Data lake et Data warehouse: choisir le bon socle de données

Dans les entreprises, les données viennent de sources variées: systèmes opérationnels, applications, logs. Deux modèles dominent le paysage: le data lake et le data warehouse. Le choix dépend des objectifs, du rythme de travail et, surtout, de la qualité attendue des données.

Le data lake accueille les données telles quelles, souvent en format brut. Il offre de la flexibilité et peut réduire les coûts lorsque l’on travaille sur de grands volumes ou des données non structurées. Le data warehouse, lui, organise les données pour des analyses rapides et des rapports fiables, avec une gouvernance et une qualité plus fortes.

Quand choisir un data lake

  • Données peu structurées ou volumineuses
  • Besoin d’exploration, de prototypage et d’outils de machine learning
  • Souplesse face à des sources nouvelles et changeantes

Quand choisir un data warehouse

  • Analyses métier rapides et résultats reproducibles
  • Gouvernance stricte et qualité des données assurée
  • Modélisation standardisée et conformité aux règles internes

Une approche hybride

Beaucoup d’organisations utilisent les deux. On ingère et stocke d’abord dans le lake, puis on transforme dans le warehouse pour les usages métier. Le pipeline ELT est fréquent: extraire les données, les déposer dans le lac, puis les transformer et les charger dans le warehouse.

Bonnes pratiques

  • Partir des cas d’usage prioritaires et des délais attendus
  • Documenter les schémas et les métadonnées pour la traçabilité
  • Définir des règles de sécurité et de contrôle d’accès cohérentes

Exemples concrets

Une entreprise collecte logs et données clients. Les logs vont dans le lake pour l’exploration; les données clients propres et les indicateurs clés vont dans le warehouse pour les rapports quotidiens.

Conclusion

Le choix n’est pas binaire: il s’agit d’une architecture adaptée aux usages, évolutive et sécurisée. En combinant lake et warehouse, on obtient à la fois souplesse opérationnelle et fiabilité analytique.

Key Takeaways

  • Le data lake privilégie l’ingestion et l’exploration, souvent avec des données brutes.
  • Le data warehouse privilégie la fiabilité des analyses et la gouvernance.
  • Une approche hybride est courante et efficace pour répondre à tous les usages.