La valeur cachée de votre Data Lake
Dans le domaine de l'analyse de données, l’introduction des architectures de type Data Lake a transformé la façon dont les entreprises stockent, gèrent et analysent leurs données.
Le Data Lake, ou lac de données, est un concept de stockage de données qui permet aux organisations de rassembler et de croiser de grandes quantités de données provenant de différentes sources.
Contrairement aux systèmes traditionnels de gestion de bases de données, le Data Lake n'impose aucune structure ou schéma prédéfini. Il peut accueillir des données brutes, semi-structurées et structurées, offrant ainsi une flexibilité et une évolutivité sans précédent.
Le Data Lake présente de nombreux avantages pour les entreprises. Tout d'abord, il permet de regrouper toutes les données de l'entreprise en un seul endroit, favorisant ainsi la collaboration et la découverte de nouvelles informations. Ensuite, grâce à sa capacité à stocker des données de différents types, le Data Lake favorise l'exploration et l'analyse avancée des données, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour l'innovation et la prise de décision. Enfin, le Data Lake offre une scalabilité et une évolutivité horizontale, ce qui signifie qu'il peut facilement s'adapter à l'augmentation du volume de données. Les entreprises peuvent donc commencer avec une petite infrastructure et l'agrandir progressivement en fonction de leurs besoins croissants en matière de stockage et d'analyse de données.
En revanche, nous constatons souvent que les entreprises ne tirent pas profit de leur architecture Data Lake, et ce pour plusieurs raisons :
- La structure des données : il est fréquent d’entendre dire qu’un Data Lake ne peut pas être structuré de manière similaire à un entrepôt de données. Mais aujourd’hui on peut tout à fait concevoir des tables ou des vues dans différentes couches/zones et les interroger et les accéder avec n'importe quel outil de Business Intelligence.
- Les performances : l'idée que seul un data scientist exécutant des requêtes de plusieurs téraoctets pourrait bénéficier d'un Data Lake est encore présente à cause de l'influence de Hadoop. Avec les progrès réalisés dans les réseaux, le matériel, le stockage et les moteurs, ce n'est plus le cas. La plupart des solutions intègrent aussi une couche d'indexation rapide pour accélérer les requêtes lorsque le stockage objet ne peut pas respecter le niveau de service attendu (SLA).
- La sécurité : de nombreux fournisseurs, y compris Starburst, offrent une sécurité similaire, voire meilleure, pour un Data Lake par rapport aux solutions d'entrepôt de données traditionnelles. Il est considéré comme acquis à ce stade d'inclure un contrôle d'accès jusqu'au niveau des colonnes et des lignes des tables ou des vues.
- La modification des données : la mise en place du RGPD a mis certaines entreprises en difficulté lorsqu’elles ont réalisé qu'elles n'avaient aucun moyen de supprimer des clients de leur Data Lake. Avec l'introduction de formats de table tels que Apache Iceberg et Delta Lake, il est désormais possible de le faire, ainsi que de réaliser des suppressions, des mises à jour et des merges..
La construction d'une architecture ouverte de type data lake ou data lakehouse permet une flexibilité maximale pour garantir l’agilité et la scalabilité de de votre entreprise sans être enfermé avec un seul moteur ou même un format de stockage unique. Cela permet aux utilisateurs d'accéder directement aux données de leur data lake via le langage SQL, simplifie la complexité des accès et facilite la vie des équipes data.
Voici les 4 principaux points à prendre en compte lors de la construction ou de la réutilisation de votre data lake pour gérer davantage de cas d'utilisation :
- Éviter le vendor lock-in : choisissez un fournisseur ou un ensemble de fournisseurs avec le moins de verrouillage possible. Cela peut concerner le stockage, les formats de fichiers et de tables, ainsi que les moteurs ou les caches propriétaires qui bloquent l'accès à vos données et empêche la garantie des performances attendues.
- L'importance de l'open source : bien que les entreprises n'aient aucun problème à payer pour des solutions qu'elles estiment offrir de la valeur, une solution basée sur un composant open source avec une communauté dynamique permet non seulement de le maintenir correctement et d’une manière ouverte, mais aussi de permettre à la communauté de contribuer à l'avenir du projet, ce qui n'est pas le cas avec les solutions d'entreprise traditionnels.
- Expérience : compte tenu de l'instabilité de l'économie et de la rapidité avec laquelle les start-ups peuvent disparaître ou avoir des difficultés économiques, il est essentiel de choisir un fournisseur qui a fait ses preuves auprès de petites et grandes entreprises et qui continue à innover en ajoutant de nouvelles fonctionnalités ainsi qu'en améliorant les performances.
- Fonctionnalités supplémentaires : en dehors des capacités de requête, recherchez des fonctionnalités supplémentaires telles que le catalogue, la sécurité basée sur les attributs, les Data Products, la connectivité multi-cloud, l'observabilité et la recherche globale. Un fournisseur qui propose ces fonctionnalités dans sa plateforme vous permet d'économiser de l'argent en évitant des acquisitions supplémentaires chez d'autres fournisseurs.
Conclusion, un data lakehouse ouvert et moderne, avec des données stockées dans des formats indépendants des fournisseurs, est l'architecture qui permet le mieux la démocratisation des données, aujourd'hui et pour les années à venir. On pense notamment aux nouvelles architectures de type Lakehouse, qui combinent la flexibilité et la scalabilité d'un Data Lake avec les structures de données et les fonctionnalités transactionnelles d'un Data Warehouse.
Que ce soit pour la découverte de nouvelles informations, l’exploration de données, l'innovation ou la prise de décision, ces architectures modernes offrent des perspectives illimitées pour exploiter le potentiel des données. En adoptant une approche adaptée à leurs besoins, les entreprises peuvent tirer parti de leur architecture existante en y ajoutant une solution analytique performante, de façon à rester compétitives dans un monde de plus en plus axé sur les données.