Tout savoir sur Data Lakehouse
Le Data Lakehouse est une technologie combinant deux points forts de Data Science : le Data Lake et le Data Warehouse. Ces deux solutions apportent de nombreuses possibilités d’analyse et de sauvegarde des données. La fusion de ces deux pratiques a pu former un logiciel unique appelé Data Lakehouse. Il s’agit d’une architecture de données qui aide à solutionner les problèmes des entrepôts de données (Data Warehouse) et des lacs de données (Data Lakes). Explications.
Comment fonctionne un Data Lakehouse ?
Il regroupe deux approches : le Data Lake et le Data Warehouse. C’est une conception tout à fait innovante. Le premier utilise des systèmes de stockage de données à grande échelle afin de stocker des données brutes non structurées, à faible coût. Le second est conçu pour assurer la gestion et le stockage des données provenant d’une ou plusieurs sources.
Les données en provenance de diverses sources sont ingérées dans le Data Lakehouse. Cette étape implique l’utilisation d’outils d’ETL (Extract, Transform, Load) ou d’ELT (Extract, Load, Transform). Les données sont ensuite stockées dans leur format brut dans une couche de données du Data Lake. Elles sont ensuite transformées et nettoyées grâce à des moteurs de traitement. Puis elles sont ensuite stockées dans une autre couche. Des transformations supplémentaires peuvent être réalisées afin de structurer les données pour certains besoins.
Ainsi, le Data Lakehouse fournit une plateforme unifiée pour le stockage et l’étude de données. De cette façon, les entreprises peuvent exploiter leurs données à des fins de Business Intelligence et de Machine Learning.
Quelle est l’architecture d’un Data Lakehouse ?
L’architecture de ce Data est un modèle parfaitement hybride. Elle combine la flexibilité d’un Data Lake avec la structure d’un Data Warehouse. Cette approche offre de nombreux avantages de la part des deux systèmes et atténue leurs limites.
La base est constituée par une couche de stockage, ou couche de Lakehouse. Elle reçoit tout type de données, structurées, semi-structurées, non structurées. Elle gère le stock de données dans le lac de données. Il peut donc s’agir de fichiers vidéo, d’images, de logs, de données IoT (Internet of Things / Internet des objets). C’est une couche de données brutes aussi appelée Raw Data Layer.
Il existe aussi une couche de données nettoyées (Cleansed Data Layer). Dans cette couche, les données ont été traitées pour corriger les erreurs. Elles sont nettoyées, mais peu transformées. Des moteurs de traitement (Apache Spark, Presto, Trino, etc.) aident à nettoyer et transformer ces données.
La couche de données transformées (Transformed Data Layer) subit ensuite des transformations plus complexes. Les données sont préparées pour des analyses spécifiques (agrégation, enrichissement de données, calcul de nouveaux indicateurs, etc.).
Enfin, la couche de données organisées (Curated Data Layer) regroupe les données prêtes pour l’analyse finale. Elles sont hautement optimisées pour des requêtes SQL performantes. Celles-ci sont souvent stockées dans des structures de type Data Warehouse.
Cette configuration permet la rentabilité d’un lac de données et permet à n’importe quel type de moteur de traitement d’analyser et comprendre ces données. Elles peuvent ensuite être utilisées pour des applications de business Intelligence (BI), de Machine Learning (ML) ou bien d’Intelligence Artificielle (IA). De plus, elle facilite le traitement et l’étude des données à grande échelle. Cela rend donc possible une utilisation efficace et économique des données pour des insights approfondis et des décisions éclairées.
Pourquoi utiliser un Data Lakehouse ?
En offrant la flexibilité d’interroger et d’analyser les données directement à partir du lac de données, cette Data permet aux organisations d’optimiser les performances de leurs analyses. Cette souplesse offre une facilité d’ingestion et d’exploration des données, sans aucune contrainte, surtout pas celle des entrepôts de données classiques.
