent être conscientes des difficultés potentielles suivantes :

• Problèmes de fiabilité : Ces problèmes surviennent en raison de la difficulté à combiner les données par lots et en streaming et de la corruption des données, entre autres facteurs.
• Performance lente : Plus le lac de données est grand, plus la performance des moteurs de requête traditionnels est lente. La gestion des métadonnées et le partitionnement incorrect des données peuvent entraîner des goulots d'étranglement.
• Sécurité : Comme la visibilité est limitée et que la capacité de supprimer ou de mettre à jour les données est insuffisante, les lacs de données sont difficiles à sécuriser sans mesures supplémentaires.

Éléments de base des lacs de données

Les lacs de données agissent comme une source unique de vérité pour les données au sein d'une organisation. Les éléments de base d'un lac de données impliquent les données elles-mêmes et la manière dont elles sont utilisées et stockées.

• Mouvement des données : Les données peuvent être importées dans leur forme originale en temps réel, quelle que soit leur taille.
• Analytique : Informations accessibles aux analystes, scientifiques des données et autres parties prenantes pertinentes au sein de l'organisation. Les données peuvent être accessibles avec l'outil ou le cadre analytique de choix de l'employé.
• Apprentissage automatique : Les organisations peuvent générer des insights précieux dans une variété de types. Les logiciels d'apprentissage automatique sont utilisés pour prévoir des résultats potentiels qui informent les plans d'action au sein de l'organisation.

Meilleures pratiques pour les lacs de données

Les lacs de données sont plus efficaces lorsqu'ils sont bien organisés. Les meilleures pratiques suivantes sont utiles à cet effet :

• Stocker les données brutes. Les lacs de données doivent être configurés pour collecter et stocker les données dans leur format source. Cela donne aux scientifiques et aux analystes la capacité de requêter les données de manière unique.
• Mettre en œuvre des politiques de cycle de vie des données. Ces politiques dictent ce qui arrive aux données lorsqu'elles entrent dans le lac de données et où et quand ces données sont stockées, déplacées et/ou supprimées.
• Utiliser le marquage d'objets : Cela permet de répliquer les données à travers les régions, simplifie les permissions de sécurité en fournissant l'accès aux objets avec un tag spécifique, et permet le filtrage pour une analyse facile.

Lac de données vs. entrepôt de données

Les entrepôts de données sont optimisés pour analyser les données relationnelles provenant des systèmes transactionnels et des applications métiers. Ces données ont une structure et un schéma prédéfinis, permettant des requêtes SQL plus rapides. Ces données sont nettoyées, enrichies et transformées en une source unique de vérité pour les utilisateurs.

Les lacs de données stockent des données relationnelles provenant des applications métiers et des données non relationnelles provenant des applications, des médias sociaux et des appareils IoT. Contrairement à un entrepôt de données, il n'y a pas de schéma défini. Un lac de données est un endroit où toutes les données peuvent être stockées, au cas où des questions se poseraient à l'avenir.