Data lake vs data warehouse : choisir la solution adaptée à votre entreprise

Qu'est-ce qu'un data lake ?

Un data lake est un référentiel de stockage centralisé conçu pour contenir de grandes quantités de données brutes dans leur format natif, non traité. Les data lakes offrent une flexibilité de stockage inégalée. Voici comment :

• Ils prennent en charge plusieurs types de données : les data lakes peuvent stocker au même endroit des données non structurées (vidéos, images, etc.), des données semi-structurées (JSON, XML) et des données structurées (tableaux, feuilles de calcul).

• Ils prennent en charge le schéma à la lecture : les data lakes permettent aux utilisateurs de définir un schéma uniquement lors de l'accès aux données, offrant une plus grande flexibilité et adaptabilité pour explorer et analyser les données brutes.

• Ils sont conçus pour l'évolutivité : pensés pour gérer de grandes quantités de données, les data lakes s'adaptent efficacement à l'augmentation des besoins de stockage, ce qui en fait une solution rentable pour les entreprises qui traitent d'importants jeux de données.

Voici quelques cas d'usage courants des data lakes :

• IA : les data lakes servent de base à l'entraînement des modèles de Machine Learning en fournissant un accès aux données brutes provenant de diverses sources.

• Data science : ils permettent aux experts en sciences des données d'expérimenter et d'analyser divers jeux de données, favorisant l'innovation et la découverte.

• Stockage de données IoT (Internet des objets) : les data lakes stockent et gèrent efficacement des flux massifs de données IoT générées par les capteurs, garantissant une accessibilité en temps réel pour l'analyse.

• Analyse exploratoire : les entreprises peuvent tirer parti des data lakes pour explorer de nouvelles tendances et informations clés sans les limitations des structures prédéfinies.

Dans le secteur de la santé, par exemple, les data lakes sont utiles pour gérer les données non structurées comme les images médicales, les comptes rendus des médecins et les données de santé générées par les patients. Dans le retail, ils sont précieux pour stocker des données non structurées et semi-structurées, comme les avis clients ou les mentions sur les réseaux sociaux, qui peuvent ensuite être analysés pour comprendre le ressenti client.

Qu'est-ce qu'un data warehouse ?

Un data warehouse est un système de stockage hautement structuré utilisé pour stocker, gérer et analyser de grands volumes de données prétraitées. Les data warehouses se concentrent sur des informations structurées et organisées afin d'optimiser l'interrogation et l'analyse, ce qui en fait une pierre angulaire des processus modernes de Business Intelligence et de prise de décision.

Les principales caractéristiques des data warehouses sont les suivantes :

• Ils prennent en charge le schéma à l'écriture : ils utilisent un schéma prédéfini, ce qui signifie que les données sont traitées, nettoyées et organisées avant d'être chargées dans le système. Cela garantit une cohérence et une fiabilité élevées pour l'analyse.

• Les données sont prétraitées et organisées : contrairement aux données brutes des data lakes, les informations des data warehouses sont structurées et optimisées pour le reporting et les analyses.

• Ils se concentrent sur les données structurées : conçus pour des données structurées, telles que les lignes et les colonnes des bases de données relationnelles, ils excellent dans le traitement de jeux de données opérationnels bien définis.

• Ils sont orientés Business Intelligence : l'objectif premier des data warehouses est de permettre la Business Intelligence en transformant les données en insights exploitables.

Voici quelques cas d'usage courants des data warehouses :

• Reporting : générer avec précision et rapidité des rapports opérationnels standard, tels que les performances de vente ou les données financières.

• Business Intelligence : prendre en charge des outils tels que les tableaux de bord et les logiciels de visualisation de données qui favorisent la prise de décision stratégique.

• Analyse des données historiques : analyser l'évolution des tendances en conservant des enregistrements historiques de données structurées.

• Data marts : les data warehouses servent de source pour les data marts, qui permettent de visualiser les informations de manière spécifique selon la fonction ou le service de l'entreprise.

Dans l'industrie par exemple, les data warehouses sont essentiels au suivi de l'efficacité de production, à l'analyse des performances de la chaîne d'approvisionnement et au suivi des calendriers de maintenance des équipements. Ils permettent d'organiser les données structurées provenant des lignes de production et des systèmes de la chaîne d'approvisionnement. Et les fabricants peuvent ainsi garantir une qualité constante et optimiser leurs opérations.

