Data Lakehouse vs. Entrepôt de données : Explication des principales différences

Différences entre les entrepôts de données et les lacs de données

Comprendre les principales différences entre les entrepôts de données et les lacs de données peut vous aider à déterminer quelle solution répond le mieux à vos besoins. Vous trouverez ci-dessous une ventilation de leurs principales distinctions.

Types de données pris en charge

Les entrepôts de données gèrent divers types de données, ce qui les rend idéaux pour diverses charges de travail. Ils soutiennent :

• Données structurées: Transactions de vente, bases de données relationnelles
• Données semi-structurées: Profils d'utilisateurs JSON, relevés de capteurs
• Données non structurées: Journaux, images et fichiers audio de l'IdO.

Les entrepôts de données stockent principalement les données structurées et certaines données semi-structuréesLes entrepôts de données stockent principalement des données structurées et certaines données semi-structurées, ce qui les rend plus adaptés aux processus commerciaux traditionnels tels que les rapports financiers et l'analyse.

Exemple : Une entreprise de vente au détail utilisant un data lakehouse peut analyser les logs de parcours de navigation, les données des médias sociaux et les enregistrements de transactions pour évaluer le sentiment des clients.

Rentabilité

Les entrepôts de données tirent parti stockage en nuage rentable (par exemple, Amazon S3, Azure Data Lake Storage) et prennent en charge les schémas en lecture, réduisant ainsi les coûts de prétraitement ETL.

Les entrepôts de données sont généralement plus coûteux en raison du stockage structuré, du traitement ETL et desformats propriétaires.

Exemple : Une startup qui a besoin d'un stockage à faible coût pour des données brutes et traitées peut trouver un lac de données plus abordable qu'un entrepôt de données.

Performance

Les entrepôts de données prennent en charge le traitement en temps réel et par lots, ce qui les rend idéaux pour l'analyse des grandes données et l'apprentissage automatique. Leur architecture distribuée garantit un traitement à grande vitesse des grands ensembles de données.

Les entrepôts de données excellent dans les domaines suivants requêtes basées sur SQL et les charges de travail transactionnelles, offrant des performances rapides et cohérentes pour les données structurées.

Exemple : Une institution financière qui détecte les fraudes en temps réel peut bénéficier de la capacité d'un data lakehouse à traiter les données en continu.

Intégration avec l'apprentissage automatique

Les data lakehouses s'intègrent nativement aux outils de ML tels que TensorFlow, PyTorch et DatabricksML, ce qui permet d'entraîner directement des modèles sur de grands ensembles de données.

Les entrepôts de données ont un support ML limité et nécessitent souvent l'exportation des données vers des systèmes externes pour l'analyse.

Exemple : Une entreprise technologique utilisant Databricks peut développer des systèmes de recommandation alimentés par l'IA directement au sein d'un lac de données.

Évolutivité

Les entrepôts de données s'étendent jusqu'à pétaoctets de données tout en prenant en charge le traitement multi-moteurs.

Les entrepôts de données s'adaptent bien aux données structurées mais se heurtent à des difficultés avec des ensembles massifs de données non structurées.

Exemple : Un fournisseur de services de télécommunications peut faire évoluer un entrepôt pour traiter des milliards d'enregistrements d'appels par jour, alors qu'un entrepôt traditionnel peut avoir du mal à traiter les enregistrements IoT.

Types d'utilisateurs

Les entrepôts de données (data lakehouses) servent les data scientists, les analystes et les ingénieurs qui travaillent sur des analyses en temps réel, des pipelines ML et des analyses exploratoires.

Les entrepôts de données s'adressent principalement analystes d'entreprise et aux dirigeants qui s'appuient sur des données structurées et prétraitées pour l'établissement de rapports et de tableaux de bord.

Exemple: Une équipe marketing peut utiliser un entrepôt de données pour les tableaux de bord BI, tandis qu'une équipe de science des données préfère un entrepôt de données pour la modélisation prédictive.

Entrepôts de données (Data Lakehouses) et entrepôts de données (Data Warehouses) : Un résumé

Voici un tableau comparatif détaillé des data lakehouses par rapport aux data warehouses qui comprend des détails techniques plus poussés que ceux évoqués précédemment :

Avantages et inconvénients des entrepôts de données vs. Les entrepôts de données

Dans cette section, nous décomposons les principaux avantages et inconvénients de chaque architecture afin d'offrir une vision équilibrée.

Avantages et inconvénients des entrepôts de données

Avantages et inconvénients des entrepôts de données

Quand utiliser un entrepôt de données ?

Les entrepôts de données sont les mieux adaptés aux données structurées, à la veille stratégique et à la conformité réglementaire. Un entrepôt de données est le bon choix si vous avez besoin d'analyses très organisées, rapides et cohérentes.

Analyse de données structurées

• Idéal pour les ensembles de données propres et structurés avec des exigences de schéma bien définies.
• À utiliser lorsque la cohérence et la performance sont essentielles pour les analyses et les rapports.

Exemple : Une entreprise qui utilise un entrepôt de données pour analyser les données de vente structurées de son vaste réseau de magasins. Cela permet de suivre les niveaux de stocks, d'identifier les produits les plus vendus et d'optimiser les processus de réapprovisionnement en temps réel.

Rapports d'intelligence économique (BI)

• Idéal pour générer des tableaux de bord et des rapports à l'intention des décideurs.
• Prend en charge des outilstels que Power BI et Tableau avec des performances de requête optimisées.

Exemple : Une société de services financiers qui crée des rapports trimestriels sur les résultats à l'intention des parties prenantes.

