Qu'est-ce que Datalake ? Tout savoir ici

Qu'est-ce que Datalake ? Tout savoir ici

par Team AllYourVideogames | 18 janvier 2022 | Technologie | 1 commentaire

Savez-vous ce qu'est Datalake ? Saviez-vous que les entreprises utilisent ce type de technologie pour améliorer la sécurité des données et mieux organiser les informations ? Cette ressource prend de plus en plus de place car dans de nombreux cas, les outils de stockage habituels ne garantissent pas l'agilité et la flexibilité pour reproduire les insights que l'entreprise exige d'un volume de données qui ne cesse de croître.

Qu'est-ce que le lac de données ?

L'expression Data Lake a été conçue par James Dixon, Chief Technical Officer (CTO) de Pentaho, un programme open source de business intelligence.

Le terme lac correspond parfaitement à l'expression car cette technologie recueille un ensemble de données à l'état naturel. Ainsi, vos données circulent de diverses sources vers le lac de données et sont stockées dans des caractéristiques d'origine.

De cette façon, le lac de données est une sorte de référentiel qui rassemble des ensembles d'informations vastes et variés au format natif. Ainsi, avec cette technologie, la personne dispose d'une version non raffinée des données. Cet outil d'administration est de plus en plus utilisé dans les entreprises qui ont besoin d'un vaste référentiel pour stocker les données.

L'une des forces de Datalake est que toutes les données sont conservées, ce qui signifie que rien n'est supprimé ou filtré avant le stockage. Les données peuvent être utilisées quand la personne le souhaite et même ne jamais les utiliser, mais il faut faire attention, comme cela sera détaillé plus loin. De plus, elles peuvent être interrogées à des fins diverses, ce qui n'est pas le cas lorsque les données sont affinées dans un but précis et que la réutilisation est plus compliquée.

En savoir plus: Qu'est-ce que Google Drive et comment l'utiliser ?

Dans le lac de données, les informations ne sont modifiées que lorsqu'elles sont prises pour analyse, via l'application de schémas. Cette procédure est appelée "schéma de lecture" car les données brutes conservent cette caractéristique jusqu'à ce qu'elles soient prêtes à être utilisées.

En règle générale, Datalake permet la collecte d'informations et la création de rapports basés sur un lac de données ad hoc. Cela signifie que les utilisateurs n'ont pas à générer constamment des rapports analytiques à partir d'une autre plate-forme ou d'un autre type de référentiel. Ainsi, ceux qui utilisent ce système peuvent utiliser un schéma et automatiser la copie d'un rapport s'ils en ont besoin.

Cette technologie est un système très utile selon votre type d'entreprise, mais vous devez également faire attention à la maintenance récurrente. Sans cette gestion, il est possible que les fichiers deviennent des déchets électroniques, c'est-à-dire qu'ils deviennent inaccessibles, lourds, coûteux et inutiles.

Photo : publicité/AWS re:Invent ANT 316

Le processus dans lequel les lacs de données manquent de fonctionnalités est appelé marécages de données (data swamps, en portugais).

Détails d'un DataLake

Le Data Lake possède certaines caractéristiques qui lui sont propres, qui sont les suivantes :

• Collecte de toutes les données utilisateur en un seul endroit
• Reçoit des données structurées, semi-structurées et non structurées.
• Grandes performances en consommation d'admission et d'accès.
• Petit coût de stockage.
• Il a et suit des règles de sécurité et de protection des données.
• Il sépare le stockage du traitement, ce qui permet d'excellentes performances et une bonne évolutivité.

Quand les lacs de données sont-ils utiles ?

La technologie Data Lake peut être utile lorsqu'une personne doit travailler avec une grande quantité de données. Cela signifie que, généralement, le lac de données est utilisé pour un volume de pétaoctets ou d'exaoctets de données. Pour vous donner une idée, un exaoctet équivaut à un milliard de gigaoctets.

Si vous utilisez peu de sources de fichiers, une petite quantité de données, des formats d'informations standardisés et que l'ensemble du processus peut être facilement accessible et analysé dans une seule base de données, il est très probable que l'utilisation du lac de données soit un outil obsolète et exagéré, ce qui peut même générer des situations inutiles et un investissement inutile.

Désormais, si votre entreprise a besoin d'une forte demande de stockage de données, le lac de données peut être un outil bienvenu. Pour vous faciliter la tâche, si les réponses suivantes sont positives, votre entreprise a probablement besoin de cet outil :

• Besoin d'utiliser un flux de données (Click Streams par exemple) ?
• Les données stockées ont-elles plusieurs sources d'origine ?
• Les données ont-elles des formats différents ?
• Le volume de données est-il assez important (pétaoctets, exaoctets) ?

Quoi qu'il en soit, avant de mettre en œuvre cette technologie dans votre entreprise, vous devez beaucoup étudier cet outil afin qu'il n'y ait pas de problèmes à l'avenir, ce qui peut même entraîner des pertes énormes.

Entrepôt de données et lac de données

Le Data Warehouse est également une technologie de stockage de données connue sur le marché, cependant, cet outil est destiné à des informations déjà traitées et standardisées, et qui nécessitent un investissement financier plus important. Ainsi, sa plus grande fonctionnalité est de fournir une version "propre" de l'information, visant un objectif.

Pour être clair, dans ce segment, il existe une analogie bien connue qui parle d'une bouteille et d'un lac qui simplifie la différence entre Data Warehouse et Data Lake. Le Data Warehouse peut être compris comme de l'eau dans une bouteille, qui provient d'une source unique, préparée pour la consommation. Le lac Data peut être considéré comme un lac, qui a une grande proportion de stockage d'eau sous sa forme naturelle, étant alimenté par diverses sources.

