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Les entreprises capturent plus de données que jamais, car elles s'appuient de plus en plus sur celles-ci pour prendre des décisions commerciales importantes, améliorer les offres de produits et fournir un meilleur service client.
Avec la quantité de données créées à un rythme exponentiel, le cloud offre plusieurs avantages pour le traitement et l'analyse des données, notamment l'évolutivité, la fiabilité et la disponibilité.
Dans l'écosystème cloud, il existe également plusieurs outils et technologies pour le traitement et l'analyse des données. Les deux types de structures de stockage de Big Data les plus fréquemment utilisés sont les entrepôts de données et les lacs de données.
Bien que l'utilisation d'un lac de données soit moins attrayante car vous ne pouvez pas interroger le modèle et les données tant qu'elles sont encore pertinentes, l'utilisation d'un entrepôt de données pour le stockage de données en continu est un gaspillage.
WQuel type d'architecture cloud choisissons-nous ?
Devrions-nous envisager de nouveaux concepts pour le data lakehouse, ou devrions-nous nous contenter des contraintes de l'entrepôt ou des restrictions du lac ?
Une nouvelle architecture de stockage de données appelée "data lakehouse" combine l'adaptabilité des lacs de données avec la gestion des données des entrepôts de données.
Comprendre les différentes méthodes de stockage de données volumineuses est essentiel pour créer un pipeline de stockage de données fiable pour l'informatique décisionnelle (BI), l'analyse de données et machine learning (ML) des charges de travail, en fonction des demandes de votre entreprise.
Dans cet article, nous examinerons de près Data Warehouse, Data Lake et Data Lakehouse, avec leurs avantages, leurs limites ainsi que leurs avantages et inconvénients. Commençons.
Qu'est-ce que l'entrepôt de données ?
Un entrepôt de données est un référentiel de données centralisé utilisé par une organisation pour stocker d'énormes volumes de données provenant de nombreuses sources. Un entrepôt de données agit comme la source unique de « vérité des données » d'une organisation et est essentiel au reporting et à l'analyse commerciale.
En règle générale, les entrepôts de données combinent des ensembles de données relationnelles provenant de plusieurs sources, telles que des données d'application, d'entreprise et transactionnelles, pour stocker des données historiques. Avant d'être chargées dans le système d'entreposage, les données sont transformées et nettoyées dans des entrepôts de données afin qu'elles puissent être utilisées comme une source unique de vérité des données.
En raison de leur capacité à offrir rapidement des informations commerciales de tous les domaines de l'entreprise, les entreprises investissent dans des entrepôts de données. Avec l'utilisation d'outils de BI, de clients SQL et d'autres solutions d'analyse moins sophistiquées (c'est-à-dire non liées à la science des données), analystes d'affaires, les ingénieurs de données et les décideurs peuvent accéder aux données des entrepôts de données.
Il est coûteux de maintenir un entrepôt avec le volume de données sans cesse croissant, et un entrepôt de données ne peut pas gérer des données brutes ou non structurées. De plus, ce n'est pas l'option idéale pour les techniques d'analyse de données sophistiquées telles que l'apprentissage automatique ou la modélisation prédictive.
Un entrepôt de données fournit donc des réponses aux requêtes plus rapides et des données de meilleure qualité. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data Warehouse et Snowflake sont des services cloud disponibles pour les entrepôts de données.
Avantages de l'entrepôt de données
- Accroître l'efficacité et la rapidité des charges de travail d'informatique décisionnelle et d'analyse de données: Les entrepôts de données raccourcissent le temps nécessaire à la préparation et à l'analyse des données. Ils peuvent facilement se connecter à des outils d'analyse de données et d'intelligence d'affaires puisque les données de l'entrepôt de données sont fiables et cohérentes. De plus, les entrepôts de données permettent de gagner du temps pour la collecte des données et offrent aux équipes la possibilité d'utiliser les données pour les rapports, les tableaux de bord et d'autres exigences d'analyse.
