Lac de données et entrepôt de données : choisir la bonne solution pour votre entreprise.

Qu'est-ce qu’un lac de données?

Un lac de données est un référentiel de stockage centralisé conçu pour contenir de grandes quantités de données brutes dans leur format d’origine, non traité. Les lacs de données offrent une flexibilité inégalée en matière de stockage des données. Voici comment ils y arrivent :

• Divers types de données : les lacs de données peuvent stocker des données non structurées (par exemple, des vidéos, des images), des données semi-structurées (JSON, XML) et des données structurées (tableaux, feuilles de calcul) en un seul endroit.

• Flexibilité du schéma à la lecture : les lacs de données permettent aux utilisateurs de définir un schéma uniquement lors de l’accès aux données, ce qui offre une plus grande adaptabilité pour l’exploration et l’analyse des données brutes.

• Conçus pour être évolutifs : conçus pour traiter de grandes quantités de données, les lacs de données s’adaptent efficacement aux besoins de stockage croissants, ce qui en fait une solution rentable pour les entreprises qui traitent de grands ensembles de données.

Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus courants des lacs de données :

• IA : les lacs de données servent de base à la formation des modèles d’apprentissage automatique en donnant accès à des données brutes provenant de diverses sources.

• Science des données : elle permet aux scientifiques des données d’expérimenter et d’analyser divers ensembles de données, favorisant ainsi l’innovation et la découverte.

• Stockage des données de l’Internet des objets (IoT) : les lacs de données stockent et gèrent efficacement des flux massifs de données IoT générées par des capteurs, garantissant un accès en temps réel pour l’analyse.

• Analyse exploratoire : les organisations peuvent exploiter les lacs de données pour explorer de nouvelles tendances et perspectives sans être limitées par des structures prédéfinies.

Dans le secteur des soins de santé, par exemple, les lacs de données sont utiles pour gérer les données non structurées telles que les images médicales, les notes des médecins et les données de santé générées par les patients. Dans le commerce de détail, ils sont utiles pour stocker des données non structurées et semi-structurées, comme les commentaires des clients ou les mentions sur les médias sociaux, que les détaillants peuvent analyser pour comprendre le sentiment des clients.

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données?

Un entrepôt de données est un système de stockage hautement structuré utilisé pour stocker, gérer et analyser de grands volumes de données prétraitées. En se concentrant sur des informations structurées et organisées, les entrepôts de données sont conçus pour permettre une interrogation et une analyse efficaces, ce qui en fait la pierre angulaire des processus modernes d’intelligence économique et de prise de décision.

Les principales caractéristiques d’un entrepôt de données sont les suivantes

• Schéma à l’écriture : les entrepôts de données utilisent un schéma prédéfini, ce qui signifie que les données sont traitées, nettoyées et organisées avant d’être chargées dans le système. Cette méthode garantit une cohérence et une fiabilité élevées pour l'analyse :

• Données prétraitées et organisées : contrairement aux données brutes d’un lac de données, les informations d’un entrepôt de données sont structurées et optimisées pour l’établissement de rapports et l’analyse.

• Concentration sur les données structurées : conçus pour des données structurées, telles que les lignes et les colonnes des bases de données relationnelles, les entrepôts de données excellent dans le traitement d’ensembles de données opérationnelles bien définies.

• Orientation vers l’intelligence économique : l’objectif premier d’un entrepôt de données est de permettre la veille stratégique en transformant les données en perspectives exploitables.

Les cas d’utilisation courants des entrepôts de données sont les suivants :

• Rapports : générer des rapports opérationnels réguliers, tels que les performances de vente ou les résumés financiers, avec précision et rapidité.

• Intelligence économique : outils de soutien tels que les tableaux de bord et les logiciels de visualisation des données qui favorisent la prise de décisions stratégiques.

• Analyse des données historiques : analyser les tendances dans le temps en conservant l’historique des données structurées.

• Marques de données : servir de source pour les marges de données, qui offrent des vues spécialisées de l'information adaptées à des fonctions ou des services spécifiques.

Dans l’industrie manufacturière, par exemple, les entrepôts de données sont essentiels aux processus tels que le contrôle de l’efficacité de la production, l’analyse des performances de la chaîne d’approvisionnement et le suivi des calendriers de maintenance des équipements. En organisant les données structurées provenant des lignes de production et des systèmes de la chaîne d’approvisionnement, les fabricants peuvent garantir une qualité constante et optimiser leurs opérations.

