Les Data Lakes sont de plus en plus utilisés par les entreprises pour le stockage des données. Au sein d’un seul Data Lake, toutes les données de l’entreprise sont recueillies. Mais s’ils permettent de stocker n’importe quel type ou format de données sans limite de quantité, ils peuvent aussi amener les entreprises au chaos.
Tour d’horizon des avantages et inconvénients du Data Lake.
Méfiez-vous des traductions littérales et des interprétations hasardeuses. Un Data Lake n’a pas grand-chose de commun avec un lac de données.
Derrière cette appellation un peu métaphorique, il faut comprendre qu’un Data Lake est un espace de stockage qui centralise l’ensemble des informations (données !) disponibles au sein d’une entreprise.
Pour bien comprendre la nature même d’une Data Lake, représentez-vous un réservoir ou un de ces bassins de rétention d’eau qui longent nos routes.
Peu importe le type de données, leur origine, leur vocation, tout, absolument tout, finit par se déverser dans le Data Lake. Les données brutes ou raffinées, celles qui ont été nettoyées ou non, toutes aboutissent dans ce réceptacle unique et aucune n’est modifiée, filtrée ou supprimée avant le stockage.
Cela vous semble un peu brouillon ? C’est pourtant tout l’intérêt du Data Lake !
C’est parce qu’il affranchit les données de tout a priori ou idée préconçue, que le Data Lake offre une réelle valeur ajoutée. Comment ? En permettant de réinventer en permanence l’usage et l’exploitation qui peuvent être faits des données dont dispose votre entreprise.
Amélioration de l’expérience client grâce à une analyse des parcours à 360°, détection de persona pour affiner les stratégies marketing, intégration rapide de nouveaux flux de données issus notamment de l’IoT, le Data Lake est une réponse agile à des problématiques très structurantes pour les entreprises !
Data Lake : des avantages incontestables
La qualité première d’un Data Lake, c’est de vous permettre de stocker des volumes considérables des données protéiformes.
Structurées ou non, données issues de bases NoSQL, un Data Lake est, par nature, agnostique au type d’informations qu’il recèle. C’est justement parce qu’il est dépourvu de schéma strict d’exploitation de la donnée, que le Data Lake est un outil précieux. Et pour cause, aucune des données qu’il recèle n’est jamais altérée, dégradée, déformée par le prisme d’une volonté d’interprétation.
Ce n’est pas le seul atout du Data Lake. En effet, puisque les données sont brutes, elles peuvent faire l’objet d’analyses ponctuelles, au coup par coup.
L’objectif : détecter des tendances et générer des rapports en fonction des besoins sans qu’il s’agisse d’un vaste projet impliquant une autre plateforme ou un autre référentiel de données.
Ainsi, la donnée disponible dans le Data Lake est exploitable facilement, en temps réel et permet d’inscrire votre entreprise dans un schéma data centric de sorte que vos décisions, vos choix, vos stratégies ne soient jamais décorrélés de la réalité de votre marché ou de vos activités.
Néanmoins, les données brutes enregistrées dans votre Data Lake peuvent (et doivent !) faire l’objet d’un traitement spécifique, s’inscrivant dans un projet plus vaste, plus structuré. Mais les équipes data de votre entreprise sauront qu’elles disposent, à portée de clic d’un minerai non raffiné qui pourra être mis à contribution à des fins d’analyses ultérieures.
Data Lake : savoir fixer des garde-fous
En pensant au Data Lake, vous avez des images mentales poétiques qui vous viennent à l’esprit. Des flots cristallins ondulant au gré du vent du succès qui vous emporte… Mais attention ! Un Data Lake porte en lui les germes d’eaux fangeuses et troubles.
Ce réceptacle de données doit faire l’objet d’une attention particulière car sans une gouvernance rigoureuse, le risque de sombrer dans un chaos de données est réel.
Pour que votre Data Lake révèle tout le potentiel de votre donnée, vous devrez disposer d’une vision claire et normée des sources de données. La maîtrise de ces flux est un premier garde-fou indispensable pour garantir la bonne exploitation de datas par nature hétéroclites. Vous devrez par ailleurs vous montrer très vigilant sur la sécurisation des données mais aussi sur l’organisation de vos données.
Le fait que les données du Data Lake soient brutes, ne signifie pas qu’elles ne doivent pas faire l’objet d’une structuration basique qui permette au moins d’identifier et de retrouver les données que l’on souhaite exploiter. Enfin, le Data Lake nécessite souvent une puissance de calcul importante afin de raffiner des masses de données brutes en des temps très courts. Cette puissance doit être adaptée au volume de datas qui seront accueillies dans le Data Lake.
