Lacs de données vs entrepôts de données : saviez-vous ces 4 différences clés ?

Les entreprises assistent à un boom des données, qui nécessite également de nouvelles capacités d'infrastructure et de gestion des données. Dans l'état actuel des choses, la plupart des entreprises consacrent plus de 30 % de leur budget informatique au stockage, à la sauvegarde et à la reprise après sinistre des données, selon les recherches de 2022. Et cela couvre à la fois les ensembles de données structurés et non structurés.

Deux concepts critiques liés aux opérations de données sont les lacs et les entrepôts. Ils ont certaines choses en commun - par exemple, les deux sont utilisés pour le stockage et les deux sont interopérables avec le cloud. Mais connaître la différence entre les lacs de données et les entrepôts de données peut vous aider à optimiser leur utilisation. Par exemple, les lacs de données sont plus adaptés aux données non structurées ("big") que les entrepôts.

Avant de discuter de cela et d'autres différences entre les lacs de données et les entrepôts de données, discutons brièvement de chaque concept.

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un lac de données est un vaste centre de stockage massivement évolutif qui contient de grandes quantités de données non traitées jusqu'à ce qu'elles soient nécessaires à leur utilisation.

Il n'y a aucune restriction sur le volume ou la taille des comptes ou d'un fichier, ni de cas d'utilisation spécifié. Par conséquent, il peut inclure tout type de données. Les données peuvent être non traitées, semi-structurées ou structurées, et elles peuvent provenir de diverses sources. Chaque fois que nécessaire, vous pouvez récupérer des données du lac de données.

Lorsque vous avez besoin de collecter et de stocker une énorme quantité de données sans traitement ni analyse à ce moment-là, vous pouvez utiliser le modèle de lac de données. Les data scientists ou ingénieurs sont les utilisateurs finaux des lacs de données.

La centralisation de plusieurs sources est le principal avantage des lacs de données ; mais, vous devez également vous rappeler quelques inconvénients. La sécurité des données, ainsi que la gestion des accès, représentent le plus grand risque pour les lacs de données. En raison de l'éventuelle exigence de confidentialité, les données qui sont déversées dans un lac sans aucune surveillance constituent une menace.

De plus, il peut y avoir des problèmes de qualité des données. Sans une attention et un soin suffisants, un lac de données peut dégénérer en un marécage de données inutilisables et non structurées sans identification ni indexation distinctes.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Contrairement aux lacs de données, un entrepôt de données est une vaste sélection de données d'entreprise provenant de sources opérationnelles et externes. Les informations ont déjà été structurées, filtrées et organisées dans un but précis.

Les entrepôts de données sont souvent utilisés pour faciliter l'échange d'informations entre les bases de données spécifiques aux départements des moyennes et grandes entreprises. Ils peuvent contenir des informations sur les produits, les commandes, les clients, les stocks et les travailleurs, entre autres éléments. Les entrepreneurs et les consommateurs professionnels sont les utilisateurs finaux d'un entrepôt de données.

Pour obtenir des informations commerciales utiles, la majorité des entreprises doivent agréger les données de nombreux sous-systèmes développés sur différentes plates-formes. Ce problème est résolu par l'entreposage de données, qui consolide toutes les données d'une organisation dans un référentiel centralisé et permet l'accès à partir d'un site unique.

Il y a quelques inconvénients à considérer lors de l'utilisation d'entrepôts de données. Cela nécessite un nettoyage, une transformation et une intégration continus des données. En raison des nombreux objectifs (parfois contradictoires) qu'une entreprise cherche à atteindre, la mise en œuvre peut être semée d'embûches.

De plus, les entrepôts de données peuvent nécessiter la reconfiguration de vos systèmes informatiques et opérationnels.

Comme vous pouvez le voir, un lac de données et un entrepôt de données ont leurs propres avantages et inconvénients. Il est important de connaître la différence entre les deux pour utiliser chaque système de manière appropriée.

Les lacs de données prennent en charge les données non structurées, mais pas les entrepôts

C'est peut-être la plus grande différence entre les lacs de données et les entrepôts de données.

Dans les lacs de données, les données brutes sont stockées dans leur format d'origine. En plus des données semi-structurées et non structurées telles que les journaux d'appareils Internet des objets (IoT) (texte), les photos (.png,.jpg), les vidéos (.mp4,.wav, etc.) et d'autres formats structurés, les transactions les informations reçues via un système de gestion de la relation client (CRM) et de planification des ressources d'entreprise (ERP) peuvent également être intégrées, ainsi que des données volumineuses telles que le bavardage sur les réseaux sociaux.

