Qu'est-ce qu'un lac de données ? Définition et avantages

Environ 80% à 90% des données produit n'est pas structuré, c'est-à-dire qu'il n'est pas organisé et n'a pas de format prédéfini. Qu'est-ce que cela signifie pour les entreprises? C'est un signal fort et clair qu'il est temps d'adopter un lac de données qui peut héberger toutes ces données et leur fournir un source unique de vérité dont ils ont besoin pour leurs initiatives de Business Intelligence (BI).

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Dans le monde de la technologie, un lac de données est un terme que nous utilisons pour décrire un grand référentiel de stockage centralisé que les organisations utilisent pour stocker de grandes quantités de données brutes, non structurées et semi-structurées.

Les lacs de données sont capables de stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées.

Vous pouvez le considérer comme un réservoir géant d'informations, où les données provenant de différentes sources telles que les médias sociaux, les applications Web et les appareils IoT sont stockées sous leur forme brute sans aucune structure ou format prédéfini. Cela inclut toutes sortes de données, y compris le texte, l'image, l'audio et la vidéo.

À l’instar des pêcheurs expérimentés, les professionnels des affaires et des données peuvent jeter leurs filets dans le lac de données et recueillir les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions commerciales. Cependant, comme toute sortie de pêche, cela nécessite une planification minutieuse pour garantir gestion de la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire.

Data Lake vs Data Warehouse : quelle est la différence ?

A entrepôt de données est un vaste référentiel que les organisations utilisent pour stocker et gérer leurs données. Ceux-ci sont conçus pour stocker des données structurées - des données organisées en tableaux et en colonnes.

Contrairement à un lac de données qui est un référentiel non structuré, vous pouvez considérer un entrepôt de données comme une bibliothèque bien organisée où tous les livres sont soigneusement rangés sur leurs étagères. Vous savez exactement où aller pour obtenir le livre dont vous avez besoin. De même, les entrepôts de données rationalisent le processus de récupération et d'analyse des données dont vous avez besoin car les données sont structurées.

Les entrepôts de données sont couramment utilisés pour l'informatique décisionnelle et le reporting, car ils permettent aux organisations d'extraire des informations et de prendre des décisions éclairées en fonction de leurs données.

Tandis que les organisations utilisent à la fois un lac de données et un entrepôt de données comme solution centralisée référentiel de données, ils ont tous deux des applications très différentes. Le tableau ci-dessous résume Data Lake vs Data Warehouse:

Avantages de l'utilisation d'un lac de données

Construire une source unique de vérité avec un référentiel consolidé

Téléchargement gratuit

Les lacs de données sont très flexibles et évolutifs, ce qui en fait une solution idéale pour les organisations qui ont besoin de stocker et d'analyser rapidement et efficacement d'énormes quantités de données. Voici quelques autres raisons pour lesquelles les organisations utilisent des lacs de données :

Incroyablement évolutif

Les lacs de données, comme Azure Data Lake, sont hautement évolutifs, ce qui permet aux organisations de gérer facilement d'énormes quantités de données brutes. Ils vous permettent d'accueillir facilement des données supplémentaires à mesure que vos besoins en données augmentent.

Très flexible

Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, les lacs de données sont conçus pour stocker des ensembles de données structurées et non structurées dans leur format natif. Vous pouvez facilement intégrer différents types de sources de données et exécuter des analyses plus complexes sur les données stockées dans votre lac de données.

Rentable

Généralement, les lacs de données sont une solution moins chère que les entrepôts de données traditionnels, car vous n'avez pas besoin de transformer et de nettoyer vos données avant de les charger. Cela signifie que vous pouvez stocker plus de données à moindre coût, ce qui est particulièrement utile si vous avez besoin de stocker de grandes quantités de données.

Meilleure analyse des données

Vous pouvez exécuter des analyses plus avancées sur les données stockées dans un lac de données, y compris l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive. En effet, les lacs de données vous permettent de stocker des données sous leur forme brute, ce qui fournit des informations plus détaillées sur vos données.

Démocratisation des données

Les lacs de données permettent à chacun au sein d'une organisation d'accéder aux données dont il a besoin et de les utiliser, quelle que soit son expertise technique. Cela rationalise à l'échelle de l'entreprise partage de données et favorise la démocratisation des données, aidant les organisations à prendre des décisions plus éclairées.

