Qu’est-ce que c’est le Data Lake ?

Depuis plusieurs années déjà, le Big Data a fait son entrée dans le monde des entreprises. Une telle évolution a contraint les entreprises à repenser leur infrastructure informatique et notamment leur stratégie de gouvernance des données. Mettre en place une solution de stockage de data est devenu essentiel. Il existe différentes approches pour stocker les données, l’une d’entre elles étant de se doter d’un Data Lake.

Qu’est-ce qu’un data lake ?

Un data lake, ou lac de données, est une infrastructure de stockage de données conçue pour centraliser de vastes volumes de données, structurées ou non structurées. Les différents éléments de données ne sont ni hiérarchisés ni organisés. Ils y sont conservés sous leur forme brute, sans traitement ni analyses.

Un tel système accepte et conserve tous types de données provenant de différentes sources. Le terme de data lake a été imaginé par James Dixon, CTO chez Pentaho, en 2010, dans le contexte du Big Data.

À quoi sert un data lake ?

Le data lake joue un rôle essentiel dans la gestion et l’analyse des données. Il permet de centraliser de grandes quantités de données brutes sans prétraitement. C’est une ressource essentielle pour les professionnels de la data science et les experts en Intelligence Artificielle (IA). Ils peuvent explorer, analyser, extraire des informations et développer des modèles prédictifs à partir des données stockées.

Le recours à des lacs de données est devenu courant dans le domaine de la gestion et de l’analyse des datas. Ils offrent une solution polyvalente pour répondre aux besoins de stockage et d’analyse de données dans un environnement en constante évolution.

Pour centraliser ses données

Un data lake permet de centraliser toutes les données d’une organisation en un seul emplacement. Leur gestion et leur accessibilité sont donc facilitées pour l’ensemble de l’entreprise.

Pour conserver des données brutes

Un data lake présente l’avantage de préserver les données dans leur état brut. Il n’est donc pas nécessaire de les prétraiter immédiatement, ce qui permet une grande souplesse dans leur utilisation future. Les data lakes peuvent également servir d’archives pour le stockage des données historiques, essentielles pour les analyses rétrospectives et la conformité réglementaire.

Pour anticiper des besoins croissants en données

Les data lakes sont conçus pour s’adapter à la croissance des données. Dans le contexte de Big Data, ils s’adaptent donc au développement de l’entreprise et de ses besoins en stockage de datas.

Pour faciliter l’intégration avec d’autres systèmes

Le lac de données offre une solution globale pour la gestion et l’analyse des données de l’organisation. Ses données peuvent être intégrées à de multiples outils et systèmes :

• des systèmes de streaming de données comme Apache Kafka ;
• des outils d’analyse de données, tels que Apache Spark ou de visualisation et de reporting comme Power BI ;
• des services d’ingestion de data, par exemple AWS Data Pipeline ;
• des systèmes de stockage distribués, comme Hadoop Distributed File System (HDFS).

Comment fonctionne un data lake ?

Le fonctionnement d’un data lake diffère de celui d’autres systèmes de stockage. Ici, l’utilisateur n’a pas besoin d’adapter les données à un format spécifique imposé. Ainsi, des actifs numériques comme des e-mails, des fichiers vidéo ou des fichiers CSV peuvent être immergés ensemble dans le même lac de données. Les données sont importées dans leur format originel, sans subir de traitement à leur entrée dans le système.

Les data lakes peuvent être déployés sur site ou dans le cloud. La conception d’une architecture de data lake peut suivre de nombreuses combinaisons. La technologie Hadoop est la plus couramment utilisée dans la plupart des systèmes. Toutefois, de nombreuses entreprises optent également pour des solutions cloud, comme Microsoft Azure par exemple.

L’exploration d’un data lake requiert une expertise avancée, car les formats des données ne sont pas normalisés et le système n’est pas optimisé pour les requêtes SQL. La recherche et l’analyse de données stockées dans le lac sont donc le plus souvent confiées à un data scientist.

Quelle est l’architecture du data lake ?

Le schéma d’architecture schéma-on-read d’un Data Lake offre une très grande flexibilité. Il n’y a qu’à charger les données brutes sans aucun prétraitement requis.

Les différentes couches

L’architecture d’un data lake peut se découper en plusieurs couches ou layers.