Dans le secteur de l'enseignement, les data warehouses permettent le suivi des performances des étudiants, l'analyse des inscriptions et le reporting réglementaire. Les établissements peuvent ainsi utiliser ces données structurées pour identifier les étudiants qui risquent d'échouer, évaluer l'efficacité des programmes et se conformer aux exigences d'accréditation.

Les différences clés entre les data lakes et les data warehouses

Bien que les data lakes et les data warehouses aient pour objectif commun de gérer de grands jeux de données, ils diffèrent fondamentalement dans leur façon de traiter les données, leurs finalités et leurs avantages stratégiques. Voici ce qui les différencie principalement :

1. Traitement des données et flexibilité

Les data lakes sont conçus pour offrir une flexibilité maximale et permettent aux entreprises de stocker des données brutes et non traitées dans leur format d'origine. Ils sont donc parfaits pour l'expérimentation de nouvelles sources de données ou l'analyse exploratoire. En revanche, ce niveau de flexibilité peut entraîner des difficultés dans la gestion de la qualité et de la cohérence des données au fil du temps, ce qui à terme peut créer un « data swamp » (marécage de données). Un data swamp est un data lake devenu chaotique et désorganisé en raison de mauvaises pratiques de gestion des données.

Les data warehouses, quant à eux, garantissent la cohérence et la fiabilité des données en utilisant des données prétraitées. Ils constituent la solution de choix pour les requêtes structurées et reproductibles, mais leur approche structurée peut limiter l'adaptabilité en cas de besoins analytiques imprévus, en particulier en ce qui concerne les données non structurées.

2. Évolutivité et performance

Les data lakes excellent dans leur capacité à gérer des volumes de données de plus en plus importants, provenant de sources variées. Ils sont particulièrement avantageux pour les entreprises qui traitent des données non structurées ou semi-structurées, telles que les flux IoT ou les flux de réseaux sociaux. Toutefois, l'interrogation des données brutes dans un data lake nécessite souvent des outils ou des compétences spécifiques, ce qui peut ralentir les performances pour les utilisateurs non techniques.

Les data warehouses sont optimisés pour la performance, fournissant des résultats de requête rapides et cohérents qui les rendent inestimables pour la Business Intelligence et le reporting opérationnel. Leurs performances s'accompagnent toutefois de coûts plus élevés en raison des exigences de stockage et de prétraitement des données.

3. Approches des schémas et besoins analytiques

L'approche de schéma à la lecture dans les data lakes permet une analyse flexible, puisque les utilisateurs peuvent définir la structure des données au moment de l'interrogation. Mais si cela permet aux ingénieurs de données et aux analystes d'explorer de nouveaux insights sans contraintes préalables, cela peut compliquer la gouvernance et le reporting à long terme.

Avec une approche de schéma à l'écriture, les data warehouses fournissent une structure prédéfinie qui assure la cohérence des rapports et des analyses. Ils conviennent parfaitement aux secteurs hautement réglementés et aux entreprises utilisant des workflows reproductibles et auditables.

4. Avantages stratégiques

En prenant en charge différents types de données, les data lakes permettent aux entreprises d'innover avec des modèles de Machine Learning et d'extraire des informations clés des données non structurées. L'inconvénient réside dans la nécessité de mettre en place des stratégies de gouvernance des données solides pour maintenir l'exploitabilité à mesure que le volume augmente.

À l'inverse, la nature structurée des data warehouses garantit que les décideurs peuvent s'appuyer sur des données prétraitées et de haute qualité pour un reporting précis et une planification stratégique. Toutefois, leur dépendance aux données structurées peut limiter leur applicabilité pour des explorations analytiques plus larges.

5. Considérations de gouvernance et de sécurité

Les considérations de gouvernance et de sécurité des données diffèrent entre les data lakes et les data warehouses. Les data lakes, bien que flexibles, posent souvent des défis de gouvernance, en particulier lors de la gestion de la conformité aux réglementations comme le RGPD ou l'HIPAA.