Ainsi, la proposition des deux technologies est différente, bien que les deux puissent stocker des fichiers. Par conséquent, toute personne à la recherche de ce type d'outil doit comprendre, analyser ses demandes et réaliser un projet visant à estimer la quantité de données qui sera utilisée dans son entreprise, en mettant l'accent sur le choix de l'alternative la plus économique. avantage pour vos demandes.

Sur investissement, le coût de stockage du lac de données est inférieur à celui des entrepôts de données. Attention juste à ne pas choisir la technologie la moins chère et finir par ne pas répondre à vos demandes, générant ainsi encore plus de coûts, le fameux « pas cher c’est cher ».

Avantages d'utiliser Datalake

Pour être clair, voici un résumé des avantages de Data Lake :

• Grande capacité de stockage de données.
• Il est compatible avec n'importe quel format de données.
• Accepte la modification des données à tout moment.
• Permet un accès simultané à vos données.
• Il offre les données à l'état brut, ce qui contribue lorsqu'il est nécessaire de faire une analyse et de générer une solution à d'éventuels problèmes, même en pouvant utiliser d'autres plates-formes.

Pourquoi utiliser Data Lake en entreprise ?

Si vous avez identifié le besoin d'utiliser le Data Lake dans votre entreprise ou activité, mais que vous doutez encore que cela en vaille vraiment la peine, voici quelques raisons de rejoindre cet outil.

Tout d'abord, gardez à l'esprit que les données font partie des moments de décision au sein d'une entreprise, du moins lorsque l'endroit fait appel à une administration professionnelle, d'autant plus de nos jours que plusieurs entreprises utilisent un grand volume d'informations.

Du fait de cette grande quantité de données, sans les outils idéaux, le travail de prospection et de modélisation de ces données devient une activité humainement impossible.

Donc, si votre entreprise a une demande pour Datalake, cela peut être une bonne alternative d'utiliser cet outil, car il fera toute la différence lors de la prise de décision.

Découvrez quelques avantages de cette technologie.

Une plus grande flexibilité dans l'analyse des données

Ce n'est pas tous les cas que le processus d'analyse des données commence de manière claire et avec les informations à mélanger prêtes à l'emploi. Dans des cas comme celui-ci, un lac de données contribuera à rendre possible l'extraction d'informations de différents types pouvant être utilisées comme point de départ pour de futurs rapports.

amélioration des données

L'un des points forts de Data Lake est justement de pouvoir stocker les données dans leur format d'origine, quel qu'il soit, mais il existe des techniques qui permettent d'améliorer les performances et l'optimisation des données. Un exemple de ceci est la transformation de vos données au format Parquet.

Parquet est un format qui utilise un stockage en colonnes au lieu d'un stockage linéaire comme CSV. Pour comprendre l'intérêt de cette astuce, dans Apache Spark, par exemple, des vérifications qui prennent environ 12 heures à effectuer en lisant à partir d'un format CSV peuvent être effectuées jusqu'à une heure avec Parquet, une optimisation multipliée par onze du temps de réponse.

Meilleure gestion des grands volumes de données

De nombreuses entreprises travaillent avec un volume d'informations de l'ordre de téraoctets, voire plus. De cette manière, le lac de données est la technologie qui offre la plus grande praticité pour garantir que la direction de l'entreprise disposera de la bonne quantité de données pour concevoir des informations précieuses.

Sécurité des informations

Une fois que vous avez décidé d'utiliser le lac de données, vous devez également planifier vos outils de sécurité des données. Grâce à des paramètres et des plateformes spécialisées dans ce type de service, vous pouvez déterminer que seules les personnes qui ont réellement besoin d'accéder aux informations peuvent saisir les fichiers et les modifier.

Un autre point d'attention est de réfléchir au degré idéal de pérennité de l'information. Il existe des outils qui vous permettent de gérer cela et selon vos décisions, les coûts peuvent être importants ou faibles.

De plus, vous devez également vérifier le cryptage des données. Vous pouvez rassembler vos clés, par exemple, à partir d'Amazon KMS et les utiliser pour chiffrer et déchiffrer vos informations afin d'augmenter la sécurité de vos données.

coût de la technologie

Le Data Lake, en plus d'être moins cher que le Data Warehouse, est plus simple à assimiler, car il n'a pas besoin de toute l'architecture pour structurer les données. Pour cette raison, le coût de mise en œuvre de cette technologie dans votre entreprise peut tenir dans votre poche.

Points d'attention pour la mise en œuvre du lac de données

Le Data Lake est un outil qui offre un espace virtuel dans lequel il donne la priorité à fournir une plus grande quantité de stockage que la qualité de l'information.

Et en raison de cette grande possibilité de collecte de données, il faut faire attention à ce que l'information ne devienne pas un marais de données, ce qui rendra les fichiers inutiles, ce qui peut générer d'énormes pertes.

Ainsi, l'un des grands enjeux de la mise en place du Data lake est de rendre cette technologie efficace pour l'entreprise, ce qui implique de laisser l'outil comme une source importante d'informations pouvant être structurées pour les finalités définies.

Recherchez un service de qualité et fiable

Pour pouvoir tirer le meilleur parti de tous les avantages de la technologie, vous devez bien vous renseigner, trouver des entreprises qui offrent ce service et qui correspondent à votre demande. Trouvez des partenaires qui libèrent tout le potentiel de votre lac de données, en plus de permettre l'intégration de cette technologie avec d'autres outils, notamment ceux de sécurité.

N'oubliez pas d'effectuer une maintenance récurrente afin que vos données ne deviennent pas inutilisables. Avec tout cela à l'esprit, créez votre plan de solutions et de services pour adhérer à cette technologie.