- Accroître la cohérence, la qualité et la standardisation des données: Les organisations collectent des données à partir de diverses sources, notamment des données sur les utilisateurs, les ventes et les transactions. L'entreprise peut faire confiance aux données pour les besoins de l'entreprise, car l'entreposage de données compile les données d'entreprise dans un format uniforme et normalisé qui peut agir comme une source unique de vérité des données.
- Améliorer la prise de décision en général: L'entreposage de données facilite une meilleure prise de décision en offrant un magasin centralisé pour les données récentes et anciennes. En traitant les données dans des entrepôts de données pour obtenir des informations précises, les décideurs peuvent évaluer les risques, comprendre les souhaits des clients et améliorer les biens et services.
- Fournir une meilleure intelligence économique: L'entreposage de données comble le fossé entre les données brutes massives, qui sont fréquemment collectées de manière routinière, et les données conservées qui fournissent des informations. Ils servent de base au stockage des données d'une organisation, lui permettant de répondre à des questions complexes sur ses données et d'utiliser les réponses pour prendre des décisions commerciales défendables.
Limites de l'entrepôt de données
- Manque de flexibilité des données: Alors que les entrepôts de données excellent dans la gestion des données structurées, les formats de données semi-structurés et non structurés tels que l'analyse des journaux, le streaming et les données des médias sociaux peuvent être difficiles pour eux. Cela rend la recommandation d'entrepôts de données pour les cas d'utilisation impliquant l'apprentissage automatique et intelligence artificielle difficile.
- Coûteux à installer et à entretenir: Les entrepôts de données peuvent être coûteux à installer et à entretenir. De plus, l'entrepôt de données n'est souvent pas statique ; il vieillit et nécessite un entretien fréquent, ce qui coûte cher.
Avantages
- Les données sont simples à trouver, à récupérer et à interroger.
- Tant que les données sont déjà propres, la préparation des données SQL est simple.
Inconvénients
- Vous êtes obligé d'utiliser un seul fournisseur d'analyse.
- L'analyse et le stockage de données non structurées ou fluides sont assez coûteux.
Qu'est-ce que le lac de données ?
Chaque type de données est promis et rendu possible par les lacs de données. Il est avantageux d'avoir des données accessibles de manière centralisée et disponibles pour la lecture.
Un lac de données est un espace de stockage centralisé et extrêmement adaptable où des volumes massifs de données organisées et non structurées sont conservés sous leur forme non traitée, non modifiée et non formatée.
Un lac de données utilise une architecture plate et des objets stockés dans leur état non traité pour stocker les données, par opposition aux entrepôts de données, qui enregistrent les données relationnelles qui ont été préalablement « nettoyées ».
Les lacs de données, contrairement aux entrepôts de données, qui ont du mal à gérer les données dans ce format, sont adaptables, fiables et abordables et permettent aux entreprises d'obtenir une meilleure compréhension des données non structurées.
Dans les lacs de données, les données sont extraites, chargées et transformées (ELT) à des fins analytiques plutôt que d'avoir le schéma ou les données établis au moment de la collecte des données.
Utilisant des technologies pour de nombreux types de données provenant d'appareils IoT, réseaux sociaux, et le streaming de données, les lacs de données permettent l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive.
De plus, un scientifique des données capable de traiter des données brutes peut utiliser le lac de données. Un entrepôt de données, en revanche, est plus facile à utiliser pour les entreprises. Il est parfait pour le profilage des utilisateurs, analyses prédictives, l'apprentissage automatique et d'autres tâches.
Bien que les lacs de données résolvent plusieurs problèmes avec les entrepôts de données, la qualité de leurs données est médiocre et leur vitesse de requête est insuffisante. De plus, les utilisateurs professionnels ont besoin d'outils supplémentaires pour effectuer des requêtes SQL. Un lac de données mal structuré peut rencontrer un problème de stagnation des données.
Avantages du lac de données
- Prise en charge d'un large éventail de cas d'application d'apprentissage automatique et de science des données
- La polyvalence des lacs de données, qui vous permet de stocker des données dans n'importe quel format ou support sans avoir besoin d'un schéma prédéfini, est un gros avantage. Les futurs cas d'utilisation des données peuvent être pris en charge et davantage de données peuvent être analysées si les données sont laissées dans leur état d'origine.
