Data lake vs data warehouse: comprendre les architectures
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. ...