En l'absence de métadonnées structurées et d'audit approfondi, les entreprises soumises à de fortes réglementations risquent d'avoir des difficultés à respecter les exigences de conformité. En revanche, les données prétraitées stockées dans les data warehouses sont conformes à des normes strictes de reporting et de conformité, ce qui en fait un choix fiable pour des secteurs comme la Finance ou la santé.

6. Implications en termes de coûts et de ressources

Lorsque l'on compare les coûts des data lakes et des data warehouses, il est essentiel de prendre en compte à la fois les dépenses initiales et continues. Les coûts de configuration initiaux peuvent varier considérablement en fonction du choix du matériel, du logiciel et des abonnements Cloud.

Les data warehouses nécessitent un investissement de départ plus important en raison de la nécessité d'un prétraitement et d'un stockage structuré, tandis que les data lakes peuvent sembler plus rentables pour le stockage des données brutes. Toutefois, les coûts de fonctionnement, y compris l'affectation de personnel, la maintenance et le traitement continu des données, peuvent avoir une incidence sur le coût total de possession des deux solutions.

Cinq idées reçues sur les data lakes et les data warehouses

Les idées reçues sur les data lakes et les data warehouses peuvent brouiller les décisions stratégiques en matière de gestion des données. Examinons cinq idées reçues courantes :

Idée reçue n° 1 : un data lake peut remplacer un data warehouse

Les data lakes offrent flexibilité et évolutivité pour stocker des données brutes, mais ils ne peuvent pas remplacer complètement la nature structurée et optimisée pour la performance des data warehouses. Les data lakes sont conçus pour l'analyse exploratoire, mais leur absence de schéma prédéfini les rend moins adaptés pour le reporting reproductible ou les workflows de Business Intelligence qui nécessitent une grande cohérence des données.

Idée reçue n° 2 : les data lakes sont réservés aux grandes entreprises

Bien que les data lakes aient été initialement adoptés par les grandes entreprises gérant d'immenses jeux de données, les avancées dans les outils et le stockage Cloud ont rendu les data lakes accessibles aux entreprises de toutes tailles. Les PME et ETI peuvent exploiter les data lakes pour stocker diverses sources de données de manière économique et favoriser l'innovation grâce au traitement des données pour l'analytique et le Machine Learning.

Idée reçue n° 3 : les data warehouses sont dépassés par les technologies modernes

Les data warehouses restent indispensables pour les données structurées et le reporting opérationnel, même à l'ère du Big Data. Leurs performances optimisées pour les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) et la Business Intelligence leur permettent de continuer à offrir une valeur ajoutée dans les secteurs réglementés ou pour les entreprises ayant besoin d'insights clés précis et reproductibles.

Les data warehouses modernes ont également évolué pour intégrer des fonctionnalités Cloud, ce qui les rend plus évolutifs et compatibles avec les nouvelles technologies.

Idée reçue n° 4 : les data lakes sont par nature désorganisés

Bien que les data lakes aient la réputation de devenir des « data swamps » en raison d'une mauvaise gouvernance des données, il ne s'agit pas d'un défaut inhérent à cette architecture. En mettant en œuvre des pratiques robustes de gestion des données, comme le balisage de métadonnées, le catalogage et la validation, les entreprises peuvent s'assurer que leurs data lakes restent un référentiel bien organisé pour les données brutes et les requêtes structurées.

Idée reçue n° 5 : les data warehouses ne peuvent pas gérer les données non structurées

Bien que traditionnellement axés sur les données structurées, les data warehouses modernes se sont adaptés pour prendre en charge des formats de données semi-structurées, tels que JSON et XML. Bien qu'ils ne soient pas aussi flexibles que les data lakes pour gérer des données hautement non structurées, ils peuvent s'intégrer aux data marts et aux solutions Cloud pour répondre à un éventail de cas d'usage plus large qu'auparavant. Néanmoins, en cas de besoins réels en données non structurées, associer un data warehouse à un data lake est souvent la solution optimale.

