Un lac de données est un dépôt stockage de données qui stocke les données dans leur intégralité - les fichiers de données sont conservés dans leur format natif - jusqu'à ce qu'elles soient nécessaires à l'analyse. L'intégration d'un lac de données est le processus de déplacement, de préparation et de chargement des données en vue de leur analyse dans un entrepôt de données. L'un des avantage d'un lac de données est qu'il peut contenir de manière rentable de grandes quantités de données brutes, y compris des données structurées, semi-structurées et non structurées, jusqu'à ce qu'elles soient prêtes à être utilisées.
Pourquoi l'intégration des lacs de données est-elle importante ?
Les lacs de données sont très utiles en tant que référentiels de stockage. La technologie d'intégration rend les données stockées dans un lac de données utiles à l'entreprise en créant un chemin automatisé vers un système d'analyse. Le lac de données fournit un emplacement central pour collecter des données de tous types qui peuvent être utilisées pour l'analyse en cas de besoin. Un lac de données diffère d'un entrepôt de données, qui convient parfaitement à l'analyse de données structurées stockées en interne. Avec la bonne technologie de base de données analytique, les requêtes peuvent être étendues pour accéder aux données, y compris les données non structurées, stockées en externe dans un lac de données. Dans ce cas, le fichier externe est enregistré dans la base de données et un connecteur envoie la requête à la source de données externe.
Intégrer un Data Lake à une plateforme d'analyse
Voici quelques approches adoptées par les entreprises pour connecter leurs lacs de données à une solution d'analyse de données:
Entrepôt de données traditionnel
Le transfert des données d'un lac de données vers un entrepôt de données traditionnel s'effectue idéalement à l'aide d'une solution d'intégration de données telle qu'Actian DataConnect, qui gère les mouvements de données, les transformations et le filtrage nécessaires pour mettre les données sous une forme appropriée en vue d'une analyse pertinente.
Entrepôt de données étendu
Lorsque les données sources du lac de données se présentent sous une forme prête à être analysée, comme c'est le cas pour de nombreux formats de données Hadoop, une technologie d'analyse peut s'avérer bénéfique. Par exemple, la base de données Actian Vector peut utiliser son connecteur Spark intégré pour accéder à plus de 50 formats de données, y compris les données de fichiers formatés Hadoop. De même, la plateforme de données Actian peut héberger des projets d'entrepôt de données et leurs intégrations de données requises.
La maison des données (Data Lakehouse)
Le concept de lac de données combine les capacités d'analyse de données d'un entrepôt de données avec la fonction de lac de données, qui ne nécessite pas de technologie d'intégration distincte. Un data lakehouse est un dépôt données structurées stockées dans une base de données sous forme de tableaux et peut également stocker des formats de données semi-structurés tels que des chaînes JSON. Les fichiers plats stockent des données non structurées telles que des flux vidéo, audio et texte dans un ou plusieurs systèmes de fichiers. Un catalogue de données intégré stocke des métadonnées qui décrivent le format des données, le lignage des étiquettes, etc. Les connecteurs de données permettent d'accéder à tous les types de données de la base de données.
Fonctions d'intégration des données
Vous trouverez ci-dessous les capacités essentielles de la technologie d'intégration des données :
Connecteurs de données
Les lacs de données stockent une multitude de types de données et de formats de fichiers. La solution d'intégration de données correspondante a besoin de connecteurs qui englobent tous les formats requis. La connectivité de base de données ouverte (ODBC) fournit une interface de programmation d'application (API) ouverte pour les formats simples. Spark se connecte à des formats de données plus complexes utilisés par les systèmes de fichiers Hadoop. La technologie d'intégration idéale doit permettre de créer des connecteurs personnalisés si nécessaire. Actian DataConnect prend en charge des centaines de connecteurs et fournit un connecteur universel pour établir des connexions avec des applications maison.
pipeline de données Orchestration
Actian DataConnect et KNIME offrent des outils visuels de conception de flux de travail pour construire des flux de données afin de déplacer les données du lac de données vers le système analytique cible. Actian DataFlow se branche sur KNIME pour fournir des fonctions de transformation et d'analyse des données qui peuvent fonctionner comme des opérations parallèles multithread afin de réduire les temps d'exécution.
Programmation
Les solutions d'intégration devraient fournir une vue centralisée de tous les pipelines de données, permettant à l'IT de planifier et de mettre en pause les mouvements de données.
Gestion centrale
Les solutions d'intégration peuvent surveiller les intégrations, consigner les exceptions, gérer les tentatives et alerter le service informatique en cas d'échec.
Déploiement flexible
Les lacs de données peuvent résider sur site et sur des plateformes en nuage. Une solution d'intégration hybride offre la plus grande flexibilité de déploiement .
Avantages de l'intégration de données en nuage
Les avantages de l'utilisation d'une solution d'intégration de données avec un lac de données sont les suivants :
- Facilite la préparation des données dans le lac de données en vue de leur analyse.
- Fournit des connecteurs prêts à l'emploi pour des centaines de formats de fichiers, d'API d'applications et de gestionnaires de données en continu.
- Simplifie la gestion des pipelines de données grâce à une surveillance et une administration centralisées.
- Réduction des coûts d'administration grâce à la réutilisation des scripts et à la visibilité centralisée des mouvements de données.
L'architecture du lac de données offre d'autres avantages, tels que la fourniture d'un catalogue de métadonnées décrivant les formats, le lignage et la manière dont les différents ensembles de données sont reliés entre eux.
Comment Actian permet l'intégration des lacs de données
La plateforme de données Actian facilite la création de lacs de données de de haute performance avec intégration de données. La plateforme utilise une base de données vectorielle en colonnes intégrée qui offre des fonctionnalités d'entrepôt de données avec une fraction des frais d'administration.
La plateforme de données Actian peut utiliser plusieurs plateformes cloud, notamment AWS, Azure Cloud et Google Cloud, ainsi que des déploiements sur site et dans des environnements hybrides. La base de données analytique Actian Vector peut accéder à des données stockées dans des systèmes de fichiers à l'aide de son connecteur Spark, qui prend également en charge les formats Hadoop ORC et Parquet . Il est possible d'accéder à plusieurs instances de bases de données distribuées à l'aide d'une seule requête SQL distribuée.
L'intégration de données intégrée basée sur Actian DataConnect permet de profiler les données, d'automatiser les étapes de préparation des données et de support sources de données en continu. Les systèmes de fichiers pris en charge par la plateforme de données Actian comprennent les buckets AWS S3, les dossiers Google Drive et le stockage Azure Blob.