L'un des grands défis technologiques auxquels les entreprises doivent faire face est, indubitablement, croissance des données. Qui n'a jamais entendu parler des téraoctets, pétaoctets et exaoctets? Aujourd'hui, ce sont des termes communs dans presque tous les secteurs, surtout en ce qui concerne la capacité de stockage.
Une chose est claire: L'émergence de nouvelles technologies sur Internet a entraîné un accès et un stockage excessifs d'informations provenant à la fois des clients eux-mêmes et des clients potentiels. Oui, étant donné la grande quantité de données, il est essentiel d'avoir un système qui les garde en sécurité, comme Data Lake.
Qu'est-ce qu'un lac de données?
D'accord avec Services Web Amazon la définition de Data Lake est:
Référentiel centralisé qui permet de stocker toutes les données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle. Vous pouvez stocker vos données telles quelles, sans avoir à les structurer au préalable, et exécuter différents types d'analyse, des tableaux de bord et visualisations au traitement des mégadonnées, analyse en temps réel et apprentissage automatique pour prendre de meilleures décisions.
Le terme Data Lake (au sens propre, lac de données en anglais) a été inventé par James Dixon, Directeur de la technologie de Pentaho, et fait référence à la nature particulière des données dans ce système, contrairement aux données nettoyées et traitées stockées dans les systèmes de stockage de données traditionnels ou Data Mart.
D'après Dixon, « Si vous considérez un Data Mart comme un entrepôt d'eau en bouteille propre, emballé et structuré pour une consommation facile, un Data Lake serait une grande étendue d'eau dans un état plus naturel. Son contenu provient d'une source qui remplit le lac et plusieurs utilisateurs de celui-ci peuvent s'approcher pour examiner, plonger ou prélever des échantillons ".
Les lacs de données sont généralement configurés sur un cluster matériel grand public économique et évolutif, permettant d'y transférer des données au cas où cela serait nécessaire plus tard sans avoir à se soucier de la capacité de stockage. Ces clusters peuvent exister localement ou dans le cloud.
Pourquoi utiliser un lac de données
Selon l'étude À la recherche de connaissances dans le lac de données d'aujourd'hui Et Aberdeen, Les institutions qui génèrent avec succès de la valeur commerciale à partir de leurs données surpasseront leurs concurrents. En réalité, les entreprises qui ont mis en place un lac de données ont surperformé leurs pairs d'un 9% en croissance organique du chiffre d'affaires.
Pour cela, ont pu effectuer de nouveaux types d'analyse, comme l'apprentissage automatique, dans de nouvelles sources, en tant que fichiers journaux, données du parcours de navigation, médias sociaux et appareils connectés à Internet stockés dans un lac de données.
Cela les a aidés à identifier et à agir plus rapidement sur les possibilités de croissance de l'entreprise., attirer et fidéliser les clients, augmenter la productivité, entretenir de manière proactive les appareils et prendre des décisions éclairées.
5 avantages d'un lac de données
Parmi les principaux avantages d'un Data Lake figurent les suivants:
- Il permet de centraliser toutes les données en un seul endroit, quelle que soit son origine. Une fois inclus dans leur silo d'informations respectif, peuvent être traités avec des outils Big Data. Il est possible que face à une telle disparité d'informations, il existe des données qui nécessitent un traitement particulier en matière de sécurité., mais c'est un aspect résoluble avec ce système.
- La source d'origine des données peut être obsolète ou désactivée, mais son contenu peut encore être précieux pour l'analyse. Avec ce système, vous pouvez entrer ces informations.
- Toutes les données qui parviennent au système peuvent être normalisées et enrichies.
- Les données sont préparées en fonction des besoins du moment, ce qui réduit considérablement les coûts et les délais.
- Tout utilisateur autorisé peut saisir et enrichir les informations de n'importe où, aider l'organisation à collecter plus facilement les données nécessaires à la prise de décisions.
Data Lake en face d'un entrepôt de données
Lorsqu'on parle de stockage de données, un autre concept lié au sujet traité se pose généralement: el Data Warehouse o entrepôt de données. Il s'agit d'une base de données optimisée pour analyser les données relationnelles des systèmes transactionnels et des applications métier..
Malgré cela, même si les deux paradigmes se concentrent sur le stockage de données, il existe quelques différences entre un lac de données et un entrepôt de données:
- Structure de données: un entrepôt de données ne collecte que des données structurées, tandis qu'un lac de données collecte des données structurées et non structurées.
- Finalité des données: cet aspect peut être défini ou non dans un Data Lake, alors que dans un Data Warehouse il n'y a pas de place pour l'improvisation.
- La flexibilité: dans un Data Lake, il est plus facile d'apporter des modifications car il n'a pas de structure, mais dans un Data Warehouse c'est plus complexe car d'autres processus interviennent.
- Schème: les lacs de données se concentrent sur les schémas en lecture et les magasins de données sur les schémas en écriture.
- Utilisateurs: dans un Data Lake les données sont gérées par des analystes, tandis que dans un entrepôt de données, tout utilisateur ayant accès peut gérer les données.
- Accessibilité: tandis que dans un Data Lake il y a une grande et facile accessibilité, dans un entrepôt de données cette section est plus chère et complexe.
- Stockage: un Data Lake a un coût limité avec une opportunité d'expansion dans le cloud, alors qu'un entrepôt de données est généralement plus cher.
En dernier recours, les deux systèmes sont destinés aux institutions qui fondent leurs décisions sur des données et qui peuvent mettre en œuvre des stratégies et des communications plus personnalisées ou centrées sur le client.
Lac de données Azure
Lac de données Azure est le référentiel hyperscale de Microsoft pour les charges de travail d'analyse de données cloud volumineuses. Ce service est conçu pour le cloud, prend en charge HDFS (Système de fichiers distribué Hadoop) et évolue sans limites avec des performances massives et des capacités de niveau entreprise.
Azure Data Lake résout de nombreux problèmes de productivité et d'évolutivité qui empêchent les institutions de maximiser la valeur des ressources de données avec un service prêt à répondre à leurs besoins commerciaux actuels et futurs..
Parmi les différents services inclus dans Azure Data Lake figurent les suivants:
- Analyse du lac de données: Service de travail d'analyse cloud illimité qui vous permet de développer et d'exécuter des programmes de transformation et de traitement de données parallèles à l'aide des langages U-SQL, R, Python et .Net.
- HDInsight: Service cloud Apache Spark et Hadoop pour les entreprises qui fournissent des clusters d'analyse open source pour Spark, Ruche, Réduire la carte, HBase, Tempête, Kafka et R-Server, soutenu par un accord de niveau de service du 99,9%.
- Magasin de lac de données: Référentiel de données cloud illimité pour l'analyse des mégadonnées pouvant être massivement mis à l'échelle et construit sur la base de la norme ouverte HDFS.
