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Data Lake : définition et avantages dans l'application

Janina Horn

Un data lake permet de stocker différents types de données et de les traiter, quelle que soit leur taille.

L'utilisation du Data Lake convient à cet égard aux secteurs les plus divers, par exemple le commerce de détail, le secteur bancaire ou l'hôtellerie et la restauration. L'objectif est de prédire les préférences des clients et d'améliorer leur expérience.

Vous trouverez ici tout ce que vous devez savoir sur le Data Lake et son utilisation dans votre entreprise.

définition du lac de données

Data Lake : définition

Un data lake est un environnement de stockage peu coûteux qui abrite des pétaoctets de données brutes. Contrairement à un entrepôt de données, un data lake peut stocker des données structurées et non structurées et ne nécessite pas de schéma défini pour stocker les données. 

Cette caractéristique, connue sous le nom de "schéma sur lecture", permet une grande flexibilité dans les besoins de stockage et est particulièrement utile pour les data scientists, les ingénieurs de données et les développeurs qui ont besoin d'accéder aux données pour des exercices de découverte de données et des projets d'apprentissage automatique.

Attention : marais de données et fosses de données

Bien que les Data Lakes soient de plus en plus populaires auprès des utilisateurs, il existe un risque de rester bloqué dans des marais de données ou des fosses de données. 

Un Marais de données (eng. Data Swamp) résulte d'une mauvaise gestion du data lake, avec un manque de qualité adéquate des données et de pratiques de gouvernance des données pour obtenir des informations précieuses. Sans une surveillance adéquate, les données contenues dans ces référentiels deviennent inutiles. 

Fosses de données ressemblent à des marécages de données en ce sens qu'ils offrent peu d'avantages commerciaux, mais que la cause du problème de données n'est pas claire dans ces cas. 

Pour éviter ces risques, il est important d'impliquer les équipes de gouvernance des données et de science des données.

boîte verte symboles

Data Lake : Cloud ou sur site ?

Pour certaines entreprises, le cloud peut être le choix optimal pour le stockage de leurs données. Cela s'explique par les avantages supplémentaires qu'il offre - évolutivité flexible, fourniture rapide de services et solutions informatiques efficaces - ainsi que par un modèle de facturation basé sur des abonnements.

Lac de données en nuage

Un Data Lake est un lieu de stockage central qui accueille toutes les données importantes de l'entreprise et sert de zone de staging facilement accessible. 

Cela permet d'accéder à toutes les données d'entreprise, y compris celles utilisées par les applications sur site et les applications basées sur le cloud qui peuvent gérer les données volumineuses. 

La décision d'installer un data lake dans le cloud ou sur site dépend de plusieurs facteurs et doit être soigneusement évaluée. 

Alors qu'un data lake basé sur le cloud offre les avantages de l'évolutivité et de la flexibilité, un data lake sur site peut offrir un contrôle et une sécurité accrus. 

En fin de compte, le choix de l'emplacement dépend des besoins spécifiques du business.

Data Lake sur site

Les entreprises ont souvent des raisons similaires d'ancrer leur data lake dans leurs murs que lorsqu'elles gèrent un cloud privé sur place. 

Cette approche offre un niveau maximal de sécurité et de contrôle, ce qui permet de protéger la propriété intellectuelle et les applications critiques pour l'entreprise. En outre, les données sensibles peuvent être conservées conformément aux exigences légales. 

Toutefois, la gestion d'un data lake à domicile présente des inconvénients qui peuvent également survenir lors de la gestion d'un cloud privé sur site. Ces deux éléments peuvent entraîner une augmentation de la maintenance interne de l'architecture du data lake, de l'infrastructure matérielle et des logiciels et services associés.

Lac de données hybride

Les entreprises peuvent opter pour un data lake hybride, dans lequel le data lake est réparti entre le site et le cloud. 

