Pourquoi les scientifiques et les développeurs de données ont besoin de plus qu'un lac de données

Alors que les organisations s'efforcent de tirer davantage de valeur des données qu'elles collectent, il est devenu de plus en plus important que les data scientists et les développeurs aient un accès facile aux informations collectées à partir de sources multiples, dans des tailles et des formats variés. Pour de nombreuses entreprises, la création d'un lac de données est devenue la première étape de ce processus, formant un dépôt utile pour de grandes quantités de données qui peuvent être analysées et testées ultérieurement.

Cependant, bien que ces référentiels puissent créer de nouvelles opportunités pour extraire des informations commerciales, les lacs de données ne sont pas toujours la solution. Bien qu'ils fournissent un emplacement centralisé pour toutes les données d'une organisation, ils peuvent également être difficiles à gérer et à contrôler.

Pourquoi les lacs de données sont-ils utiles aux organisations ?

Lorsque les entreprises commencent à extraire des données brutes et non structurées à partir de sources multiples, elles doivent disposer d'un format de stockage durable et organisé. L'un des avantages de l'utilisation d'un lac de données est qu'il permet aux organisations de conserver toutes leurs données en un seul endroit. Cela peut s'avérer particulièrement utile pour les entreprises qui disposent de plusieurs silos d'informations dispersés dans différents départements ou sites. Mais il est également important de noter que les lacs de données sont souvent utilisés pour des données très peu structurées et peuvent facilement devenir un échange de données, car les données manquent souvent de contexte ou de structure pour être utiles.

Un autre avantage des lacs de données est qu'ils peuvent être utilisés pour support une variété de tâches analytiques. Par exemple, les data scientists et les développeurs peuvent utiliser les lacs de données pour l'analyse de streaming temps réel, les modèles d'apprentissage automatique et l'IA.

Les lacs de données sont également relativement faciles et peu coûteux à mettre en place. Comme ils peuvent stocker les données sous leur forme la plus brute, les organisations n'ont pas besoin de consacrer du temps et de l'argent aux processus ETL (extraction, transformation, chargement).

Quelles sont les limites des lacs de données ?

Si les lacs de données sont si performants, pourquoi les data scientists et les développeurs doivent-ils encore chercher d'autres solutions pour travailler avec les données ?

L'un des plus grands défis que posent les lacs de données est qu'ils peuvent être difficiles à gérer. Comme les lacs de données stockent tous les types de données, il peut être difficile de garder une trace de tout ce qui s'y trouve. Il est également difficile de contrôler l'accès aux données et de s'assurer que seuls les utilisateurs autorisés peuvent les consulter ou les modifier.

L'un des principaux problèmes des lacs de données est qu'ils contiennent souvent un grand nombre de données en double ou de mauvaise qualité. Les data scientists et les développeurs peuvent ainsi avoir du mal à trouver les informations spécifiques dont ils ont besoin et y consacrer beaucoup de temps. Et cela peut être un problème particulier si le lac de données n'a pas été convenablement curaté.

Les lacs de données sont-ils suffisants pour les entreprises ?

Bien que les lacs de données soient une excellente solution pour héberger des données non structurées, ils ne suffisent souvent pas aux data scientists et aux développeurs lorsqu'il s'agit d'extraire toutes les informations pertinentes contenues dans les données. Cela est dû au formatage non structuré des lacs de données, qui rend l'intégrité de l'analyse douteuse et potentiellement inexacte sans un nettoyage des données considérable nettoyage des données.

Les entrepôts de données, en revanche, peuvent constituer une meilleure solution pour l'analyse et la compréhension des activités de l'entreprise. Les informations contenues dans les entrepôts de données sont généralement normalisées, ce qui signifie qu'elles sont nettoyées, cohérentes et organisées en tables avec des relations bien définies entre elles. Cela facilite l'écriture de requêtes SQL sur les données et peut être plus fiable pour garantir l'exactitude et l'intégrité globale des données.

Cependant, si les entrepôts de données stockent les données dans un état plus "prêt" pour l'analyse, cela ne signifie pas que les lacs de données sont réservés aux data scientists et aux développeurs. En fait, les lacs de données sont régulièrement utilisés pour de nombreux processus expérimentaux, tels que la découverte de données et l'apprentissage automatique. Le fait de pouvoir stocker des données dans des formats bruts et non structurés peut donner aux data scientists beaucoup plus de liberté lorsqu'ils explorent les données pour en tirer des enseignements, plutôt que d'être confinés à travailler avec des données normalisées et structurées.

Comprendre le lien entre les lacs de données et les entrepôts de données

Bien que les lacs de données et les entrepôts de données soient différents, il est important de noter qu'ils ne s'excluent pas mutuellement. Pour les entreprises modernes, il existe une convergence entre ces deux technologies, de nombreuses organisations utilisant à la fois des lacs de données et des entrepôts de données pour gérer leurs données volumineuses (big data).

Les lacs de données et les entrepôts de données se complètent bien. Un entrepôt de données peut servir de source unique de vérité pour une organisation. Parallèlement, un lac de données peut être utilisé pour stocker toutes les données de l'organisation, y compris les données provenant de sources qui ne sont pas encore bien comprises ou suffisamment fiables pour être placées dans l'entrepôt de données. En fait, les outils ETL (Extract, Transform, Load) sont utilisés dans ce but précis, en redirigeant automatiquement les informations brutes et non structurées du lac de données et en les organisant efficacement dans un entrepôt de données.

Il est important que les entreprises découvrent comment elles peuvent utiliser les lacs de données et les entrepôts de données de manière collective plutôt que de rester concentrées sur un format particulier. Bien que chaque projet puisse avoir ses propres besoins en matière de stockage et d'analyse des données, en comprenant les avantages et les inconvénients de chaque plateforme de données, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées plus décisions éclairées sur la manière de les utiliser ensemble et de tirer le meilleur parti de leurs efforts de collecte de données.

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle est chargée de faire connaître la valeur unique de la plateforme de données Actian , notamment l'intégration de données éprouvée, la gestion des données et l'analyse des données. Elle possède 20 ans d'enregistrement dans l'augmentation du chiffre d'affaires et de la notoriété des solutions d'analyse, de sécurité et d'informatique dématérialisée. Avant de rejoindre Actian, Teresa a géré le marketing des produits dans des entreprises de premier plan telles que Cisco, McAfee et VMware.