Lacs de données et entrepôts de données

Les analystes découvrent chaque jour de nouvelles façons intéressantes d'exploiter les données d'entreprise existantes. Les entreprises fondent désormais leurs décisions sur le Big Data et les informations obtenues en temps réel pour orienter leur activité de manière plus intelligente. Par conséquent, un stockage approprié des données est devenu vital.  

Leur fonction de stockage mise à part, le lac et l'entrepôt de données ont très peu de points communs. En effet, leurs structures, méthodes d'optimisation et finalités sont totalement différentes, et ils offrent chacun des formes spécifiques de stockage et de récupération des données.  

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un lac de données est appelé ainsi du fait de sa structure : un immense pool de données non définies, non triées et non structurées pouvant ou non répondre à un besoin métier existant.  

Ces données brutes sont rarement triées ou compressées et nécessitent donc une moindre puissance de traitement. Les données demeurent non converties et non triées jusqu'à leur récupération, ce qui permet de gagner du temps sur les deux fronts.  

Dans un lac de données, les informations peuvent être de natures très variées : fichiers journaux de serveur, activité sur les réseaux sociaux, enregistrements de communications, images, données de capteur, etc. De nombreux utilisateurs stockent les données historiques afin de permettre leur utilisation ultérieure par les analystes.  

Cette structure offre une certaine flexibilité. Les analystes dont les questions échappent au champ des pratiques commerciales courantes explorent les lacs de données afin d'y trouver des informations source et du contexte. Les entrepôts de données souffrent d'un excès de rigidité.  

Exemple de lac de données

Les lacs de données offrent une solution de navigation plus pratique lorsque les utilisateurs ont besoin d'accéder rapidement à des informations variées. Les professionnels de santé peuvent créer des fichiers d'historique pour les patients, contenant des dossiers médicaux, des photos, des notes de consultation numériques, etc.  

Un lac de données offre la flexibilité requise pour accéder facilement à ces types de fichiers, qui varient d'un patient à un autre.  

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

De même qu'un lac de données, un entrepôt de données tire son nom de sa structure et de la façon dont il stocke les données. Toutefois, les ressemblances s'arrêtent là.  

Un entrepôt est une structure centralisée servant un but précis, avec un schéma standard de tri, de stockage, de récupération et de présentation des données, qu'il reproduit systématiquement à l'identique.  

Les entrepôts de données stockent uniquement des données traitées dont l'utilisation a été éprouvée. Les données pouvant être extraites par lots, qui génèrent des rapports à grande échelle ou qui fournissent rapidement des informations, sont bien adaptées aux entrepôts de données.  

Ce niveau de commodité requiert des investissements en termes de mise en œuvre. Une fois les données traitées et reformatées, elles sont difficilement modifiables.  

Exemple d'entrepôt de données

Étant donnés l'échelle et le degré de flexibilité des lacs de données, il semble naturel de se demander à quoi servent les entrepôts de données. Malgré leur taille, les lacs de données ne conviennent pas pour toutes les tâches.  

Ce niveau de commodité est par exemple essentiel aux financiers qui doivent prendre rapidement des décisions en s'appuyant sur les tendances du moment. Avec des données cohérentes, les investisseurs ne perdent pas de temps à chercher les informations dont ils ont besoin et peuvent donc prendre les décisions pertinentes.  

Principales différences entre un lac de données et un entrepôt de données

Les besoins variant en fonction des entreprises, un modèle hybride peut être utile dans certains cas.  

Structure des données

Les types de données stockées par un lac ou un entrepôt de données diffèrent. Dans un lac de données, les informations sont brutes. Cela signifie qu'elles n'ont été ni traitées, ni triées, ni encore converties dans un format exploitable, contrairement aux données d'un entrepôt.  

Ce schéma ouvert rend les données stockées dans un lac de données plus accessibles, mais le volume de données, de par son importance, nécessite aussi un volume de stockage supérieur.  

Les entrepôts de données stockent et traitent les informations dans un format plus portable. Les diagrammes, les feuilles de calcul, les tableaux et les graphiques sont plus faciles à comprendre. Cette structure permet donc de s'assurer que les données sont plus directement utiles et accessibles aux utilisateurs en entreprise.  

Finalité des données

Les informations répondant à un but précis sont stockées dans une formation qui peut n'avoir aucune valeur commerciale. Les lacs de données représentent une mesure de garantie pour l'avenir, car ils créent une archive regroupant des informations susceptibles d'être utiles à un moment donné.  

