Dans l’univers du big data, les entreprises sont constamment à la recherche de moyens pour stocker, traiter et analyser d’énormes quantités d’informations. Les « data lakes » et les « data warehouses » constituent deux solutions courantes pour gérer le big data. Bien qu’ils puissent sembler similaires à première vue, ces deux modèles de stockage de données répondent à des objectifs différents et présentent des caractéristiques distinctes.
Que sont les « lacs de données » et les « entrepôts de données » ?
Lacs de données
Un « lac de données » est un vaste référentiel de stockage capable de contenir des données brutes, non traitées, dans leur format natif. Les « lacs de données » peuvent stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées, ce qui les rend extrêmement polyvalents. Ils sont conçus pour être hautement évolutifs, afin de s’adapter à la croissance exponentielle des données. Les « lacs de données » permettent l’ingestion de données en temps réel et constituent la solution idéale pour les organisations qui ont besoin de stocker et d’analyser rapidement de grands volumes de données de types variés.
Entrepôts de données
Un entrepôt de données, quant à lui, est un référentiel structuré conçu pour stocker, traiter et analyser des données structurées. Les entrepôts de données stockent les données selon une structure très organisée, basée sur un schéma, ce qui facilite les requêtes et permet d’en tirer des informations exploitables. Les données sont généralement nettoyées, transformées et agrégées avant d’être chargées dans un entrepôt de données. Ces systèmes sont principalement utilisés à des fins d’intelligence économique et d’analyse, permettant ainsi aux organisations de prendre des décisions fondées sur les données.
Exemples d’applications pour les lacs de données et les entrepôts de données
Applications des lacs de données
- Analyse des sentiments : les lacs de données peuvent servir à stocker et à analyser de grands volumes de données non structurées, telles que les publications sur les réseaux sociaux et les avis clients. Ces données peuvent ensuite être traitées à l’aide d’algorithmes de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique (ML) afin de déterminer le sentiment des clients à l’égard d’un produit ou d’un service.
- Traitement des données de l’IoT : les lacs de données constituent la solution idéale pour stocker et traiter les volumes considérables de données générées par les appareils IoT. Les capacités d’ingestion en temps réel des lacs de données permettent de traiter et d’analyser les données en flux continu, ce qui donne aux entreprises les moyens de surveiller et d’optimiser leurs réseaux IoT.
- Stockage des données pour l’entraînement en apprentissage automatique et en intelligence artificielle : dans les domaines de la médecine et des biotechnologies, les lacs de données peuvent être utilisés pour stocker des données provenant de sources diverses, telles que des séquences génétiques, des dossiers médicaux et les résultats d’essais cliniques. Des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être appliqués à ces données non structurées afin d’identifier des tendances ou des corrélations, ce qui facilite des applications allant du développement de traitements personnalisés à la prévision d’épidémies. De plus, ces algorithmes peuvent analyser en temps réel les données issues de dispositifs médicaux afin de surveiller l’état de santé des patients et d’alerter le personnel soignant en cas de changements significatifs (voir la section sur l’IoT ci-dessus).
Applications des entrepôts de données
- Analyse des ventes : les entrepôts de données permettent de stocker et d’analyser les données de vente, ce qui aide les entreprises à identifier les tendances, à suivre leurs performances et à prendre des décisions fondées sur les données afin d’améliorer leurs stratégies commerciales. La structure des entrepôts de données facilite la création de rapports de vente, de tableaux de bord et de visualisations.
- Segmentation de la clientèle : en analysant les données clients stockées dans un entrepôt de données, les entreprises peuvent segmenter leur clientèle et adapter leurs actions marketing afin de cibler des groupes démographiques spécifiques. Les entrepôts de données permettent de stocker des données clients structurées, telles que l’historique des achats et les informations démographiques, ce qui permet aux entreprises de créer des profils clients détaillés.
Exemple d’utilisation fourni par l’Autorité de régulation du secteur financier (FINRA)
La FINRA est un excellent exemple d’entreprise utilisant les services AWS pour mettre en place un lac de données. La FINRA s’appuie sur AWS pour stocker et analyser plus de 500 milliards d’événements de marché chaque jour, ce qui lui permet de détecter les fraudes et les manipulations de marché.
Le lac de données de la FINRA, déployé sur AWS, traite et stocke d’énormes quantités de données de types variés, notamment des données de transactions, des données d’ordres et des données de référence. Grâce à Amazon S3, la FINRA peut stocker et gérer ses données de manière économique et sécurisée, tandis qu’Amazon EMR et AWS Glue lui permettent de traiter et d’analyser ces données afin d’identifier d’éventuelles infractions.
Pour en savoir plus sur ce cas d’utilisation, vous pouvez consulter l’étude de cas AWS consacrée à la FINRA.
Conclusion
Les « data lakes » et les « data warehouses » ont des objectifs différents et sont adaptés à des types distincts de stockage et d’analyse des données. Il est essentiel pour les entreprises de bien comprendre les différences entre ces deux modèles de stockage.
Une fois que vous aurez déterminé quelle approche vous convient le mieux, veillez à intégrer la résilience des données dans votre stratégie. Ne manquez pas mon prochain article de blog, qui abordera les techniques avancées de résilience des données dans les entrepôts de données RDS et les lacs de données S3.
Bonne lecture !
