Lacs de données : solutions de gestion de données de nouvelle génération pour votre entreprise

Les lacs de données sont des solutions de gestion de données de nouvelle génération qui peuvent aider les utilisateurs professionnels à relever les défis du Big Data et à atteindre de nouveaux niveaux d'analyse en temps réel. Leur environnement hautement évolutif prend en charge de très grandes quantités de données.

Les données stockées dans un lac de données peuvent être n'importe quoi, des données semi-structurées telles que le contenu Web hiérarchique, aux données complètement non structurées comme les documents texte ou les images. Cette flexibilité signifie que les entreprises peuvent télécharger n'importe quoi, des données brutes aux résultats analytiques entièrement agrégés.

Le point important à considérer est qu'un lac de données fournit une plate-forme unique pour enregistrer et accéder aux données d'entreprise précieuses.

Bien que vous ayez peut-être une brève idée de ce que sont les solutions de gestion de données de nouvelle génération, dans nos sections suivantes, laissez-nous discuter en détail de ce qu'est un lac de données, en quoi il diffère d'un entrepôt de données et comment il sera avoir un impact sur l'avenir de votre entreprise.

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un lac de données est un référentiel de stockage central qui contient une grande quantité de données provenant de différentes sources dans un format brut et granulaire. Il peut stocker des données structurées, non structurées ou semi-structurées, ce qui signifie que les données peuvent être conservées dans un format plus flexible pour une utilisation future.

Le directeur technique de Pentaho, James Dixon, a inventé le terme « lac de données » qui fait référence à la nature ad hoc des données dans un lac de données au lieu des données propres et traitées stockées dans les systèmes d'entrepôt de données traditionnels.

Les lacs de données, en particulier ceux dans le cloud, sont facilement évolutifs, peu coûteux et souvent utilisés avec des analyses d'apprentissage automatique appliquées. Ils permettent aux utilisateurs d'accéder et d'explorer les données à leur manière sans avoir à déplacer les données dans un autre système.

Maintenant que vous avez compris ce qu'est un lac de données , faisons une analyse comparative entre les lacs de données et les entrepôts de données.

Lacs de données vs entrepôt de données

Les lacs de données et les entrepôts de données sont des référentiels pour le Big Data. Alors qu'un entrepôt de données stocke généralement des données structurées, un lac de données stocke des données structurées et non structurées. Voici quelques distinctions fondamentales entre les deux qui les rendent adaptés à différents scénarios.

Accessibilité utilisateur complexe ou simple : une technologie de lac de données nécessite souvent un expert ayant une compréhension approfondie des différents types de données, car elles ne sont pas organisées sous une forme simplifiée avant le stockage.

Un entrepôt de données, en revanche, est facilement accessible aux utilisateurs techniques et non techniques en raison de son schéma bien défini. Même un membre qui vient de commencer à travailler sur un entrepôt de données peut l'apprendre rapidement.

Flexibilité vs rigidité : une plate-forme de lac de données peut s'adapter rapidement aux changements. De plus, à mesure que le besoin de stockage augmente, il est plus facile de faire évoluer les serveurs sur un cluster de lac de données. Cependant, avec un entrepôt de données, cela implique des ressources considérables pour le modifier lorsque les besoins changent à l'avenir.

Schéma en lecture vs schéma en écriture : une technologie de lac de données n'a pas de schéma prédéfini pour stocker les données dans leur forme native. Dans un lac de données, la majeure partie de la préparation des données se produit lorsque les données sont réellement utilisées.

Dans un entrepôt de données, en revanche, le schéma est défini et structuré avant le stockage. De plus, la majeure partie de la préparation des données se produit généralement avant le traitement.

Pourquoi votre entreprise a-t-elle besoin d'un lac de données ?

Comme mentionné ci-dessus, une plate-forme de lac de données fonctionne sur un principe appelé schéma à la lecture. Cela signifie qu'il n'y a pas de schéma prédéfini dans lequel les données doivent être intégrées avant le stockage. Lorsque les données sont lues pendant le traitement, elles sont analysées et adaptées dans un schéma selon les besoins. Cela permet de gagner un temps considérable qui aurait autrement été consacré à la définition d'un schéma. Cela permet également de stocker des données dans n'importe quel format.

De plus, les lacs de données sont très durables et peu coûteux en raison de leur capacité à évoluer et à exploiter le stockage d'objets. Ils permettent également aux scientifiques des données et aux experts en analyse d'accéder, de préparer et d'analyser les données plus rapidement avec plus de précision.

Si vous n'êtes toujours pas convaincu de l'importance d'un lac de données pour votre entreprise, considérez les quelques avantages mentionnés ci-dessous.