- Afin d'éviter d'avoir à stocker les deux types de données dans divers contextes, les lacs de données peuvent contenir à la fois des données structurées et non structurées. Pour le stockage de différents types de données organisationnelles, ils offrent un emplacement unique.
- Par rapport aux entrepôts de données traditionnels, les lacs de données sont moins chers car ils sont conçus pour être conservés sur du matériel de base peu coûteux, tel que le stockage d'objets, qui est souvent conçu pour un coût inférieur par gigaoctet stocké.
Limites du lac de données
- Les cas d'utilisation de l'analyse de données et de l'intelligence d'affaires obtiennent de mauvais résultats : les lacs de données peuvent devenir désorganisés s'ils ne sont pas correctement entretenus, ce qui rend difficile leur liaison aux outils d'intelligence d'affaires et d'analyse. De plus, lorsque cela est nécessaire pour les cas d'utilisation de rapports et d'analyses, un manque de cohérence structures de données et la prise en charge transactionnelle ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) peut entraîner des performances de requête sous-optimales.
- L'incohérence des lacs de données rend impossible l'application de la fiabilité et de la sécurité des données, ce qui se traduit par un manque des deux. Il peut être difficile de développer des normes de sécurité et de gouvernance des données appropriées pour répondre aux types de données sensibles, car les lacs de données peuvent gérer n'importe quelle forme de données.
Avantages
- Des solutions abordables pour tous les types de données.
- Capable de traiter des données à la fois organisées et semi-structurées.
- Idéal pour le traitement et le streaming de données complexes.
Inconvénients
- Nécessite la construction d'un pipeline sophistiqué.
- Donnez aux données le temps de devenir interrogeables.
- Prend du temps pour garantir la fiabilité et la qualité des données.
Qu'est-ce que Data Lakehouse ?
Une nouvelle architecture de stockage de données volumineuses appelée « data lakehouse » combine les plus grands aspects des lacs de données et des entrepôts de données. Toutes vos données, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées, peuvent être stockées en un seul endroit avec les meilleures capacités d'apprentissage automatique, d'intelligence d'affaires et de streaming possibles grâce à un data lakehouse.
Les lacs de données de toutes sortes sont souvent le point de départ des data lakehouses ; après cela, les données sont transformées au format Delta Lake (une couche de stockage open source qui apporte de la fiabilité aux lacs de données).
Les lacs de données avec des lacs delta permettent des procédures transactionnelles ACID à partir d'entrepôts de données conventionnels. Essentiellement, le système Lakehouse utilise un stockage peu coûteux pour conserver d'énormes quantités de données dans leur forme d'origine, un peu comme les lacs de données.
L'ajout de la couche de métadonnées au-dessus du magasin donne également une structure de données et renforce les outils de gestion de données comme ceux que l'on trouve dans les entrepôts de données.
Cela permet à de nombreuses équipes d'accéder à toutes les données de l'entreprise via un système unique pour une variété d'initiatives, telles que la science des données, l'apprentissage automatique et l'informatique décisionnelle.
Avantages de Data Lakehouse
- Prise en charge d'un plus grand nombre de charges de travail : pour faciliter les analyses sophistiquées, les data lakehouses offrent aux utilisateurs un accès direct à certains des outils de veille stratégique les plus populaires (Tableau, PowerBI). De plus, les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent facilement utiliser les données puisque les data lakehouses utilisent des formats de données ouvertes (tels que Parquet) ainsi que des API et des frameworks d'apprentissage automatique, tels que Python/R.
- Rentabilité : les Data Lakehouses utilisent des solutions de stockage d'objets peu coûteuses pour mettre en œuvre les caractéristiques de stockage rentables des lacs de données. En offrant une solution unique, les data lakehouses éliminent également les dépenses et le temps associés à la gestion de divers systèmes de stockage de données.
