Qu'est-ce qu'un Data Lakehouse ?

Pour les organisations qui souhaitent aller plus loin dans la collecte, le stockage et l'utilisation des données, un data lakehouse est une solution parfaite. Alors que les data lakes et les data warehouses sont des architectures couramment utilisées pour le stockage et l'analyse des données, un data lakehouse est une troisième voie qui permet d'unifier les deux architectures et d'en révéler tout le potentiel.

Dans cet article, nous vous expliquons tout ce que vous devez savoir sur les entrepôts de données (data lakehouses).

Un data lakehouse est le meilleur des deux mondes. Le meilleur du stockage des informations et le meilleur de l'exploitation des données. La principale promesse d'un data lakehouse est de stocker de grandes quantités de données provenant de différentes sources dans une source unique de vérité. Cependant, un data lakehouse ne se limite pas au stockage d'informations. Il fournit également une grande variété de fonctionnalités avancées pour assurer différentes tâches d'exploitation des données telles que la transformation, l'analyse et la modélisation de ces données.

En effet, un data lakehouse est défini comme une architecture de données qui combine les avantages d'un data lake et d'un data warehouse en une seule plateforme. En tant que tel, il peut être illustré schématiquement comme une extension du concept de lac de données enrichi de fonctions avancées de traitement des données. Dans un data lakehouse, les données sont le plus souvent stockées sous forme brute ou semi-structurée. La transformation en données structurées à des fins d'analyse et de gestion a lieu à un stade ultérieur.

Quelles sont les fonctionnalités d'un Data Lakehouse ?

La fonction première d'un data lakehouse est de stocker de grandes quantités de données dans une plateforme unique. Il s'agit d'une approche centralisée qui favorise un accès facile et efficace à l'information et à la gestion des données. Contrairement à un entrepôt de données, un data lakehouse peut stocker des données brutes et des données semi-structurées sans distinction. Cela signifie que vos équipes de données peuvent facilement extraire des informations à partir de données non modifiées.

Un data lakehouse peut également faciliter le traitement des données en temps réel. Cela signifie que les décisions peuvent être prises plus rapidement et avec plus de précision car elles sont basées sur une analyse des données en temps réel. Parmi les fonctionnalités avancées disponibles dans un data lakehouse, il existe également des fonctionnalités de requête qui permettent à vos équipes d'extraire des informations à valeur ajoutée de vos données.

Enfin, le data lakehouse peut être facilement intégré à des outils d'analyse de données, tels que des outils de visualisation de données et d'apprentissage automatique, pour aller encore plus loin dans l'analyse, l'exploitation et la valorisation de vos données.

Quels sont les avantages d'un Data Lakehouse ?

Les avantages d'un data lakehouse sont nombreux, mais le principal est celui de l'évolutivité. En effet, la taille d'un data lakehouse peut facilement être ajustée pour stocker de grandes quantités de données. Comme beaucoup d'entreprises, vous êtes probablement confronté à l'explosion des volumes de données que vous générez et exploitez. Avec un data lakehouse, vous ne serez jamais en reste !

Parce qu'ils s'appuient sur des technologies open-source et des services en nuage, les data lakehouses sont également extrêmement compétitifs en termes de déploiement et de coûts d'exploitation.

Enfin, en termes de sécurité et de conformité, les données stockées dans un data lakehouse sont nativement sécurisées et conformes aux normes de sécurité en vigueur. Par conséquent, l'utilisation d'un data lakehouse est une garantie que vos données sont protégées contre les cybermenaces et les violations de données.

Data Lakehouse vs. Data Lakes vs. Data Warehouse

Un lac de données est utilisé pour stocker des données brutes ou semi-structurées dans leur format inaltéré. Quant à l'entrepôt de données, il stocke des données structurées dans un format prédéfini. Le data lakehouse ouvre une troisième voie en permettant à la fois de stocker des données brutes, semi-structurées et structurées dans leur format brut ou prétraité.

Le data lakehouse se distingue également du data lake et du data warehouse en permettant le traitement des données en temps réel et l'analyse des données historiques - alors que les data lakes sont conçus pour traiter les données en temps réel et que les data warehouses sont limités à l'analyse des données historiques.

À propos d'Actian Corporation

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