Cette Data intègre des fonctionnalités d’optimisation et d’indexation des requêtes. Ces améliorations permettent de traiter les données à une vitesse accrue et d’accélérer la génération d’insights critiques. De plus, il résout le problème de la fragmentation des données en utilisant un point de convergence unique, pour stocker et explorer des données.
Le Data Lakehouse permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées. En effet, il offre la capacité de stocker des données brutes et de les transformer en données exploitables. Cette solution permet une analyse précise et détaillée. De plus, la configuration de cette Data est conçue pour répondre aux exigences de stockage et d’étude de données. Sa capacité à évoluer offre une meilleure gestion des volumes massifs de données. Et ce, sans mettre à mal ses performances techniques.
Quelles différences entre un Data Warehouse et un Data Lakehouse ?
Leur différence réside principalement dans leur conception, leur approche de gestion des données et leurs capacités à analyser.
Un Data Warehouse est conçu pour gérer et traiter des données structurées. Les données sont extraites de différentes provenances et subissent un processus ETL (Extract, Transform, Load) pour être nettoyées, intégrées et transformées en un format compatible avec le schéma de données de ce système. Ce processus garantit la création d’un référentiel unique de données fiables et cohérentes. Les données stockées sont généralement historiques et souvent agrégées pour permettre des analyses approfondies et la génération de rapports stratégiques.
Cette pratique permet de centraliser les données à un seul endroit. Cela aide aussi à profiter d’une source facilitant la gestion des données et assurant leur qualité. Les données qui y sont stockées sont optimisées pour des requêtes analytiques généralement : c’est donc un moyen de réaliser des rapports plus rapidement.
A contrario, le Data Lakehouse est un modèle innovant qui fusionne les deux pratiques : Data Lake et Data Warehouse. Contrairement à l’autre système, le Lakehouse conserve les données dans leur format brut initial et les organise en tables. Les données d’un Lakehouse sont souvent indexées et optimisées pour améliorer les performances des requêtes. Cela permet de tirer parti de leurs compétences pour explorer et interroger les données. De plus, il facilite l’intégration et la compatibilité avec les environnements analytiques. Cela offre une transition plus fluide vers un nouveau schéma architectural.
Enfin, il permet de profiter du côté flexible d’un Data Lake tout en profitant d’une structure et de la cohérence d’un Data Warehouse. Le stockage des données est optimisé pour bénéficier d’une vitesse d’interrogation très rapide. La séparation du stock et du calcul garantit une mise à l’échelle simplifiée (augmentation et réduction indépendantes des capacités des couches).
Quels sont les principaux défis associés à l’adoption d’un Data Lakehouse ?
L’adoption de ce modèle présente des avantages, mais aussi des défis. L’un des principaux est la complexité de l’intégration des données. Ces dernières proviennent de différentes sources hétérogènes. Il est donc nécessaire de mettre en place des processus d’extraction solides, pour harmoniser les données brutes. Il peut être difficile de suivre et comprendre les différentes sources.
De plus, la sécurité des données est aussi une préoccupation majeure. Assurer la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données est primordial. Il est important de mettre en place des politiques de gouvernance des données afin de garantir une conformité réglementaire. Enfin, le maintien et la qualité des données sont aussi des défis. Il est utile de veiller à ce que les données soient dignes de confiance.
Quels développements et innovations pouvons-nous attendre dans ce domaine ?
Dans le domaine des Data Lakehouses, plusieurs développements et innovations sont attendus. Les avancées vont se concentrer sur des technologies plus efficaces pour l’intégration, mais aussi pour la gestion et la gouvernance des données. Des outils plus sophistiqués seront utilisés. L’automatisation des process ELT/ETL sera mise en place.
Le Data Lakehouse est une avancée significative. Il simplifie toute une infrastructure en préservant la qualité des données. De nombreuses entreprises développent des modèles hybrides de Data Lakehouse. Cette approche supprime le besoin d’investir dans deux technologies distinctes. Il est possible de profiter des avantages du stockage de données brutes et structurées. Il est donc crucial de prendre en considération cette solution pour le futur.