Avez-vous pour ambition d’aller toujours plus loin dans la collecte, le stockage et la valorisation de vos données ? C’est aussi la promesse tenue par le data lakehouse. Alors que les data lakes et data warehouses sont des architectures couramment utilisées pour stocker et analyser les données, un data lakehouse trace une troisième voie qui unifie les deux architectures en en révélant le plein potentiel. Explications.
Un data lakehouse, c’est un peu le meilleur de deux mondes. Le meilleur du stockage de l’information et le meilleur de l’exploitation de la donnée. La principale promesse d’un data lakehouse est la perspective de stocker de grandes quantités de données émanant de différentes sources, au sein d’un environnement centralisé. Mais le data lakehouse ne se cantonne pas à cette mission de stockage de l’information. Il fournit également une grande variété de fonctionnalités avancées afin d’assurer différentes tâches d’exploitation de vos données comme la transformation, l’analyse, et la modélisation.
En effet, un data lakehouse peut être compris comme une architecture de données qui combine les avantages d’un data lake et d’un data warehouse en une seule plateforme. À ce titre, il peut donc être présenté schématiquement comme une extension du concept de data lake qu’il enrichit toutefois de fonctionnalités de traitement de données avancées. Au sein d’un Data lakehouse, les données sont le plus souvent stockées sous une forme brute ou semi-structurée et leur transformation en données structurées pour être utilisées dans des analyses et des applications n’intervient que dans un second temps.
Quelles sont les fonctionnalités d’un data lakehouse ?
Si l’on se contente des apparences, la fonctionnalité première d’un data lakehouse est évidemment le stockage de grandes quantités de données. Sa fonction consiste donc à centraliser un maximum d’informations en un seul endroit. Une approche centralisée qui offre un accès à l’information et en facilite la gestion. Mais à la différence d’un Data Warehouse, le data lakehouse peut, sans distinction, stocker données brutes et données semi-structurées. Ainsi, vos collaborateurs peuvent facilement extraire l’information de données non altérées.
Un data lakehouse présente par ailleurs la faculté de faciliter le traitement des données en temps réel. En ligne de mire : des prises de décisions plus rapides et souvent plus précises car fondées sur des données analysées en live. Parmi les fonctionnalités avancées disponibles dans un data lakehouse, on retiendra également les fonctionnalités de requêtage qui permettront à vos équipes d’extraire des informations à valeur ajoutée de vos données.
Enfin, le data lakehouse peut être facilement intégré avec des outils d’analyse de données, tels que des outils de visualisation et de machine learning, pour aller toujours plus loin dans l’analyse, l’exploitation et la valorisation de vos données.
Quels sont les avantages d’un data lakehouse ?
Les avantages des data lakehouse sont multiples, mais l’atout majeur que vous pouvez retenir est son évolutivité. En effet, la taille d’un data lakehouse peut facilement être ajustée pour stocker de grandes quantités de données. Comme bon nombre d’entreprises, vous êtes sans doute confronté à l’explosion du volume de données que vous générez et exploitez. Avec un data lakehouse, vous ne vous laisserez jamais dépasser !
Parce qu’ils exploitent des technologies open source et des services cloud, les data lakehouses se révèlent par ailleurs extrêmement compétitifs sur le plan des coûts de déploiement et d’exploitation.
Enfin, sur le plan de la sécurité et de la conformité, les données stockées dans un data lakehouse sont nativement sécurisées et répondent nécessairement aux normes en vigueur. Dès lors, le recours au data lakehouse constitue une garantie que vos données sont protégées contre les cybermenaces et les violations.
Quelles sont les différences entre data lakehouse vs. data lakes vs. data warehouse ?
Un data lake est utilisé pour stocker des données brutes ou semi-structurées dans leur format brut. Le data warehouse quant à lui, stocke des données structurées dans un format prédéfini. Le data lakehouse, ouvre une troisième voie en permettant tout à la fois, de stocker des données brutes, semi-structurées et structurées dans leur format brut ou prétraité.
Le data lakehouse se distingue également du data lake et du data warehouse en permettant le traitement des données en temps réel et l’analyse de données historique ; quand les data lakes sont conçus pour traiter les données en temps réel ; et les data warehouses limités à l’analyse de données historiques.