Dans le secteur de l’éducation, les entrepôts de données permettent de suivre les performances du personnel étudiant, d’analyser les inscriptions et d’établir des rapports réglementaires. Les établissements d’enseignement peuvent utiliser ces données structurées pour identifier le personnel étudiant à risque, évaluer l’efficacité des programmes et se conformer aux exigences d’accréditation.

Principales différences entre les lacs de données et les entrepôts de données.

Si les lacs de données et les entrepôts de données ont en commun l’objectif de gérer de vastes ensembles de données, ils diffèrent fondamentalement dans la manière dont ils traitent les données, dans les objectifs qu’ils poursuivent et dans leurs avantages stratégiques. Ce sont là quelques-unes des distinctions les plus importantes entre les deux :

1. Traitement des données et flexibilité.

Les lacs de données sont conçus pour offrir une flexibilité maximale, permettant aux entreprises de stocker des données brutes et non traitées dans leur format natif. Ils sont donc idéaux pour expérimenter de nouvelles sources de données ou pour réaliser des analyses exploratoires. D’un autre côté, ce niveau de flexibilité peut entraîner des difficultés dans la gestion de la qualité et de la cohérence des données au fil du temps, comme un « marécage de données ». Un marécage de données est un lac de données qui est devenu chaotique et désorganisé en raison de mauvaises pratiques de gestion des données. 

Les entrepôts de données, quant à eux, garantissent la cohérence et la fiabilité des données au moyen de données prétraitées. Ils constituent la solution de référence pour les requêtes structurées et reproductibles, mais leur approche structurée peut limiter l’adaptabilité à des besoins analytiques inattendus, notamment en ce qui concerne les données non structurées.

2. Évolutivité et performance.

Les lacs de données sont capables de s’adapter à de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Ils sont particulièrement avantageux pour les entreprises qui traitent des données non structurées ou semi-structurées, comme les flux IoT ou les flux de médias sociaux. Cependant, l’interrogation des données brutes dans un lac de données nécessite souvent des outils ou des compétences spécialisés, ce qui peut ralentir les performances pour les utilisateurs non techniques.

Les entrepôts de données sont optimisés pour la performance, fournissant des résultats de requête rapides et cohérents qui les rendent inestimables pour l’intelligence économique et les rapports opérationnels. Leurs performances s’accompagnent toutefois de coûts plus élevés en raison des exigences en matière de stockage et de prétraitement des données.

3. Approches schématiques et besoins analytiques.

L’approche du schéma à la lecture dans les lacs de données favorise une analyse flexible, en permettant à la communauté utilisatrice de définir la structure des données au moment de l’interrogation. Mais si cette approche permet aux ingénieurs et aux analystes de données d’explorer de nouvelles perspectives sans contraintes initiales, elle peut compliquer la gouvernance et le production de rapports à long terme.

Grâce à une approche de type « schéma à l’écriture », les entrepôts de données fournissent une structure prédéfinie qui garantit la cohérence des rapports et des analyses. Ils sont idéaux pour les secteurs hautement réglementés et les organisations qui exigent des flux des travaux reproductibles et vérifiables.

4. Avantages stratégiques.

En accueillant divers types de données, les lacs de données permettent aux entreprises d’innover avec des modèles d’apprentissage automatique et de découvrir des perspectives à partir de données non structurées. Le compromis réside dans la nécessité de mettre en place de solides stratégies de gouvernance des données afin de maintenir la facilité d’utilisation au fur et à mesure que le volume des données augmente.

Inversement, la nature structurée des entrepôts de données garantit que les décideurs peuvent s’appuyer sur des données prétraitées et de haute qualité pour l’établissement de rapports précis et la planification stratégique. Toutefois, comme nous l’avons indiqué, leur dépendance à l’égard des données structurées peut limiter leur applicabilité à des expériences analytiques plus larges.

5. Considérations relatives à la gouvernance et à la sécurité.

Les considérations relatives à la gouvernance et à la sécurité des données diffèrent entre les lacs de données et les entrepôts de données. Les lacs de données, bien que flexibles, posent souvent des difficultés de gouvernance, en particulier lorsqu’il s’agit de gérer la conformité à des réglementations telles que le RGPD ou la loi HIPAA. 

