Data Lake et Data Warehouse : comment organisez-vous le stockage des données de votre entreprise ?

big data analyse

Les entreprises qui analysent les données apprennent de ces données et répondent ainsi mieux aux besoins du marché et aux objectifs de l’organisation. Bref, ces entreprises ont un avantage sur leurs concurrents. Il existe différentes options pour le stockage de données, telles qu’un lac de données ou un entrepôt de données.


Cette pièce fait partie de notre série « TI expliqué », où nous expliquons les concepts et technologies importants derrière les produits et les innovations d’aujourd’hui d’une manière compréhensible.


Les lacs de données et les entrepôts de données sont tous deux utilisés pour stocker des mégadonnées. Les entreprises peuvent parfaitement combiner un lac de données avec un entrepôt de données. Les deux formes sont adoptées pour d’autres applications de données.

La principale différence réside dans le type de données que contient le référentiel. Un lac de données contient des données brutes qui n’ont pas de destination finale ou d’utilisation spécifique. Un entrepôt de données, par ailleurs, contient des données structurées et filtrées, où l’entreprise sait déjà quel est le but des données.

Par ailleurs, il y a deux autres différences à noter. Alors qu’un lac de données est davantage destiné aux chercheurs et aux analystes, n’importe qui dans une entreprise peut immédiatement commencer à travailler avec les données d’un entrepôt de données. Les données structurées sont présentées sous forme de graphiques, de tableaux et de diagrammes.

Enfin, l’accessibilité des données est différente. Un lac de données offre ici le plus d’avantages, car il est facilement accessible pour effectuer des ajustements rapidement. Un ajustement dans un entrepôt de données structurées est un peu plus coûteux.

Ci-dessous, nous faisons un gros plan sur les différences entre un lac de données et un entrepôt de données et ce qu’ils ont exactement à offrir aux entreprises.

Lac de données : le travailleur intelligent

Les mégadonnées (Big Data) dans un format brut sont capturées dans un lac de données. Les données qui arrivent à un lac de données ne sont donc pas immédiatement versées dans un diagramme. Cela signifie également que les fichiers qui sont cachés dans le stockage de données, mais qui ne sont jamais utilisés ne prennent aucun temps de traitement.

Le principe spécifique sur lequel fonctionne le système de stockage est appelé schema-on-read.  Ce système permet à un lac de données de fonctionner intelligemment. Ce n’est que lorsque les données sont lues qu’il est nécessaire de verser les données dans un diagramme.

Les lacs de données sont très utiles pour les entreprises qui souhaitent faire des prédictions fondées sur les données. Les personnes qui possèdent les connaissances ou les outils nécessaires peuvent analyser et préparer les données plus rapidement avec une plus grande précision.

Les lacs de données sont très utiles pour les entreprises qui souhaitent faire des prédictions fondées sur les données.

Rassembler toutes les données non traitées nécessite une énorme capacité de stockage et beaucoup de temps de traitement. Pour un lac de données, il existe des acteurs sur le marché qui traduisent, gèrent et surveillent les données non structurées. Certains fournisseurs qui proposent des solutions dans ce domaine sont Azure Data Lake Storage, AWS Lake Formation, Qubole, Infor Data Lake et Intelligent Data Lake.

Dans les applications métier, un lac de données est utile pour l’apprentissage automatique, car les données sont flexibles et peuvent être analysées rapidement. Dans les applications IoT par exemple, une énorme quantité de données de capteurs peut être traitée à des vitesses incroyables. Le commerce de détail est en mesure de fournir une expérience omnicanal en utilisant une multitude de données collectées sur l’utilisateur.

Entrepôt de données : le bosseur

Les données provenant de différents départements d’une entreprise, de systèmes d’autres entreprises et d’applications utilisateur, sont toutes hébergées ensemble dans un entrepôt de données.

Périodiquement, un entrepôt de données traite les informations. Celui-ci est immédiatement formaté et traité afin qu’il corresponde aux données déjà présentes dans l’entrepôt. Ceci est également désigné avec le terme schema-on-write. Pour un traitement immédiat, un entrepôt de données reçoit le titre de bosseur.

Parce que les données d’un entrepôt de données sont immédiatement accessibles, elles peuvent aider les entreprises à prendre des décisions. Il visualise les informations commerciales et est particulièrement utile dans le monde financier où les entreprises obtiennent d’énormes quantités de données.

Parce que les données d’un entrepôt de données sont immédiatement accessibles, elles peuvent aider les entreprises à prendre des décisions.

Les serveurs sur site pour un entrepôt de données sont, en plus du stockage en nuage, également une possibilité. En général, il est préférable de viser un serveur doté d’au moins un processeur à 8 cœurs, d’une mémoire d’au moins 32 Go de RAM et de 200 Go de stockage libre.

Pour le logiciel, il est recommandé d’exécuter Red Hat Enterpise Linux à partir de la version 7.3, CentOS à partir de la version 7.2 ou Oracle Enterprise Linux à partir de la version 7.5.

Évitez un marécage de données

Afin de profiter au maximum d’un lac de données et d’un entrepôt de données, il est nécessaire de travailler sur la qualité des données et de les maintenir. Sinon, vous courez le risque que le stockage de données se transforme en un marécage de données, un bloc désorganisé de données stockées. Les stratégies suivantes vous aideront à éviter cela :

  • Ne collectez que des données utiles
  • Déterminez une stratégie dans laquelle vous définissez clairement un objectif pour les données
  • S’assurer que les employés ont toujours accès aux données pertinentes pour leur poste et leur service
  • Combinez les bonnes données

L’investissement dans le stockage des données et le développement d’une approche des données peuvent prendre beaucoup de temps et coûter cher dans la phase initiale, mais à long terme, cela porte ses fruits.

L’investissement améliore la qualité des données, de sorte que de plus en plus d’informations utiles sont extraites des données. Cela permet également de mieux répondre aux besoins existants, ce qui rend une entreprise plus attrayante pour les clients et les partenaires. Cela permet également de gagner du temps car le processus de prise de décisions et de prise de décisions est accéléré.

Conseils

La mise en place d’un entrepôt de données peut prendre beaucoup de temps. C’est pourquoi il est important que l’entrepôt puisse être utilisé efficacement et en toute sécurité à long terme. Considérez les points suivants :

  • Activer la gestion des données

Avec la gestion des données, vous vous assurez que les données peuvent vraiment faire ce qu’elles étaient initialement censées faire. De plus, il améliore la qualité et la sécurité des données. Dès le départ, les normes, les processus et les statistiques doivent être correctement configurés pour que la gestion des données fonctionne efficacement. Cela peut être fait, par exemple, en déterminant un maximum de la taille du fichier, afin que les données restent claires à utiliser.

  • Créer un catalogue de données

Une vue d’ensemble des données que votre lac de données ou votre entrepôt de données stocke simplifie l’utilisation des données. Dans le catalogue, vous pouvez, inclure entre autres les connecteurs nécessaires pour travailler avec les données, où et pendant combien de temps les données sont stockées et quelle application utilise les données. Ces questions peuvent être ajustées compte tenu des besoins de votre organisation.

  • Permettre la recherche

En plus d’un catalogue de données, il est important que les bonnes personnes puissent rechercher les données pour commencer rapidement. Vous pouvez ainsi effectuer une recherche par taille, date et contenu.

  • Sécurisez-le

Les cybercriminels ne devraient pas pouvoir accéder à des informations sensibles juste comme ça. C’est pourquoi il faut renforcer le contrôle d’accès, par exemple.

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