En revanche, un entrepôt de données peut stocker du texte, des chiffres et d'autres formes de données accessibles à l'aide de requêtes en langage de requête structuré (SQL). Cela indique que les catégories de données stockées dans un entrepôt sont équivalentes à celles trouvées dans les bases de données relationnelles.

Les lacs de données permettent le stockage d'informations non organisées, semi-structurées et structurées, tandis que la majorité des données enregistrées dans les entrepôts de données sont structurées. Pourtant, certains ensembles de données, comme Snowflake (qui comporte une variante et un type de données d'objet), peuvent également stocker des données semi-structurées.

Les entrepôts de données peuvent stocker des informations provenant de ressources non structurées et semi-structurées, mais uniquement après leur transformation.

( Lire aussi : Confidentialité des données vs. Sécurité des données)

Les lacs de données utilisent Schema-on-Read, tandis que les entrepôts de données utilisent Schema-on-Write

Le schéma décrit l'organisation formalisée des données. Les lacs de données bénéficient du schéma à la lecture. Ainsi, chaque fois que nous recevons des données, le format et la structure sont spécifiés, mais aucune règle big-O (ordre de la fonction) n'est définie avant d'interroger le lac de données.

Contrairement aux entrepôts, les lacs n'utilisent pas de schéma à l'écriture, ce qui signifie que la structure et l'organisation des données doivent être spécifiées avant leur transfert vers l'entrepôt de données.

En revanche, les architectes ou opérateurs de données doivent investir beaucoup d'efforts dans le cadre de données pour les entrepôts de données. Cela est dû au fait que la structure de données doit être simple à utiliser et à rapporter pour les analystes de données. Cela couvre à la fois les tables normalisées ou dénormalisées, ainsi que les schémas en étoile et en flocon de neige. Étant donné que le modèle de données doit être préparé pour la recherche et l'informatique décisionnelle, le schéma en écriture est utilisé.

Cette différence entre les lacs de données et les entrepôts de données découle d'un fait central : les lacs contiennent toutes les données dont une entreprise a besoin, qu'elle pourrait utiliser plus tard et qu'elle n'utilisera peut-être jamais. Un entrepôt de données, au contraire, sélectionne avec beaucoup de soin le matériel qu'il va finalement stocker avant de l'absorber, car il doit être mieux préparé à l'usage.

Les entrepôts de données utilisent des flux de travail ETL et sont généralement plus chers

La méthode d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) est utilisée pour transférer des données dans des entrepôts. Voici les actions entreprises :

• Obtenir des informations à partir de sources de données brutes
• Décontaminer et interpréter les données
• Ajout de matériel dans les référentiels de données opérationnelles

En revanche, les lacs de données utilisent l'approche ELT. Si nécessaire, un analyste de données ou un architecte modifie les données après analyse. Cette différence entre les lacs de données et les entrepôts de données contribue à un autre facteur important : les lacs de données peuvent s'en tirer en utilisant des serveurs de base évolutifs et peu coûteux ainsi qu'un stockage d'objets basé sur le cloud avec des niveaux spécialisés à faible coût. Cela diminue le prix par gigaoctet de données stockées.

En revanche, les entrepôts de données sont beaucoup plus chers en raison des ressources de traitement supplémentaires nécessaires pour exécuter des requêtes analytiques, ainsi que de leurs dépenses de stockage. Son utilisation d'ETL au lieu d'ELT entraîne également des dépenses supplémentaires.

Les lacs de données sont plus faciles à utiliser, mais les données dans les entrepôts sont plus prêtes à l'emploi

Le mot « facilité d'utilisation » fait référence à la convivialité globale d'un référentiel de données, et non aux données qui y sont stockées. Comme l'architecture d'un lac de données n'a pas de structure définie, elle est simple d'accès et de modification. De plus, comme les lacs de données n'ont pas de limites, les utilisateurs peuvent modifier rapidement les données. Par définition, les entrepôts de données sont beaucoup plus structurés.

Le traitement et l'organisation des données dans un entrepôt de données simplifient l'interprétation et l'utilisation des données. Chaque information enregistrée dans un entrepôt l'a été dans un but précis, car seules les données filtrées et traitées y sont stockées. En d'autres termes, l'espace n'est pas gaspillé sur des informations qui ne seront peut-être jamais utilisées, et les données sont toutes prêtes à l'emploi.

Pourtant, les limitations structurelles rendent difficile et coûteuse la modification des entrepôts de données.

Comme vous pouvez le voir, les lacs de données et les entrepôts de données offrent des avantages importants pour votre entreprise. Si vous traitez régulièrement du Big Data, les lacs sont indispensables ; en comparaison, les entrepôts sont essentiels pour alimenter la BI et l'analyse, et souvent les deux sont utilisés côte à côte pour de meilleurs résultats.