• La Data Ingestion ou zone de collecte des données a pour objectif d’ingérer les données le plus rapidement et efficacement possible à partir de diverses sources, comme des bases de données, des fichiers ou encore des flux en continu. 
• Raw Data Storage ou zone de stockage brut est la première étape de stockage. Les données y sont conservées sans transformation. C’est à ce stade qu’un système de fichiers distribués comme Hadoop Distributed File System (HDFS) intervient.
• Standardized data layer, ou couche de données standardisée, est considérée comme optionnelle dans la plupart des implémentations, mais peut s’avérer utile dans le cas de croissance rapide de l’architecture.
• Cleansed data layer ou Curated Layer, la couche de données nettoyées correspond à la zone de transformation en ensembles de données consommables. C’est la partie la plus complexe de l’ensemble de la solution Data Lake, à laquelle les utilisateurs finaux n’ont généralement pas accès.
• Trusted ou Secure Layer, la couche de données de l’application contient notamment les applications utilisant des modèles de Machine Learning calculés sur le lac de données.
• La couche Sandbox est facultative et destinée aux analystes avancés et aux data scientists. Ils peuvent y mener des expériences de recherche de modèles ou de corrélations.

Les composantes d’une telle architecture

Pour construire un data lake sécurisé et optimisé, vous devez prendre en compte un certain nombre de composants clés qui sont :

• sécurité ; 
• gouvernance ;
• métadonnées ; 
• données de références ; 
• archivage ; 
• déchargement ;
• orchestration et processus ELT (Extract, Load, Transform).

Quelle est la différence entre data warehouse et data lake ?

L’unique point commun entre les data lakes et data warehouses réside dans leur objectif : le stockage de données. Ce sont toutefois deux approches distinctes. Un data warehouse impose une structure très rigide, dans laquelle les données sont organisées en tables avec des schémas prédéfinis. Pour s’adapter au modèle, les données doivent être prétraitées et nettoyées.

En revanche, comme nous l’avons vu, les data lakes stockent les données brutes, structurées, semi-structurées ou non structurées. Les data lakes offrent plus de possibilités d’évolution, et sont plus rentables, notamment lorsqu’ils sont déployés dans le cloud.

Le choix entre data warehouse et data lake dépend des types de données et des objectifs de data analytics. L’idéal est d’opter pour une combinaison des deux, de manière à tirer parti des avantages de chaque solution.

Quels sont les enjeux du data lake ?

Les entreprises qui disposent d’un data lake bénéficient de sa capacité à prendre en charge à la fois le traitement Big Data, l’analyse en temps réel, le Machine Learning et même la création de tableaux de bord et de visualisations de données. Le Data Lake se présente notamment comme une réponse agile aux problématiques telles que l’intégration rapide de nouveaux flux de données massives issus notamment de l’IoT (Internet des objets).

Toutefois, pour en tirer tous les avantages, elles vont devoir se montrer particulièrement vigilantes quant à la sécurisation et l’organisation des données. De plus, si le data lake accepte les données brutes, celles-ci doivent toutefois être organisées de manière à faciliter leur identification. La mise en place d’une gouvernance des données est essentielle pour éviter que votre data lake ne se transforme en Data swamp (marais de données).

Quels sont les avantages et les inconvénients d’un data lake ?

Les data lakes suscitent un vif intérêt de la part des entreprises, du fait des différents avantages de cette approche de stockage. Cependant, ce système présente également un certain nombre de contraintes, et ne convient pas nécessairement à toutes les applications.

Les avantages des lacs de données

Les data lakes stockent les données brutes, ce qui offre une grande flexibilité et permet d’économiser du temps. Le modèle de « schéma sur lecture » permet aux utilisateurs de définir la structure des données au moment de l’analyse.

De plus, ils sont facilement extensibles pour s’adapter au Big Data, sans modification majeure de l’infrastructure. Les entreprises disposent ainsi d’un espace de stockage modulable, et peuvent rationaliser leurs coûts.

Les inconvénients de ce type de service

Comme un lac de données stocke l’ensemble des datas, y compris non nécessaires, le risque de désordre est important. Comme nous l’avons vu précédemment, l’implémentation de ce type de service nécessite une organisation efficace. Celle-ci doit également prendre en compte la réglementation, comme le RGPD, et limiter le stockage de données inutiles. L’utilisation d’un data lake peut aussi engendrer un problème de latence variable selon l’éloignement du serveur de stockage et les performances de connexion.

Les data lakes représentent une innovation majeure dans le domaine de la gestion et de l’analyse des données pour les entreprises. Leur capacité à stockage, leur évolutivité et leur polyvalence en font des outils puissants pour explorer et exploiter les données à grande échelle.