Dans de telles architectures, les données critiques pour l'entreprise ne sont généralement pas stockées dans le "cloud data lake". Si des informations personnellement identifiables (IPI) ou d'autres données sensibles y figurent néanmoins, elles sont masquées ou rendues anonymes afin de garantir la conformité avec les politiques de sécurité et de confidentialité des données. 

Pour minimiser les coûts de stockage dans le nuage, les données stockées dans le nuage peuvent être supprimées régulièrement ou à la fin des projets pilotes. Il s'agit d'une méthode efficace pour garantir la sécurité des données tout en gardant un œil sur les coûts.

Data Lake vs. Data Warehouse

Les data lakes et les data warehouses servent tous deux au stockage des données, mais les deux référentiels ont des exigences différentes en matière de stockage, ce qui les rend parfaitement adaptés à différents scénarios. 

Entrepôts de données ont par exemple besoin d'un schéma définiLes données sont utilisées pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse des données définis par les utilisateurs professionnels et les autres parties prenantes concernées. 

Ces exigences sont essentielles pour l'utilisation régulière de rapports et le système sous-jacent est typiquement relationnel et structuré. Il tire des données de bases de données transactionnelles et est idéal pour les tâches de business intelligence telles que les tableaux de bord et la visualisation de données. 

En revanche, intégrer Lacs de données données issues de systèmes relationnels et non relationnels, ce qui permet aux data scientists données structurées et non structurées pouvoir s'intégrer dans davantage de projets de science des données.

Chaque système a ses propres forces et faiblesses. 

Par exemple, les entrepôts de données sont généralement plus performants, mais leur coût est également plus élevé. En revanche, les data lakes peuvent être plus lents à renvoyer les résultats des requêtes, mais offrent des coûts de stockage moins élevés. De plus, la capacité de stockage des data lakes est optimale pour les données commerciales.

Data Lake vs. Data Lakehouse

Un Lac de données est un référentiel centralisé qui stocke des données brutes, non structurées, semi-structurées et structurées de n'importe quelle taille. 

Il permet de stocker les données dans leur format natif sans avoir recours à des schémas prédéfinis ou à des transformations de données, ce qui le rend plus flexible et plus agile par rapport aux solutions de stockage de données traditionnelles. 

Toutefois, les données stockées dans un data lake peuvent manquer de qualité et de cohérence, ce qui peut poser des problèmes lorsqu'on tente d'en tirer des enseignements.

Un Entrepôt de données en revanche, est une nouvelle approche qui combine les points forts des data lakes et des data warehouses. Un data lakehouse offre l'évolutivité, la flexibilité et la rentabilité d'un data lake, tout en offrant la fiabilité, la cohérence et les fonctions de gouvernance d'un data warehouse. À cette fin, un niveau supplémentaire d'organisation et de structure est ajouté au data lake pour faciliter la gestion et l'analyse des données.

Comme le volume des données augmente de manière exponentielle, les lacs de données servent d'élément essentiel de la Pipeline de données

Avantages du data lake

Avantages du Data Lake

L'utilisation d'un Data Lake présente les avantages suivants pour votre entreprise :

Flexibilité

Les lacs de données sont des lieux de stockage de données extrêmement polyvalents, car ils peuvent accueillir non seulement des ensembles de données structurées, mais aussi des ensembles de données semi-structurées et non structurées. 

Cette flexibilité en fait un outil indispensable pour les projets d'analyse complexes et les projets d'apprentissage automatique. 

Un data lake permet aux entreprises de gérer et d'analyser leurs données de manière efficace et efficiente afin d'obtenir des informations précieuses et de prendre des décisions éclairées.

Rentabilité 

Les lacs de données présentent l'avantage de nécessiter moins de planification en amont pour l'enregistrement des données. 

Contrairement aux entrepôts de données, il n'est pas nécessaire de définir des schémas et des transformations complexes. Cela permet aux entreprises d'employer moins de personnel et donc de réduire les coûts. De plus, les coûts réels de stockage des Data Lakes sont nettement inférieurs à ceux d'autres lieux de stockage tels que les entrepôts de données. 

