Data lakes et data warehouses: choisir son architecture
Dans une organisation, les données proviennent de sources variées : systèmes clients, logs, ERP, réseaux sociaux. Deux architectures reviennent souvent: le data lake et le data warehouse. Le data lake stocke les données brutes dans leur format d’origine, comme des fichiers, des images ou des tables. Le data warehouse organise des données propres et décrites par des schémas, optimisés pour les rapports et les tableaux de bord.
Chaque approche a des points forts et des limites. Le data lake favorise la souplesse et la scalabilité, mais peut être plus difficile à exploiter sans gouvernance. Le data warehouse offre une vue claire et performante, mais nécessite des méthodes d’ingestion et des transformations réfléchies.
Pour choisir une architecture, il faut définir les objectifs: rapidité des rapports, analyse exploratoire, ou science des données. Une approche hybride est souvent la plus réaliste:
- Ingestion: les données entrent d’abord dans le lac (ELT).
- Transformation: les règles de qualité s’appliquent, puis les données prêtes vont dans le warehouse ou dans des marts.
- Access: les analystes utilisent le warehouse pour les rapports, les data scientists peuvent accéder au lac ou au lakehouse pour l’exploration.
Le concept de lakehouse propose de réunir les deux mondes: stockage en grande capacité et couches de données propres pour l’analyse. En pratique, on garde les données brutes, on les transforme au besoin, et on propose des vues ou des tables prêtes à l’emploi.
Voici quelques conseils pratiques:
- Définir des standards de nommage et de métadonnées.
- Mettre en place une gouvernance des données et des règles de sécurité, surtout pour les données sensibles.
- Choisir des outils qui supportent ELT et la gestion de schémas en lecture seule lorsque nécessaire.
Exemple concret: une PME collecte des logs site et des données ventes. On place tout dans le lac, on écrit des transformations simples, puis on charge les indicateurs de performance dans le warehouse. Les data scientists peuvent, via des liens, tester des modèles sur le lac.
En résumé, l’architecture dépend des besoins: rapidité, exploration ou conformité. Une approche progressive et bien gouvernée permet d’évoluer sans tout changer.
Key Takeaways
- Choisir entre lake, warehouse ou lakehouse selon les objectifs (Rapport, exploration, conformité).
- Privilégier l’ELT, une gouvernance claire et une gestion des métadonnées.
- Adopter une approche hybride lorsque les besoins évoluent avec le temps.