Comment choisir la bonne solution pour votre entreprise

Choisir entre un data lake et un data warehouse ne consiste pas à privilégier l'un par rapport à l'autre, mais plutôt à comprendre comment chacun s'intègre dans votre stratégie globale 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 incluent des formats non structurés tels que les réseaux sociaux, les journaux de capteurs IoT ou les fichiers audio, un data lake offre la flexibilité nécessaire pour les stocker et les traiter sans schémas prédéfinis. En revanche, si vous utilisez principalement des données structurées, telles que des données transactionnelles ou des informations sur les clients, un data warehouse peut mieux répondre à vos besoins.

2. Profondeur analytique vs efficacité opérationnelle

Évaluez l'importance de l'analyse exploratoire et du reporting opérationnel dans votre entreprise. Les data lakes excellent lorsqu'ils sont utilisés pour l'analyse avancée et l'expérimentation, qui permettent d'extraire des insights inattendus des données brutes. En revanche, pour les indicateurs de données et les KPI standardisés, pour lesquels la cohérence, la rapidité et la reproductibilité sont cruciales, un data warehouse garantit des performances et une précision fiables.

3. Les implications en termes d'évolutivité et de coûts

Bien que les data lakes soient souvent considérés comme plus rentables en raison de leur capacité à stocker d'importantes quantités de données brutes, le véritable coût réside dans le fait de rendre ces données exploitables. Avant de prendre votre décision, tenez compte des éventuelles charges liées à la gestion des outils de gouvernance, de catalogage et de traitement des données.

À l'inverse, les data warehouses entraînent des coûts initiaux plus élevés en raison des exigences de prétraitement, mais offrent des gains d'efficacité évidents pour les analyses opérationnelles. Ils sont donc à préconiser pour les données ayant des schémas d'utilisation prévisibles. Réfléchissez bien à la manière dont la trajectoire de croissance de votre entreprise affectera les demandes de stockage et de traitement des données au fil du temps.

4. Les exigences de gouvernance et de conformité

Si votre entreprise opère dans un secteur très réglementé, comme la Finance ou la santé, il est indispensable de pouvoir fournir des données structurées et auditables par le biais d'un data warehouse. Car les data lakes, bien que plus flexibles, s'accompagnent de défis de gouvernance qui peuvent entraîner des problèmes de conformité réglementaire si vous ne mettez pas en place le balisage des métadonnées et des contrôles d'accès robustes.

5. L'intégration stratégique aux outils existants

Examinez si ce sont les data lakes ou les data warehouses qui correspondent le mieux à votre pile technologique et vos workflows opérationnels actuels. Si vos besoins requièrent d'utiliser les deux, envisagez des outils modernes de gestion des données qui proposent des intégrations pour relier les data lakes et les data warehouses et ainsi tirer parti des deux.

Data lakehouses : le meilleur des deux mondes

Selon McKinsey, le monde entre dans une ère d'« omniprésence des données », où les entreprises devront gérer leurs données selon une approche du « tout, partout, tout à la fois ». Elles doivent s'assurer que les données sont visibles et partageables dans toute l'entreprise à des fins diverses. Des data lakes ou des data warehouses distincts ne permettront pas de soutenir suffisamment ces stratégies très nuancées.

Les data lakehouses offrent une solution innovante à ce défi. Leur architecture flexible de stockage de données combine la flexibilité d'un data lake à la structure et aux performances d'un data warehouse. En fusionnant les deux approches, les data lakehouses répondent aux limites de chacune, offrant une solution qui combine le meilleur des deux mondes pour une gestion moderne des données.

Voici les principales caractéristiques des data lakehouses :

• Flexibilité de schéma : les data lakehouses prennent en charge le schéma à la lecture pour les données non structurées et le schéma à l'écriture pour les données structurées, ce qui les rend adaptables à une grande variété de cas d'usage. Cette double capacité permet aux entreprises de stocker des données brutes tout en conservant l'option de les traiter et de les structurer selon leurs besoins.

• Analyses en temps réel : grâce à la prise en charge native du traitement des données en temps réel, les data lakehouses permettent aux entreprises d'agir immédiatement à la lumière des insights. C'est un point crucial pour des secteurs comme la Finance, le retail et l'IoT, pour lesquels le moment de la prise de décision peut changer complètement le résultat.