Sans système robuste de balisage et d’audit des métadonnées, les entreprises des secteurs hautement réglementés peuvent avoir du mal à garantir la conformité dans un environnement de lac de données. Par contre, les données prétraitées stockées dans des entrepôts sont conformes à des normes strictes en matière de rapports et de conformité, ce qui en fait un choix fiable pour des secteurs tels que la finance ou les soins de santé.

6. Implications en termes de coûts et de ressources.

Lorsque l’on compare les coûts des lacs de données et des entrepôts de données, il est essentiel de prendre en compte à la fois les dépenses initiales et les dépenses courantes. Les coûts d’installation initiaux peuvent varier considérablement en fonction du choix du matériel, des logiciels et des abonnements à l’informatique infonuagique.

Les entrepôts de données nécessitent des investissements initiaux importants en raison du besoin de prétraitement et de stockage structuré, tandis que les lacs de données peuvent sembler plus rentables pour le stockage des données brutes. Cependant, les coûts opérationnels, comme le personnel, la maintenance et le traitement continu des données, peuvent avoir un impact sur le coût total de possession des deux solutions.

Idées reçues sur les lacs de données et les entrepôts de données.

Les idées reçues au sujet des lacs de données et des entrepôts de données peuvent nuire à la prise de décision concernant les stratégies de gestion des données. Examinons cinq mythes courants :

Mythe 1 : les lacs de données peuvent remplacer les entrepôts de données.

Les lacs de données offrent flexibilité et évolutivité pour le stockage des données brutes, mais ils ne peuvent pas remplacer complètement la nature structurée et optimisée des entrepôts de données. Les lacs de données sont conçus pour l’analyse exploratoire, mais leur absence de schéma prédéfini les rend moins adaptés à la production de rapports reproductibles ou aux flux des travaux de veille stratégique qui nécessitent une grande cohérence des données.

Mythe 2 : les lacs de données sont réservés aux grandes entreprises.

Bien que les lacs de données aient été initialement adoptés par de grandes organisations gérant de vastes ensembles de données, les progrès réalisés en matière de stockage et d’outils infonuagiques ont rendu les lacs de données accessibles aux entreprises de toutes tailles. Les petites et moyennes entreprises (PME) peuvent tirer parti des lacs de données pour stocker diverses sources de données de manière rentable et soutenir l’innovation grâce au traitement des données pour l’analyse et l’apprentissage automatique.

Mythe 3 : les entrepôts de données sont dépassés par la technologie moderne.

Les entrepôts de données restent indispensables pour les données structurées et les rapports opérationnels, même à l’ère du big data. Leurs performances optimisées pour les processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) et la veille stratégique leur permettent de continuer à apporter de la valeur dans les secteurs réglementés ou pour les organisations qui ont besoin de perspectives précises et reproductibles. 

Les entrepôts de données modernes ont également évolué afin d’intégrer des fonctionnalités infonuagiques, ce qui les rend plus évolutifs et compatibles avec les nouvelles technologies.

Mythe 4 : les lacs de données sont intrinsèquement désorganisés.

Si les lacs de données ont la réputation de devenir des « marécages de données » en raison d’une mauvaise gouvernance des données, il ne s’agit pas d’un défaut inhérent à l’architecture. En mettant en œuvre de solides pratiques de gestion des données, telles que le marquage, le catalogage et la validation des métadonnées, les entreprises peuvent s’assurer que leurs lacs de données restent un référentiel bien organisé pour les données brutes et les requêtes structurées.

Mythe 5 : les entrepôts de données ne peuvent pas gérer les données non structurées.

Bien que traditionnellement axés sur les données structurées, les entrepôts de données modernes se sont adaptés pour prendre en charge les formats de données semi-structurés, comme JSON et XML. Bien qu’ils ne soient pas aussi flexibles que les lacs de données pour traiter des données très peu structurées, ils peuvent s’intégrer à des dépôts de données et à des solutions infonuagiques afin de répondre à un plus large éventail de cas d’utilisation qu’auparavant. Cependant, pour les vrais besoins en données non structurées, l’association d’un entrepôt de données et d’un lac de données est souvent la solution optimale.

Comment choisir la bonne solution pour votre entreprise.

Choisir entre un lac de données et un entrepôt de données ne consiste pas à opter pour l’un plutôt que pour l’autre, mais plutôt à comprendre comment chacun s’intègre dans une stratégie élargie de gestion des données. Voici ce qu’il faut prendre en compte :

1. La nature de votre écosystème de données.

Tenez compte de la diversité et du volume des données avec lesquelles vous travaillez. Si vos sources de données comprennent des formats non structurés comme les médias sociaux, les journaux de capteurs IoT ou les fichiers audio, un lac de données offre la flexibilité nécessaire pour les stocker et les traiter sans schémas prédéfinis. Par contre, si vous utilisez principalement des données structurées, telles que des enregistrements transactionnels ou des informations sur les clients, un entrepôt de données peut mieux répondre à vos besoins.

