Data lake vs data warehouse

Les différences entre un data lake et un data warehouse

Bien que ces deux approches visent à stocker des données pour analyse, elles présentent plusieurs différences majeures qui influencent leur utilisation dans différents contextes.

Un data lake stocke des données brutes et non structurées, prêtes pour une utilisation future, tandis qu'un data warehouse organise des données structurées et traitées pour des analyses rapides. Le data lake est plus flexible, alors que le data warehouse est optimisé pour les requêtes et les rapports analytiques.

1. Structure des données

L'une des principales distinctions entre un data lake et un data warehouse est la manière dont les données y sont organisées et stockées.

• Un data lake stocke des données brutes sans transformation, permettant de conserver des fichiers audio, vidéo, documents texte, données en temps réel et autres formats. Cette flexibilité convient aux entreprises souhaitant explorer différents types de données avant d’en définir l’usage final. Les data lakes, souvent intégrés dans des environnements de cloud computing, sont utiles pour les analystes, scientifiques et développeurs travaillant avec de vastes ensembles de données hétérogènes. Par exemple, une entreprise peut y centraliser des données clients provenant de sources variées comme les réseaux sociaux, les enquêtes de satisfaction et les historiques d'achats.
   
• Dans un data warehouse, les données sont prétraitées et organisées en format structuré, souvent sous forme de tableaux. Cette approche permet d’optimiser les analyses, mais limite l’utilisation de données non structurées. Ce système convient mieux aux entreprises qui produisent régulièrement des rapports., comme par exemple, un magasin qui a besoin de structurer ses données de vente hebdomadaires pour obtenir des statistiques.

2. Utilisation des données

La manière dont les données sont utilisées varie également entre un data lake et un data warehouse.

• Un data lake permet une approche exploratoire des données, utilisées pour des analyses prédictives, du machine learning et des applications d’intelligence artificielle. Le stockage des données dans leur format brut permet aux analystes de les transformer et de les structurer selon les besoins de chaque projet. Par exemple, une équipe de data scientists travaillant sur des modèles prédictifs pour détecter des fraudes peut utiliser les données d'un data lake pour tester différents algorithmes d’apprentissage automatique.
   
• Un data warehouse est conçu pour des requêtes et des rapports précis. Les données y sont organisées et prêtes pour des analyses business ou des rapports BI, ce qui le rend idéal pour les entreprises cherchant des performances optimales sur des données bien définies. Les requêtes peuvent être optimisées pour répondre à des besoins stratégiques comme l'analyse des ventes, des performances opérationnelles ou l'évolution des coûts de production.

3. Coût et stockage

Le coût de gestion de données varie en fonction de la structure des données, du volume à traiter et de la complexité des analyses nécessaires.

• Les data lakes utilisent des solutions de stockage économiques, notamment via le cloud computing, pour conserver d'énormes quantités de données. Cette capacité à gérer de grands volumes à faible coût est idéale pour les entreprises souhaitant conserver des données brutes sans investir immédiatement dans des infrastructures de traitement. Cependant, les coûts peuvent augmenter si des outils spécialisés sont nécessaires, surtout pour l'analyse en temps réel, qui peut exiger des services avancés de data processing.
   
• Les data warehouses sont plus coûteux à stocker en raison de la structuration des données. Le coût initial est élevé, mais la rentabilité des investissements est souvent plus rapide grâce à des analyses ciblées. De plus, les données étant structurées, les coûts de traitement sont généralement plus faibles à long terme.

4. Sécurité et gouvernance

Avec la montée en puissance des réglementations sur la confidentialité et la sécurité des données, telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), la gouvernance des données est devenue un aspect crucial à prendre en compte lorsque l’on travaille avec des données sensibles.

• La flexibilité du data lake peut entraîner des défis en matière de sécurité et de gouvernance, car l’organisation des données y est moins stricte. Conserver des données brutes et non structurées expose à des vulnérabilités, notamment pour les données sensibles. Un contrôle rigoureux des accès et une politique de gestion des droits sont essentiels pour garantir l'intégrité des données. Les entreprises doivent investir dans des outils spécifiques pour protéger leurs data lakes des cyberattaques et respecter les normes de conformité.
   
• Les data warehouses ont des règles de gouvernance strictes, garantissant une sécurité renforcée. Les utilisateurs ont des accès limités selon leur rôle, réduisant les risques d’erreurs ou d’accès non autorisé. De plus, les outils d'analyse cloud modernes, tels que ceux d'OVHCloud, proposent des fonctionnalités de gestion des droits d'accès avancées, des outils de suivi et des solutions de cryptage pour une meilleure sécurité.

Exemples d’un Data lake

Voici quelques exemples concrets d’utilisation d’un data lake pour mieux comprendre son utilité :

• Analyse des logs : une entreprise cloud peut stocker les logs d’activité de ses systèmes dans un data lake. Ces logs, bruts et non structurés, peuvent être analysés pour détecter des anomalies, identifier des pannes ou optimiser la performance.
   
• Données en temps réel : une plateforme e-commerce peut stocker les interactions des utilisateurs en temps réel dans un data lake pour analyser leur comportement et optimiser la conversion. Les données peuvent servir à proposer des recommandations de produits personnalisées en fonction des interactions récentes d’un utilisateur.
   
• Machine learning : un data lake est idéal pour entraîner des modèles de machine learning. Les entreprises qui cherchent à innover en utilisant de l'IA peuvent stocker des données non structurées, telles que des images, des vidéos ou des données textuelles, pour développer des modèles prédictifs et optimiser leurs décisions commerciales.

Exemples d’un Data warehouse

À l’inverse, voici quelques cas où un data warehouse est plus approprié :

• Rapports financiers : les entreprises, comme les banques, qui doivent fournir des rapports financiers précis et en temps réel utilisent des data warehouses pour garantir l’intégrité et la rapidité des données. Ces systèmes permettent de générer rapidement bilans comptables, analyses de rentabilité et projections budgétaires.
   
• Business Intelligence (BI) : les organisations qui ont besoin de données structurées pour la business intelligence, comme les ventes ou les performances de production, choisissent un data warehouse. Une entreprise manufacturière peut, par exemple, l’utiliser pour suivre la productivité des usines et analyser les performances des lignes de production.