Charger des données dans un lac de données

Combinez des données provenant de plusieurs sources dans votre lac de données et créez une source unique de vérité.

Consolider les données dans un lac de données signifie rassembler de grandes quantités de données provenant de différentes sources de données et les transférer dans un emplacement centralisé. Les développeurs construisent pipelines de données pour y parvenir. L'objectif global est de rationaliser le processus d'accès et d'analyse des données à l'échelle de l'entreprise.

Cependant, compte tenu du nombre de complexités impliquées, cela peut être un processus fastidieux et gourmand en ressources qui nécessite une planification et une expertise technique importantes, d'autant plus que l'ensemble du processus est effectué manuellement en écrivant du code.

Au fur et à mesure que votre organisation se développe, le nombre de vos sources de données augmente également et, par conséquent, la quantité de données avec lesquelles vous travaillez. Chaque fois qu'une nouvelle source de données est ajoutée, votre équipe de développeurs devra écrire du code pour s'y connecter et extraire les données.

Alors, comment pouvez-vous simplifier et accélérer le processus de consolidation de vos données dans un lac de données ? Astuce : sans code intégration de données.

Consolidation des données à l'aide de l'intégration de données sans code

Les plates-formes d'intégration de données sans code, comme Astera Centerprise, permettent aux organisations de consolider les données de plusieurs sources dans un lac de données. Ces plates-formes offrent une interface intuitive par glisser-déposer qui permet aux utilisateurs non techniques de créer facilement des pipelines de données, éliminant ainsi le besoin d'embaucher des développeurs coûteux.

Centralisez vos données dans un lac de données. Aucun codage requis!

Détails du produit

De plus, ces plateformes de gestion de données avoir une bibliothèque intégrée de connecteurs natifs qui simplifient et accélèrent le processus de connexion et d'extraction de données à partir de plusieurs sources de données, y compris les formats de fichiers, les entrepôts de données, les bases de données, les applications cloud et les API.

Ensuite, en fonction de votre cas d'utilisation métier pour l'utilisation d'un lac de données, vous pouvez :

• Soit transformer les données avant de les charger dans votre data lake,
• Ou chargez d'abord les données et transformez-les si nécessaire.

Si vous devez transformer vos données avant de les charger dans votre data lake, vous devrez utiliser ETL (extraire, transformer, charger). Vous pouvez l'utiliser facilement avec le moderne outils d'intégration de données car ils offrent une vaste gamme de transformations intégrées. Sinon, vous pouvez utiliser l'optimisation Pushdown (ELT) pour extraire d'abord les données, chargez-les dans votre lac de données, puis transformez-les ultérieurement.

Vous vous demandez peut-être « pourquoi devrais-je utiliser un lac de données si je dois transformer les données avant de les charger ? » Bien qu'il ne soit pas courant d'utiliser un lac de données pour des données structurées, certains cas d'utilisation professionnelle le justifient. Par exemple, votre entreprise vous demande de mener une analyse qui nécessite de combiner des données relationnelles avec des données non relationnelles, ou il est nécessaire d'accélérer l'ingestion des données et d'avoir une redondance des données, etc.

Comment Astera Centerprise Peut aider

Astera Centerprise est un moderne plate-forme d'intégration de données que vous pouvez utiliser pour rationaliser facilement le processus de combinaison de données provenant de différentes sources et de leur chargement dans un lac de données. Avec Astera Centerprise, vous pourrez :

• Rapidement consolider les données dans un référentiel centralisé
• Éliminer le besoin de traitement manuel des données
• Tirez parti des connecteurs intégrés pour combiner des données provenant de plusieurs sources
• Améliorez la qualité des données à l'aide de fonctionnalités de qualité des données intégrées
• Automatisez plusieurs aspects de vos tâches d'intégration de données

Vous cherchez à accélérer le processus de création d'une source unique de vérité ? Astera Centerprise peut aider. Inscrivez-vous pour une démonstration ou télécharger un Essai gratuit 14-day. Vous pouvez également contacter l'un de nos experts en intégration de données au +1-888-77-ASTERA.