Conformité réglementaire

• Conçu pour les industries ayant des exigences strictes en matière de précision des données et d'audit.
• Fournit un stockage fiable pour les dossiers financiers, les données sur les soins de santé et les rapports de conformité.

Exemple : Une institution financière utilise un entrepôt de données pour stocker et analyser les données transactionnelles, garantissant ainsi la conformité avec des réglementations telles que Bâle III et GDPR. Cette approche centralisée permet de gérer les pistes d'audit et de prévenir la fraude.

Analyse des données historiques

• A utiliser pour l'analyse des tendances à long terme et la prise de décision stratégique.
• Il est idéal pour les industries telles que l'industrie manufacturière ou l'énergie qui ont besoin de données pluriannuelles.

Exemple : Une entreprise du secteur de l'énergie qui analyse l'historique de la consommation d'énergie pour optimiser la production.

Quand utiliser un Data Lakehouse ?

Un data lakehouse est idéal lorsque vous avez besoin d'un système évolutif et flexible qui peut gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées tout en prenant en charge l'IA, l'apprentissage automatique et l'analyse en temps réel.

Stockage unifié pour des données diverses

• Le meilleur moyen de combiner des données structurées, semi-structurées et non structurées en une seule plateforme.
• Réduit les silos et favorise l'accès dynamique aux données.

Exemple : Un service de diffusion en continu qui stocke du contenu vidéo, des journaux d'activité des utilisateurs et des métadonnées.

L'apprentissage automatique et les flux de travail de l'IA

• Parfait pour l'exploration de données brutes, la formation de modèles et l'expérimentation.
• Fournit une flexibilité de lecture des schémas pour divers ensembles de données.

Exemple : Une entreprise qui utilise un entrepôt de données pour traiter les données brutes des trajets, les évaluations des conducteurs et les enregistrements GPS. Ces données alimentent des modèles d'apprentissage automatique pour l'optimisation des itinéraires, la tarification dynamique et la détection des fraudes.

Flux de données en temps réel

• A utiliser pour les applications nécessitant l'ingestion et le traitement de données quasi instantanées.
• Prend en charge les cas d'utilisation dynamiques tels que la détection des fraudes et l'analyse de l'IdO.

Exemple : Les véhicules équipés de l'IdO transmettent des données de capteurs en temps réel à une architecture de type "lakehouse". Cela permet à l'entreprise de surveiller les performances du véhicule, de détecter les anomalies et d'effectuer des mises à jour logicielles en temps réel.

Stockage rentable des données volumineuses

• Réduit les dépenses en stockant des données brutes sans traitement préalable important.
• S'adapte efficacement aux organisations qui génèrent de grandes quantités de données.

Exemple : Entreprise de médias sociaux qui utilise un centre de données pour stocker et traiter de grandes quantités de contenus bruts générés par les utilisateurs, tels que des textes, des images et des vidéos. Cette configuration leur permet d'effectuer une analyse des sentiments, de détecter les sujets en vogue et d'optimiser le ciblage des publicités.

Solutions hybrides : Combiner les entrepôts de données et les lacs de données

Bien que les entrepôts de données et les entrepôts lacustres servent des objectifs différents, de nombreuses organisations combinent les architectures pour équilibrer les performances, les coûts et la flexibilité. 

Une approche hybride vous permet de stocker des données structurées dans un entrepôt pour une analyse rapide tout en tirant parti d'un lac pour le big data, l'IA et l'apprentissage automatique.

Une approche hybride suit une stratégie à deux niveaux :

1. Données brutes et semi-structurées dans le lac de données (flexible, évolutif, rentable)

• • Stocke des données diverses (structurées, semi-structurées, non structurées) dans un stockage d'objets dans le cloud (Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage).
  • Utilise le schéma sur lecture pour offrir de la flexibilité aux scientifiques des données et aux équipes d'IA/ML.
  • Prise en charge de l'ingestion de données en temps réel à partir d'appareils IoT, de journaux d'événements et de plateformes de diffusion en continu.

2. Données structurées et nettoyées dans l'entrepôt de données (optimisées pour l'analyse rapide et la BI)

• • Les données sont filtrées, transformées et structurées avant d'être stockées dans un entrepôt (Snowflake, Redshift, BigQuery, Synapse).
  • Utilise le schéma sur l'écriture pour assurer la cohérence des données et optimiser les performances des requêtes.
  • Fournit un accès rapide à l'intelligence économique, aux tableaux de bord et aux rapports opérationnels.

Une architecture de données hybride est bénéfique lorsque :

• Vous avez besoin de rapports BI à grande vitesse et d'un stockage de données flexible pour les charges de travail ML/AI.
• Votre entreprise traite des données structurées et non structurées, ce qui nécessite des capacités de schéma à l'écriture et de schéma à la lecture.
• Vous souhaitez optimiser les coûts, en utilisant un entrepôt pour les analyses structurées à forte valeur ajoutée et un lac pour le stockage rentable des données brutes.
• Vous avez besoin d'ingérer et de traiter des données en temps réel tout en conservant des enregistrements historiques régis.

Conclusion

Ce guide explore les principales différences entre les entrepôts de données et les lacustres de données, leurs forces, leurs défis et leurs cas d'utilisation, et la façon dont les organisations combinent souvent les deux architectures dans le cadre d'une approche hybride.

Il est essentiel de comprendre ces concepts pour construire des systèmes de données efficaces et à l'épreuve du temps, à mesure que les architectures de données évoluent. Pour approfondir ces sujets, consultez ces cours :

• Concepts d'entreposage de données - Un guide fondamental sur les entrepôts de données, leurs composants et leur rôle dans l'analyse.
• Concepts Databricks - Découvrez comment Databricks permet une architecture data lakehouse pour le traitement de données évolutif et l'apprentissage automatique.