• Gestion unifiée des données : les data lakehouses unifient le stockage et l'analyse de données sur une seule plateforme, éliminant les silos et améliorant la qualité des données dans toute l'entreprise. Cette intégration garantit la cohérence et la fiabilité et réduit la complexité liée à la gestion de plusieurs systèmes.

Cas d'usage pour les data lakehouses

Les data lakehouses sont spécifiquement conçus pour surmonter des défis tels que la mauvaise organisation des données et les limitations de performance. En intégrant des couches structurées et des fonctionnalités de gouvernance, ils atténuent les risques liés au stockage de données non structurées. 

En outre, les mécanismes intégrés d'indexation et de mise en cache permettent d'optimiser l'exécution des requêtes de données, d'alimenter les analyses en temps réel et d'améliorer les performances par rapport aux data lakes seuls.

Les entreprises de tous les secteurs adoptent les data lakehouses pour unifier les opérations liées aux données. Par exemple : les entreprises de e-commerce peuvent les utiliser pour unifier des données structurées de transaction client avec des journaux non structurés de séquences de clics, pour créer des systèmes de recommandation en temps réel. De la même manière, un prestataire de soins de santé peut utiliser les data lakehouses pour intégrer les données des appareils IoT aux dossiers médicaux électroniques, pour améliorer les diagnostics et la planification des traitements.

Ces deux exemples illustrent comment les data lakehouses peuvent stimuler l'innovation tout en maintenant l'efficacité opérationnelle. Cela dit, la mise en place d'un data lakehouse n'est pas sans défis. La gestion de workflows de données non structurées et structurées nécessite une certaine expertise et des outils robustes.

Les coûts initiaux peuvent être plus élevés en raison du besoin d'une infrastructure avancée et de mécanismes de gouvernance, et sans stratégies de gestion appropriées, même les data lakehouses peuvent rencontrer des problèmes d'évolutivité ou fournir des insights incohérents. Malgré ces obstacles, le modèle hybride offert par les data lakehouses en fait un choix incontournable pour les entreprises qui cherchent à maximiser la valeur de leurs données.

Le rôle des logiciels modernes dans la gestion des données

Les solutions logicielles modernes révolutionnent l'approche des entreprises en matière de gestion des données à l'ère du Big Data. Ces plateformes simplifient les workflows complexes, améliorent les analyses de données et dotent les décideurs d'insights exploitables en temps voulu de trois manières :

En simplifiant les décisions

Les outils modernes unifient les processus de stockage et d'analyse, offrant aux décideurs stratégiques une vision globale de leurs données. Ils s'intègrent à différentes sources de données pour fournir des informations clés en temps réel et faire en sorte que les dirigeants disposent des informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions basées sur les données en toute confiance.

En fournissant des solutions Cloud évolutives

Les plateformes Cloud permettent aux entreprises d'adapter leurs capacités de stockage et de traitement des données sans investissements initiaux importants dans l'infrastructure. Cette évolutivité permet aux entreprises de gérer des jeux de données de plus en plus importants tout en maintenant les performances et la rentabilité. En outre, les solutions Cloud favorisent l'accessibilité, ce qui permet aux équipes de collaborer sur des projets depuis n'importe où.

En mettant l'accent sur l'intégration et les analyses en temps réel

L'intégration est essentielle pour maximiser la valeur des données. Les plateformes Cloud relient les data lakes et les data warehouses, pour des workflows fluides entre le stockage de données brutes et l'analyse des données structurées.

Choisissez la tranquillité d'esprit

Choisir entre un data lake, un data warehouse ou une solution hybride de data lakehouse est une décision cruciale qui dépend des besoins en données et des objectifs stratégiques de votre entreprise. Workday propose des outils puissants et intégrés qui font le lien entre le stockage des données brutes et les analyses de données structurées, ce qui permet aux entreprises d'exploiter tout le potentiel de leurs données.

Que vous ayez besoin de la flexibilité d'un data lake, de la précision d'un data warehouse ou de la polyvalence d'un data lakehouse, les solutions évolutives de Workday, comme Workday Prism Analytics et Workday Adaptive Planning, vous aident à tirer parti de chaque approche. Workday s'intègre en outre parfaitement aux plateformes tierces pour une stratégie de données parée pour l'avenir.