Ce n'est pas le cas des entrepôts de données. Il est important de se rappeler que les informations formatées qui sont stockées dans un entrepôt de données ont déjà une utilité.  

Pour les utilisateurs en entreprise, qui ont besoin que les mêmes informations leur soient livrées à chaque fois de la même manière, elles ont l'avantage d'être rapidement accessibles. Comme les entrepôts de données stockent les informations selon une structure définie, ils les restituent sous une forme structurée et établie.  

Utilisation des données

L'expertise des data scientists ainsi que des outils spécialisés sont nécessaires pour parcourir et interpréter les informations d'un lac de données. Ces experts ont la possibilité de soulever de nouvelles questions.  

Les professionnels en entreprise n'ont pas besoin d'une telle flexibilité. Ils ont besoin de données pertinentes, présentées dans le même format à chaque fois. Les entrepôts rassemblent les données sous forme de métriques et de rapports facilitant l'accès aux informations.  

Lac de données, entrepôt de données ou base de données

Toutes les entreprises n'ont pas besoin de stocker des informations issues de plusieurs applications. Dans ce cas, une base de données suffit pour stocker les informations nécessaires au programme associé.  

Lac de données, entrepôt de données et base de données : quelle solution choisir ?

En fin de compte, ces trois solutions centralisent toutes des données afin de fournir des informations.  

À la différence des entrepôts et des lacs de données, qui utilisent des formats multisource, une base de données stocke, recherche et renvoie les informations provenant d'une source unique. Sa portée limitée en fait la solution la plus simple à créer et à installer. La plupart des bases de données sont de type relationnel, c'est-à-dire qu'elles enregistrent non seulement les informations, mais aussi les liens entre les différents éléments.  

Néanmoins, une base de données ne devrait être utilisée que lorsqu'une seule application génère les informations. Les autres solutions de stockage gèrent les informations de l'ensemble des services.  

Données structurées, non structurées et semi-structurées

Les nouvelles questions formulées par les entreprises et les demandes d'informations alternatives se multiplient à une vitesse fulgurante, si bien que les entrepôts de données ne parviennent plus à tenir le rythme. Dans un lac de données, ces données non structurées sont facilement accessibles et accélèrent le rythme des recherches. Les bases de données sont trop étroitement liées à une application unique pour être utiles dans ce type de traitement à grande échelle.  

Elles stockent les informations dans une structure rigide et ne traitent pas correctement les données de plusieurs sources. Il n'est pas facile d'analyser des formats et des structures multiples dans une base de données. Cette structure limitée en fait justement une excellente solution pour l'analyse des données et les applications monolithiques. Tout comme le logiciel qu'elles servent, les bases de données offrent une utilité maximale lorsqu'elles sont autonomes.  

De même, la structure de l'entrepôt de données rend le processus d'analyse plus fluide pour les utilisateurs qui acceptent de travailler dans ses limites. Les utilisateurs chargés de l'exploitation, qui ont besoin d'indicateurs clés de performances, de métriques et d'une certaine rapidité d'exécution, trouvent généralement ce format adapté. 

Exigences liées au traitement des données

Pour stocker des données dans un entrepôt, il faut d'abord les analyser et les trier. Ce travail est coûteux et prend du temps. Si vous manquez de temps et d'argent, envisagez plutôt de créer un lac de données et aucun traitement ne sera requis sur les données.  

Les lacs et les entrepôts de données sont tous deux appropriés pour la collecte de données multisource avec différents utilisateurs et formats. Les bases de données, quant à elles, ne peuvent extraire les données que d'une seule application, ce qui facilite la collecte et le tri des informations pertinentes.  

Restrictions liées au stockage des données

En raison du volume traité, le lac de données exige beaucoup plus d'espace de stockage et cela se traduit par des coûts plus élevés. Les bases de données liées à une seule application nécessitent moins d'espace ; enfin, les entrepôts de données offrent une solution intermédiaire.  

Les entrepôts de données stockent uniquement les informations pertinentes sur le moment afin de limiter les coûts ou l'espace de stockage occupé.  

Restrictions liées au coût du stockage des données

Cette efficacité en termes de coûts est certes associée à des frais d'installation plus élevés, mais les avantages se révèlent vite nombreux, avec des fournisseurs de services cloud performants et une installation spécialisée.  

Qui aura accès aux données ?

Réfléchissez à la base utilisateur cible. Les entrepôts de données fournissent rapidement des informations à un large public, de préférence en entreprise, tandis que les lacs de données offrent aux data scientists la liberté d'imaginer spontanément des solutions.  

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