2. Profondeur de l’analyse et efficacité opérationnelle.

Évaluez l’équilibre entre les analyses exploratoires et les rapports opérationnels dans votre entreprise. Les lacs de données brillent lorsqu’ils sont utilisés à des fins d’analyse et d’expérimentation avancées, où les données brutes peuvent fournir des perspectives inattendues. Cependant, pour les mesures de données et les indicateurs de rendement clés standardisés, pour lesquels la cohérence, la rapidité et la reproductibilité sont cruciales, un entrepôt de données garantit des performances et une précision fiables.

3. Implications en termes d’évolutivité et de coûts.

Si les lacs de données sont souvent considérés comme plus rentables en raison de leur capacité à stocker de grandes quantités de données brutes, le véritable coût réside dans l’exploitation de ces données. Avant de prendre votre décision, tenez compte des dépenses potentielles liées à la gestion des outils de gouvernance, de catalogage et de traitement des données.

À l’inverse, les entrepôts de données entraînent des coûts initiaux plus élevés en raison des exigences de prétraitement, mais ils offrent une efficacité évidente pour l’analyse opérationnelle, ce qui les rend plus adaptés aux données dont les schémas d’utilisation sont prévisibles. Réfléchissez bien à la manière dont la trajectoire de croissance de votre organisation affectera les demandes de stockage et de traitement des données au fil du temps.

4. Exigences en matière de gouvernance et de conformité.

Si votre entreprise opère dans un secteur hautement réglementé, tel que la finance ou les soins de santé, la capacité à fournir des données structurées et vérifiables au moyen d’un entrepôt de données est indispensable. Si les lacs de données offrent une certaine flexibilité, les défis qu’ils posent en matière de gouvernance peuvent conduire à des problèmes de conformité réglementaire sans la mise en œuvre d’un étiquetage des métadonnées et de contrôles d’accès robustes.

5. Intégration stratégique avec les outils existants.

Examinez comment les lacs de données et les entrepôts de données s’alignent sur votre pile technologique actuelle et vos flux de travaux opérationnels. Si vos besoins correspondent à ces deux solutions, envisagez des outils modernes de gestion des données qui offrent des intégrations permettant de combler le fossé entre les lacs et les entrepôts, afin de tirer parti des atouts des deux.

Maisons des lacs de données : combler le fossé.

Selon McKinsey, le monde des affaires entre dans une ère d’« ubiquité des données », dans laquelle les entreprises devront adopter une approche « tout, partout, en même temps » pour assurer la gestion des données. Elles doivent veiller à ce que les données soient visibles et partageables dans l’ensemble de l’entreprise à des fins diverses. Des lacs de données ou des entrepôts de données séparés ne suffiront pas à soutenir ces stratégies très nuancées.

Les lacs de données offrent une solution innovante à ce défi. Leur architecture de stockage de données flexible combine la flexibilité d’un lac de données avec la structure et la performance d’un entrepôt de données. En fusionnant les deux approches, les maisons de lacs de données pallient les limites de chacune d’entre elles et offrent une solution optimale pour la gestion moderne des données.

Les caractéristiques importantes des maisons de lacs de données sont les suivantes :

• Flexibilité des schémas : les maisons de lacs de données prennent en charge les schémas en lecture pour les données non structurées et les schémas en écriture pour les données structurées, ce qui les rend adaptables à une grande variété de cas d’utilisation. Cette double capacité permet aux entreprises de stocker des données brutes tout en conservant la possibilité de les traiter et de les structurer selon leurs besoins.

• Analyse en temps réel : grâce à la prise en charge intégrée du traitement des données en temps réel, les lacs de données permettent aux entreprises d’agir immédiatement en fonction des perspectives obtenues. Cette rapidité est particulièrement importante pour des secteurs tels que la finance, la vente au détail et l’IoT, où des décisions prises au bon moment peuvent avoir un impact significatif sur les résultats.

