Data lake vs data warehouse: comprendre les architectures

Dans le domaine de l’analyse des données, deux concepts reviennent fréquemment: le data lake et le data warehouse. Ils répondent à des besoins différents, mais ils peuvent aussi se compléter. Comprendre leurs différences aide à choisir les bonnes solutions et à éviter les pièges courants.

Le data lake est un stockage brut ou peu structuré. On y dépose des données dans leur format d’origine: logs, fichiers JSON, CSV, images, ou données issues de capteurs. L’idée est d’offrir de la flexibilité et une grande capacité de stockage à faible coût. L’inconvénient est la responsabilité accrue en matière de qualité, de catalogage et de sécurité. Sans gouvernance, il peut devenir un data swamp où l’on perd la traçabilité des données et leur contexte.

Le data warehouse organise les données de manière structurée et optimisée pour les requêtes analytiques. Les données y sont nettoyées, normalisées et intégrées selon un schéma fixe. Résultat: des performances de requête élevées et une gouvernance claire, mais un coût plus élevé et moins de souplesse pour les données non prévues. Il faut planifier les modèles de données et les règles de qualité à l’avance, ce qui peut ralentir l’innovation rapide.

Entre les deux, la notion de lakehouse propose une approche hybride. Il vise à offrir le stockage brut avec des couches de transformation et des outils analytiques rapides. Cette approche cherche à réunir agilité et gouvernance, en utilisant des moteurs modernes qui lisent les données au format d’origine tout en les servant proprement aux dashboards. Certaines plateformes proposent des catalogues et des niveaux de sécurité uniformes.

Pour choisir, il faut partir des cas d’usage et des contraintes techniques. Si l’objectif est l’exploration, le machine learning et le stockage de données diverses, un data lake ou lakehouse peut être adapté. Pour le reporting financier ou les métriques opérationnelles, un data warehouse reste souvent plus fiable et rapide. Enfin, prenez en compte le coût total: stockage, traitement et gouvernance.

Processus types: ingestion, catalogage, et transformation légère. On peut investir dans un catalogue de métadonnées et des pipelines ELT qui déplacent les données vers les structures utilisables. Une bonne gouvernance et des règles de sécurité sont essentielles dès le départ, avec des politiques d’accès et du journalisation des actions.

Exemple simple: une entreprise collecte des journaux d’applications et des données clients. Le data lake stocke les logs en leur format brut. On transforme ensuite les données pertinentes et on les charge dans un data warehouse pour les tableaux de bord et les rapports. Le lakehouse peut fusionner les deux flux et offrir des vues conformes en un seul endroit, facilitant le traçage et l’audit.

Bonnes pratiques: documenter les schémas, versionner les données, limiter les accès sensibles, et assurer une traçabilité des modifications. Utilisez des métadonnées riches, des tests de qualité et des pipelines réutilisables. Commencez petit, puis étendez les pipelines et les catalogues au fur et à mesure des besoins, en mesurant les résultats et en ajustant les coûts.

Key Takeaways

• Choisir selon les cas d’usage et le budget.
• Le data lake offre flexibilité; le data warehouse offre performance et gouvernance.
• Le lakehouse peut combiner les avantages et limiter les compromis.