- La conception de Data Lakehouse garantit l'intégrité du schéma et des données, ce qui simplifie la création de systèmes efficaces de sécurité et de gouvernance des données. Facilité de versionnement des données, la gouvernance et la sécurité.
- Les data lakehouses offrent une plate-forme de stockage de données unique et polyvalente qui peut répondre à toutes les demandes de données de l'entreprise, ce qui réduit la duplication des données. La majorité des entreprises choisissent une solution hybride en raison des avantages de l'entrepôt de données et du lac de données. Cette stratégie, quant à elle, pourrait entraîner une duplication coûteuse des données.
- Le support des formats ouverts. Les formats ouverts sont des types de fichiers qui peuvent être utilisés par de nombreuses applications logicielles et dont les spécifications sont accessibles au public. Selon les rapports, les Lakehouses sont capables de stocker des données dans des formats de fichiers courants comme Apache Parquet et ORC (Optimized Row Columnar).
Limites de Data Lakehouse
Le plus grand inconvénient d'un data lakehouse est qu'il s'agit encore d'une technologie jeune et en développement. Il n'est pas certain qu'il remplira ses engagements en conséquence. Avant que les data lakehouses puissent rivaliser avec les systèmes de stockage de Big Data établis, cela pourrait prendre des années.
Cependant, étant donné le rythme auquel l'innovation moderne se produit, il est difficile de dire si un système de stockage de données différent ne le remplacera pas à terme.
Avantages
- Une plate-forme contient toutes les données, ce qui signifie qu'il y a moins de noms d'hôte à gérer.
- L'atomicité, la cohérence, l'isolation et la ténacité ne sont pas affectées.
- C'est nettement plus abordable.
- Une plate-forme contient toutes les données, ce qui signifie qu'il y a moins de noms d'hôte à gérer.
- Simple à gérer et rapide pour résoudre tous les problèmes
- Simplifiez la construction d'un pipeline
Inconvénients
- La configuration peut prendre un certain temps.
- Il est trop jeune et trop éloigné pour être considéré comme un système de stockage établi.
Entrepôt de données contre lac de données contre lac de données
L'entrepôt de données a une longue histoire dans les applications d'intelligence d'entreprise, de reporting et d'analyse et est la première technologie de stockage de données volumineuses.
Les entrepôts de données, en revanche, sont coûteux et ont du mal à gérer des données diverses et non structurées, telles que les données en continu. Pour les charges de travail d'apprentissage automatique et de science des données, des lacs de données ont été développés pour gérer les données brutes sous diverses formes sur un stockage abordable.
Bien que les lacs de données soient efficaces avec des données non structurées, ils n'ont pas les capacités transactionnelles ACID des entrepôts de données, ce qui rend difficile la garantie de la cohérence et de la fiabilité des données.
La toute nouvelle architecture de stockage de données, connue sous le nom de "data lakehouse", associe la fiabilité et la cohérence des entrepôts de données à l'abordabilité et à l'adaptabilité des lacs de données.
Conclusion
En conclusion, construire une data lakehouse à partir de zéro peut être difficile. De plus, vous utiliserez presque certainement une plate-forme conçue pour permettre une architecture open data lakehouse.
Par conséquent, veillez à étudier les nombreuses fonctionnalités et implémentations de chaque plate-forme avant d'effectuer un achat. Les entreprises à la recherche d'une solution de données mature et structurée axée sur les cas d'utilisation de l'informatique décisionnelle et de l'analyse de données peuvent envisager un entrepôt de données.
Cependant, les entreprises à la recherche d'une solution Big Data évolutive et abordable pour alimenter les charges de travail pour la science des données et l'apprentissage automatique sur des données non structurées devraient envisager les lacs de données.
Considérez que votre entreprise a besoin de plus de données que les technologies d'entrepôt de données et de lac de données ne peuvent en fournir, ou que vous recherchez une solution pour intégrer des analyses sophistiquées et des opérations d'apprentissage automatique sur vos données. UN lac de données est une option raisonnable dans la situation.
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