Cela permet aux entreprises d'optimiser plus efficacement leurs budgets et leurs ressources et donc de mettre en œuvre avec succès leurs initiatives de gestion des données.

Évolutivité 

Les lacs de données sont un outil extrêmement précieux pour les entreprises qui souhaitent améliorer leur évolutivité. 

Par rapport aux autres services de stockage, ils offrent une capacité de stockage totale impressionnante et une fonctionnalité de libre-service qui permet aux entreprises d'accéder et d'utiliser leurs données rapidement et facilement. 

En outre, les Data Lakes servent de sandbox dans laquelle les collaborateurs peuvent développer des POC réussis. Une fois qu'un projet a fait ses preuves à petite échelle, il peut facilement être étendu à de plus grandes échelles grâce à l'automatisation. 

Les data lakes sont donc un outil indispensable pour les entreprises qui souhaitent améliorer leur évolutivité et utiliser leurs données de manière plus efficace.

Réduction des silos de données

Dans de nombreux secteurs, les entreprises sont confrontées à des silos de données au sein de leur organisation, que ce soit dans le domaine de la santé ou dans la chaîne d'approvisionnement. 

Mais la mise en œuvre de Data Lakes, qui accueillent les données brutes de différentes fonctions, permet de rompre ces dépendances. En effet, il n'y a plus de propriétaire unique pour un ensemble de données donné, ce qui fait que les silos disparaissent d'eux-mêmes. 

Cette solution permet aux entreprises d'utiliser leurs données de manière plus efficace et d'obtenir une vue d'ensemble.

Amélioration de l'expérience client

Une preuve de concept réussie peut ne pas être évidente à première vue, mais elle peut améliorer l'expérience générale de l'utilisateur et permettre aux équipes de mieux comprendre et personnaliser le parcours du client grâce à des analyses innovantes et éclairantes. 

Cet avantage est d'une grande valeur et peut, à long terme, se traduire par un avantage concurrentiel considérable. 

Il vaut donc la peine d'investir dans le développement de preuves de concept et de les considérer comme partie intégrante de la stratégie commerciale. En créant des solutions sur mesure qui répondent aux besoins des clients, les entreprises peuvent renforcer leurs relations avec la clientèle et améliorer leur image de marque.

data lake confucius

Cas d'utilisation du Data Lake

Les data lakes sont surtout connus pour leur capacité à stocker de grandes quantités de données brutes, sans qu'il soit nécessaire de définir dès le départ l'objectif de l'entreprise. Les cas d'utilisation suivants des data lakes existent par exemple :

Document Automation avec Konfuzio

Konfuzio est une plateforme d'automatisation de documents basée sur l'IA qui utilise des algorithmes de machine learning pour extraire des données structurées de documents non structurés tels que des factures, des contrats et des reçus. 

Les données stockées dans un data lake peuvent être chargées et analysées par Konfuzio. 

Konfuzio enregistre d'abord un document et en extrait ensuite les points de données pertinents à l'aide de ses algorithmes d'intelligence artificielle. Ces points de données peuvent comprendre, entre autres, les noms des clients, les numéros de facture et les montants des paiements. Une fois extraites, les données peuvent être transformées et chargées dans un entrepôt de données, où elles peuvent être combinées avec d'autres sources de données pour un traitement et une analyse ultérieurs.

En utilisant Konfuzio avec un Data Lake, les entreprises ont les avantages suivants :

  • Rationaliser leurs flux de travail dans le traitement des documents
  • Amélioration de la qualité des données 
  • Obtenir des informations plus détaillées sur les données de leurs documents

Les données stockées dans le Data Lake peuvent être utilisées pour des analyses avancées, telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, afin d'obtenir des informations et d'identifier des tendances.

L'automatisation des documents à l'aide de Konfuzio et d'un data lake peut être plus rentable que les méthodes traditionnelles de traitement des documents, car elle peut réduire le besoin de saisie manuelle des données et d'autres tâches chronophages de traitement des documents.