• Gestion unifiée des données : les maisons de lacs de données consolident le stockage et l’analyse des données au sein d’une plateforme unique, éliminant ainsi les silos et améliorant la qualité des données dans l’ensemble de l’organisation. Cette intégration garantit la cohérence et la fiabilité, réduisant ainsi la complexité de la gestion de plusieurs systèmes.

Cas d’utilisation des maisons de lacs de données.

Les maisons de lacs de données sont spécifiquement conçues pour surmonter les défis tels que la mauvaise organisation des données et les limitations de performance. En intégrant des couches structurées et des fonctions de gouvernance, elles atténuent les risques associés au stockage de données non structurées. 

En outre, les mécanismes d’indexation et de mise en cache intégrés permettent d’optimiser l’exécution des requêtes de données, d’effectuer des analyses en temps réel et d’améliorer les performances par rapport aux lacs de données autonomes.

Les entreprises de tous les secteurs adoptent les « maisons de lacs de données » pour unifier les opérations liées aux données. Par exemple, les entreprises de commerce électronique peuvent les utiliser pour unifier les données structurées des transactions des clients avec les données non structurées des flux de clics, ce qui permet de mettre en place des systèmes de recommandation en temps réel. De même, un fournisseur de soins de santé peut utiliser les maisons de lacs de données pour intégrer les données des appareils IoT aux dossiers médicaux électroniques, améliorant ainsi les diagnostics et la planification des traitements.

Ces deux scénarios montrent comment les maisons de lacs de données peuvent favoriser l’innovation tout en maintenant l’efficacité opérationnelle. Toutefois, la configuration d’une maisons de lacs de données n’est pas sans poser de problèmes. Les entreprises doivent gérer des flux de données non structurées et structurées, ce qui requiert une expertise et des outils robustes.

Les coûts initiaux peuvent être élevés en raison de la nécessité de disposer d’une infrastructure et de mécanismes de gouvernance avancés, et sans stratégies de gestion appropriées, même les maisons de lac peuvent rencontrer des problèmes d’évolutivité ou fournir des perspectives incohérentes. Malgré ces obstacles, le modèle hybride offert par les maisons de lacs de données en fait un choix incontournable pour les organisations qui cherchent à maximiser la valeur de leurs données.

Le rôle des logiciels modernes dans la gestion des données.

Les solutions logicielles modernes révolutionnent la manière dont les entreprises abordent la gestion des données à l’ère des mégadonnées. Ces plateformes simplifient les flux des travaux complexes, améliorent l’analyse des données et fournissent aux décisionnaires des perspectives opportunes et exploitables :

Simplifier les décisions.

Les outils modernes unifient les processus de stockage et d’analyse des données, offrant aux décisionnaires stratégiques une vision holistique de leurs données. Ils s’intègrent à différentes sources de données pour fournir des perspectives en temps réel et garantir que la direction dispose des perspectives dont elle a besoin pour prendre en toute confiance des décisions fondées sur des données.

Fournir des solutions évolutives infonuagiques.

Les plateformes infonuagiques permettent aux entreprises de faire évoluer leurs fonctionnalités de stockage et de traitement des données sans investissements initiaux importants dans l’infrastructure. Cette évolutivité permet aux entreprises de gérer des ensembles de données de plus en plus volumineux tout en maintenant les performances et la rentabilité. De plus, les solutions infonuagique sont accessibles, ce qui permet aux équipes de collaborer sur des projets de données depuis n’importe quel endroit.

Mettre l’accent sur l’intégration et l’analyse en temps réel.

L’intégration est essentielle pour maximiser la valeur des données. Les plateformes infonuagiques comblent le fossé entre les lacs de données et les entrepôts de données, en permettant des flux des travaux transparents entre le stockage de données brutes et l’analyse structurée.

Adopter une solution de gestion des données en toute confiance.

Choisir entre un lac de données, un entrepôt de données ou une maison de lacs de données hybride est crucial et selon les besoins en données et des objectifs stratégiques de votre organisation. Workday fournit des outils puissants et intégrés qui comblent le fossé entre le stockage des données brutes et l’analyse structurée, permettant aux entreprises de libérer tout le potentiel de leurs données.

Que vous ayez besoin de la flexibilité d’un lac de données, de la précision d’un entrepôt de données ou de la polyvalence d’une maison de lac de données, les solutions évolutives de Workday, telles que Workday Prism Analytics et Workday Adaptive Planning, vous permettent d’exploiter les forces de chaque approche. Associé à une intégration transparente avec des plateformes tierces, Workday garantit que votre stratégie de données est prête pour l’avenir.