Amélioration des interactions avec les clients : une technologie de lac de données peut combiner les données client d'une plate-forme CRM avec l'analyse des médias sociaux pour permettre à l'entreprise de comprendre la cause du désabonnement des clients, la cohorte de clients la plus rentable et les promotions ou récompenses qui augmenteront la fidélité.

Fini les silos de données : dans la plupart des organisations, les données sont généralement stockées à divers endroits de différentes manières, sans gestion centralisée des accès. Il est assez difficile d'accéder à ces données et de les analyser avec précision.

Un lac de données décompose ces silos de données et fournit un accès transparent aux données requises pour une innovation plus rapide et des informations significatives. Un lac de données centralisé élimine la duplication des données et les politiques de sécurité multiples.

Base solide pour AL/ML : en disposant d'un référentiel centralisé sous la forme de lacs de données, plusieurs ensembles de données peuvent être combinés pour former et déployer des modèles d'apprentissage automatique afin d' effectuer une analyse prédictive et l'utilisation de modèles de données.

Les données du lac de données sont stockées dans un format ouvert ; par conséquent, il est plus facile pour divers services analytiques basés sur ML/AI de traiter ces données pour générer des informations significatives.

Un lac de données peut traiter tous les types de données avec une faible latence, y compris les données semi-structurées et non structurées comme la vidéo, l'audio et les documents qui sont essentiels pour l'apprentissage automatique moderne et les cas d'utilisation basés sur l'IA.

Des données de qualité : Grâce à la puissance de traitement des lacs de données et aux outils utilisés, différents services peuvent avoir accès à des données de qualité. En effet, les lacs de données exploitent de grandes quantités de données et d'algorithmes d'apprentissage en profondeur pour arriver à des analyses de décision en temps réel.

Polyvalence et évolutivité : contrairement à l'entrepôt de données traditionnel, les lacs de données offrent une évolutivité relativement peu coûteuse. Les lacs de données utilisent un outil d'évolutivité Hadoop, qui exploite le stockage HDFS pour gérer une quantité croissante de données. Il est également polyvalent car il peut être utilisé pour stocker des données structurées et non structurées provenant de diverses sources.

[Lire aussi : Un guide complet sur la science des données et l'analyse pour les entreprises ]

Quels sont les différents types de lacs de données ?

Les lacs de données peuvent résider dans le cloud, sur site et sur plusieurs hyperscalers cloud tels que Google Cloud ou Amazon Web Services.

De loin, un lac de données cloud est le type de lac de données le plus populaire qui offre toutes les fonctionnalités habituelles du lac de données, mais dans un service cloud entièrement géré.

Laissez-nous approfondir chacun de ces types de lacs de données qui peuvent être utilisés pour votre système de gestion de données :

1. Lac de données sur site : un lac de données sur site, y compris l'ensemble de son matériel, de ses logiciels et de ses processus, est géré par une ressource d'ingénierie informatique interne. Cette approche a une dépense en capital plus élevée et nécessite plus d'engagement.

2. Lac de données cloud : dans un lac de données cloud, l'infrastructure sur site est externalisée . Un lac de données cloud est un référentiel centralisé hébergé dans le cloud qui vous permet de stocker des données non structurées et des données structurées à n'importe quelle échelle. Cette approche nécessite un engagement de dépenses opérationnelles plus élevé, mais les entreprises peuvent évoluer plus facilement avec d'autres avantages tels que la rentabilité.

3. Lac de données hybride : certaines entreprises choisissent de gérer simultanément des lacs de données sur site et dans le cloud. Cette situation est généralement observée lors de scénarios de migration de sur site vers le cloud.

4. Lac de données multi-cloud : dans un lac de données multi-cloud, deux ou plusieurs offres cloud sont combinées. Par exemple, une entreprise peut utiliser à la fois Azure et AWS pour gérer et maintenir des lacs de données cloud. Cela nécessite une plus grande expertise pour s'assurer que ces plateformes disparates communiquent entre elles.

Architecture de lac de données

Quelle que soit la quantité de données présentes dans un lac de données, elles ne vous seront d'aucune utilité si vous n'avez pas les moyens de les utiliser efficacement. Par conséquent, la mise en œuvre d'une architecture de lac de données appropriée est importante pour que les organisations obtiennent des résultats optimaux à partir de leurs données.

L'architecture du lac de données se compose généralement des couches suivantes :

Couche d'ingestion : cette couche ingère des données brutes dans le lac de données. Les données peuvent être ingérées en temps réel ou par lots et sont organisées dans une structure de dossiers logique. La couche d'ingestion peut accueillir des données provenant de différentes sources externes telles que des appareils IoT , des appareils portables et des réseaux sociaux.