Dans l'ensemble, Konfuzio et un Data Lake peuvent offrir aux entreprises une approche plus efficace et plus précise du traitement des documents, leur permettant de traiter et d'analyser leurs données documentaires plus rapidement et plus efficacement, et d'en tirer des enseignements.

Ici, vous pouvez Konfuzio à l'essai gratuitement.

Preuves de concept (POC) 

Le stockage des données dans un data lake est particulièrement adapté aux projets de preuve de concept. 

La polyvalence du data lake permet de stocker différents types de données, ce qui est particulièrement avantageux pour les modèles d'apprentissage automatique. Les données structurées et non structurées peuvent ainsi être intégrées dans les modèles prédictifs. 

Ceci est particulièrement important dans des cas d'application tels que la classification de textes de Konfuzio Les scientifiques des données ne peuvent généralement pas utiliser de bases de données relationnelles sans traiter les données au préalable afin de satisfaire aux exigences en matière de schémas. 

En outre, un data lake peut également servir de sandbox pour d'autres projets d'analyse de données volumineuses. Cela va du développement de tableaux de bord complets à la prise en charge d'applications IoT qui nécessitent généralement des données en temps réel et en streaming. 

Une fois que l'objectif et la valeur des données ont été déterminés, celles-ci peuvent alors être soumises à un traitement ETL ou ELT afin d'être stockées dans un entrepôt de données en aval.

Sauvegarde et restauration des données

Les data lakes offrent une alternative intéressante pour les scénarios de reprise après sinistre en raison de leur grande capacité de stockage et de leur faible coût. 

En outre, ils peuvent également être très utiles lors des audits de données à des fins d'assurance qualité, car les données sont stockées dans leur format natif sans devoir être transformées au préalable. En particulier, lorsque la documentation sur le traitement des données dans l'entrepôt de données fait défaut, des équipes d'anciens propriétaires de données peuvent vérifier le travail effectué et s'assurer ainsi que les données sont de la plus haute qualité.

D'autres cas d'application peuvent être

  • Analytique avancée : Les lacs de données permettent de stocker de grandes quantités de données qui peuvent être utilisées pour des analyses avancées telles que l'apprentissage automatique et les données, ainsi que pour l'analyse des données. Exploration de texte peuvent être utilisées. Cela peut aider les entreprises à obtenir une vision plus approfondie de leurs données et à prendre des décisions plus éclairées.
  • Traitement des données volumineuses : Les Data Lakes peuvent stocker de grandes quantités de données et sont donc idéaux pour le traitement de charges de travail de données volumineuses. De cette manière, les entreprises peuvent traiter les données plus rapidement et plus efficacement et prendre ainsi des décisions plus rapidement.
  • l'archivage des données : Les lacs de données peuvent être utilisés pour stocker des données historiques qui ne sont plus utilisées activement dans les activités quotidiennes. De cette manière, les entreprises peuvent libérer de l'espace sur leurs systèmes de stockage primaires et réduire les coûts de stockage.
  • Stockage des données IoT : Les Data Lakes permettent de stocker de grandes quantités de données générées par les dispositifs de l'Internet des objets (IoT), tels que les capteurs et autres appareils connectés. Cela peut aider les entreprises à analyser les données afin d'identifier les tendances et de prendre des décisions éclairées.
  • Découverte de données : Les lacs de données peuvent offrir une source unique de vérité pour toutes les données d'entreprise, ce qui permet aux analystes de découvrir et d'explorer plus facilement de nouvelles sources de données. Cela peut aider les entreprises à découvrir des connaissances cachées et à prendre des décisions plus éclairées.

Le Data Lake permet de stocker des données sans objectif d'utilisation immédiat, ce qui constitue un moyen économique de conserver des données froides ou inactives. 

Celles-ci peuvent être utiles ultérieurement pour des demandes des autorités ou de nouvelles analyses. Ainsi, une utilisation efficace de l'espace de stockage et en même temps, ils peuvent les données précieuses sont conservées à des fins futures être. 

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