Qu’est-ce qu’un data lake ?
Un data lake est une solution de stockage centralisée permettant de conserver de grandes quantités de données brutes, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Il s'agit d'une plateforme à grande échelle conçue pour l’incorporation, la gestion et l’analyse de données provenant de diverses sources. Dans cet article, nous explorerons en détail ce que vous devez savoir sur les data lakes, leurs avantages, leur fonctionnement, et comment ils s'intègrent dans l’écosystème cloud d'OVHCloud.
Pourquoi utilise-t-on un data lake ?
Avec la transformation numérique, les sociétés génèrent une quantité phénoménale de données à partir de multiples sources : transactions en ligne, capteurs IoT, réseaux sociaux, applications métiers, etc. Cette explosion des données nécessite des solutions de stockage adaptées, les systèmes traditionnels atteignant rapidement leurs limites en termes de flexibilité et de coût.
Le data lake se caractérise par sa capacité à stocker des données brutes sans nécessiter de transformation préalable. Cela permet aux sociétés de conserver toutes leurs données, même si leur utilité immédiate n'est pas évidente, ce qui est crucial à l'ère du big data. Un data lake centralise donc l'information provenant de plusieurs origines et repousse le moment où ces données doivent être organisées.
Centralisation et réduction des réservoirs de données
Un data lake permet de centraliser les données issues de diverses sources (CRM, ERP, réseaux sociaux, IoT, etc.) en un seul endroit. Cette centralisation réduit les réservoirs de données, dans lesquels chaque département d’une société conserve ses propres données, sans les partager. Un accès global aux données favorise la collaboration et permet une prise de décision plus éclairée.
Une solution adaptée à l'ère du cloud
Les data lakes modernes, particulièrement lorsqu'ils sont intégrés à des infrastructures cloud, offrent plus de flexibilité et une évolutivité accrues tout en réduisant les coûts liés à l'infrastructure physique. En utilisant une solution cloud proposé par OVHCloud, les sociétés peuvent adapter leur capacité de stockage en fonction de l’évolution de leurs besoins, sans pour autant négliger la disponibilité et la sécurité des données.
Comment fonctionne un data lake ?
Un data lake est un espace de stockage flexible, capable d’absorber et de conserver des données dans leur état brut, sans transformation préalable. Contrairement aux systèmes traditionnels comme les entrepôts de données (EDD), qui nécessitent d’être structurés avant de les rendre utilisables, un data lake permet de différer cette étape. Voici le fonctionnent :
Collecte de données
Un data lake collecte des données provenant de diverses sources : bases de données, capteurs IoT, fichiers logs, transactions financières, vidéos, etc. Cette ingestion peut se faire par lots ou en temps réel, selon les besoins. Grâce à ses capacités de traitement en streaming, un data lake est capable de capturer des flux de données en temps réel. Cette fonction est très utile pour les applications qui ne permettent pas de pertes, comme celles pour le suivi des transactions financières.
Stockage des données
Une fois ingérées, les données sont stockées dans leur format d'origine. Un data lake peut gérer toutes sortes de données (structurées, semi-structurées, etc.). L'un de ses principaux avantages est sa capacité à stocker ces données sans structuration préalable, ce qui vous permet de vous concentrer sur l'ingestion rapide, voire en temps réel, des données.
Un data lake moderne repose souvent sur des infrastructures cloud qui offrent une capacité de stockage évolutive quasi illimitée. Les solutions cloud telles que celles d'OVHCloud permettent ainsi d'augmenter la capacité de stockage en fonction de la croissance des besoins, sans avoir à se soucier aux contraintes liées à l'infrastructure.
Gestion des métadonnées et inventaire
Au fur et à mesure que la quantité de données augmente, il devient indispensable qu'elles soient gérées de manière efficace. C’est ici que les métadonnées jouent un rôle crucial. Elles décrivent les données et facilitent leur recherche et exploitation. L’inventaire des données est essentiel pour organiser les informations, simplifiant ainsi leur utilisation par les différents départements de l'entreprise.
Les métadonnées permettent également d’assurer une gouvernance appropriée des données, garantissant que les informations sensibles ou critiques sont gérées de manière sécurisée et conforme aux diverses réglementations pouvant s’appliquer.
Analyse des données
Une fois les données stockées et indexées, elles peuvent être analysées à l'aide d'un outil dédié. Un des principaux avantages d’un data lake est qu’il permet de traiter de nombreux types de données avec différentes technologies d’analyse, telles que l'analyse descriptive, prédictive ou d'apprentissage automatique.
Les data lakes sont souvent associés à des instruments d'analyse et de visualisation avancés, ce qui permet aux sociétés de générer des observations pertinentes à partir de leurs données. L’utilisation d’une solution de cloud analytics facilite en outre le traitement et l'analyse des données à grande échelle.