Couche de distillation : la couche convertit les données stockées par la couche d'ingestion en données structurées pour une analyse plus approfondie. Les données brutes sont converties en ensembles de données structurés, puis stockées sous forme de tables ou de fichiers. Les données sont dénormalisées, nettoyées et dérivées à ce stade, puis uniformisées en termes de format, d'encodage et de type de données.

Couche de traitement : cette couche exécute les requêtes des utilisateurs et les outils d'analyse avancés sur des données structurées. Les processus peuvent être exécutés par lots, en temps réel ou de manière interactive. La logique métier est appliquée dans cette couche et les données sont consommées par les applications analytiques. Cette couche est également connue sous le nom de couche de confiance ou prête pour la production.

Couche Insights : la couche Insights est l'interface de requête ou l'interface de sortie du lac de données. Il utilise des requêtes SQL ou noSQL pour demander et générer des données dans des rapports ou des tableaux de bord.

Couche de fonctionnement unifiée : cette couche est responsable de la surveillance et de la gestion du système à l'aide de la gestion des flux de travail, de l'audit et de la gestion des compétences.

Lacs de données – Cas d'utilisation

Étant donné que les modèles de lac de données constituent la base de l'analyse et de l'intelligence artificielle , les entreprises de tous les secteurs les utilisent pour augmenter leurs revenus, économiser de l'argent et réduire les risques.

Santé : Les lacs de données sont utilisés depuis de nombreuses années dans le secteur de la santé. En raison du besoin d'informations en temps réel et de grandes quantités de données non structurées dans le domaine de la santé, l'utilisation du lac de données permet d'accéder à des données non structurées et structurées, ce qui s'avère mieux adapté aux entreprises de santé.

Transport : les lacs de données sont une excellente source d'informations en raison de leur capacité à faire des prédictions. Lorsque nous parlons du secteur des transports, les prévisions peuvent aider les organisations à réduire les coûts et à améliorer la maintenance prédictive.

Cybersécurité : La cybersécurité est un défi majeur que chaque organisation tente de minimiser ou d'éliminer. Tous les smartphones, ordinateurs portables ou appareils informatiques sont vulnérables et sensibles aux menaces internes et externes. Les e-mails frauduleux et les virus sont de plus en plus difficiles à identifier.

Pour prévenir de telles failles de sécurité, les entreprises doivent mettre en place des plans proactifs de reprise après sinistre et de continuité des activités. Les lacs de données offrent un refuge sûr pour héberger les précieux actifs numériques d'une entreprise.

[Lire aussi : Comment garantir la cybersécurité à l'ère de l'IoT ]

Marketing : En matière de marketing, les lacs de données aident à collecter toutes les informations cruciales, des données démographiques aux préférences des clients et des clients potentiels à partir de sources disparates, pour aider à des campagnes de marketing hyper-personnalisées.

Les lacs de données permettent également aux spécialistes du marketing de surveiller et d'analyser les données en temps réel. Cela les aide à recevoir des informations en temps opportun pour prendre des décisions stratégiques éclairées et créer des campagnes segmentées.

Médias et divertissement : une entreprise proposant des services de streaming musical, de radio et de podcast peut augmenter ses revenus en améliorant son système de recommandation, afin que les utilisateurs consomment davantage son service et que l'entreprise soit en mesure de vendre plus de publicités.

Élevez votre lac de données vers le ciel avec Appinventiv

Les lacs de données sont polyvalents, agiles et contiennent des données non structurées pour des cas d'utilisation souvent indéterminés. Ils prennent en charge les exigences importantes de l'entreprise telles que l'accélération du traitement analytique, la simplification de l'accès aux données, la conservation des ensembles de données et la fourniture d'un catalogue de données unifié pour toutes les sources.

Tout cela en évitant le coût et la complexité des entrepôts de données traditionnels. Les lacs de données permettent également aux organisations de laisser les données là où elles sont déjà gérées, offrant un accès rapide à tous les consommateurs de données, quels que soient les outils qu'ils utilisent.

Chez Appinventiv, nos experts proposent des solutions de lac de données au niveau de l'entreprise pour vous aider à remplacer les silos de données par une plate-forme agile et évolutive capable de collecter, de stocker et de gérer les données brutes de l'ensemble de votre entreprise, en les préparant pour l'analyse.

Pour toute autre question sur ce qu'est un lac de données ou des services d'analyse de données , contactez nos professionnels qui vous guideront tout au long du processus et vous proposeront les meilleures solutions de lac de données et de gestion de données . Parle-nous!