Avantages d’un data lake
1. Stockage évolutif et à faible coût
Commençons par l'un des principaux avantages du data lake : sa capacité à stocker de très gros volumes de données à moindre coût. Contrairement aux bases de données traditionnelles, qui deviennent coûteuses à mesure que les volumes augmentent, cette solution est relativement évolutive et économique. Combiné à des services cloud, tels que ceux d'OVHCloud, il permet de réduire les dépenses liées à l'infrastructure physique tout en ajustant les besoins de stockage selon la demande.
2. Flexibilité au niveau du stockage de données
Un autre atout majeur du data lake est la flexibilité qu'il offre pour le stockage des données non structurées. Les sociétés produisent de plus en plus de données sous forme de vidéos, d'images, de fichiers texte, ou encore d’interactions sur les réseaux sociaux. Contrairement aux bases de données relationnelles, un data lake permet de conserver ces données à l’état brut.
3. Accès centralisé aux données
En centralisant toutes les données de l'entreprise dans un data lake, il devient plus facile d'accéder aux informations et de les utiliser à des fins diverses. Cette centralisation permet de briser les réservoirs de données, favorisant une collaboration entre les différents départements d’une entreprise. Celles-ci peuvent ainsi exploiter plus efficacement leurs données afin de prendre de meilleures décisions.
4. Un levier d’innovation
Les data lakes sont de véritables catalyseurs d'innovation. En regroupant toutes les données de l’entreprise, les analystes et les scientifiques des données peuvent expérimenter de nouveaux modèles de data analytics, tester des algorithmes d’apprentissage automatique et mettre en œuvre des projets IA. Ils permettent de développer des analyses prédictives, d’améliorer la gestion des opérations et de personnaliser les services.
5. Optimisation pour le big data
Un data lake est conçu pour répondre aux besoins des projets de big data, qui nécessitent un traitement de volumes massifs de données. Grâce à leur capacité à enregistrer un grand nombre de données, ils permettent aux sociétés de maximiser l'exploitation des technologies du big data, comme les analyses en temps réel ou l'apprentissage automatique (machine learning).
Data lake : quelques exemples concrets
Secteur financier
Les institutions financières utilisent des data lakes pour centraliser et exploiter des données provenant de plusieurs sources, telles que les transactions bancaires, les dossiers de crédit et les comportements des clients. Cela leur permet de mieux comprendre les habitudes de ceux-ci, d'améliorer la détection des fraudes et de créer des modèles prédictifs pour mieux gérer les risques.
Santé
Dans le domaine de la santé, un data lake permettent de garder et d’exploiter des volumes très importants de données médicales, comme les dossiers des patients ou l’imagerie liée. Cela permet d’accélérer les recherches médicales et d’améliorer les traitements grâce à une meilleure personnalisation. Les data lakes offrent aussi un accès rapide à toutes ces données, essentielles pour la recherche et l'amélioration des pratiques médicales.
E-commerce
Les e-commerces exploitent les data lakes pour mieux comprendre le comportement de leurs clients, à partir de données comme l'historique des achats, le suivi de la navigation sur les sites web ou les interactions sur les réseaux sociaux. Cette information est ensuite utilisée pour personnaliser les recommandations de produits, optimiser les campagnes marketing et améliorer l’expérience client.
IoT (Internet des objets)
Les appareils IoT génèrent une quantité importante de données en temps réel. Les data lakes sont utilisés pour stocker cette information et les analyser dans des contextes variés, comme la maintenance prédictive, la gestion des infrastructures ou l'optimisation des chaînes de production. Ils permettent aux sociétés de mieux surveiller et gérer leurs appareils connectés, tout en optimisant leur performance.
Le data lake comparé au data lakehouse
Le concept de data lakehouse a émergé pour répondre à certaines des limites des data lakes traditionnels. Un data lakehouse combine les bénéfices des data lakes et d’un entrepôt de données (data warehouse en anglais). Les data lakehouses offrent une meilleure gouvernance et une organisation plus rigide des données, tout en conservant la capacité à gérer des informations non structurées.
Un data lakehouse permet donc aux sociétés de tirer parti des capacités analytiques avancées des data lakes tout en profitant des meilleures pratiques en matière de gestion des données.
Cette approche hybride est particulièrement utile pour les sociétés qui cherchent à maximiser leur flexibilité tout en répondant aux exigences de gouvernance et de performance de l'entrepôt de données.
OVHCloud et le data lake
OVHCloud propose plusieurs solutions adaptées aux besoins des sociétés pour qu’elles puissent gérer et analyser leurs data lakes. Voici trois produits clés :
Object storage de OVHcloud
Une solution de stockage dans le cloud évolutive, idéale pour stocker de grandes quantités de données hétérogènes dans des data lakes. Cette solution permet d'accéder facilement à de grandes bases de données et de les gérer efficacement.
Data processing avec OVHcloud
Ce service permet de bénéficier d'une puissance de traitement élevée pour analyser de vastes ensembles de données stockés dans votre data lake, en utilisant l'infrastructure cloud pour le machine learning et l'analyse des données.
Big data platform de OVHcloud
Une plateforme complète qui fournit des solutions pour gérer du big data. Les sociétés peuvent ainsi traiter, analyser et visualiser efficacement les données stockées dans les data lakes.