Atteignez le niveau supérieur dans l’utilisation des Data Lakes
31 juillet 2023
31 juillet 2023
Avec la croissance exponentielle des données, les entreprises doivent réfléchir à de nouveaux moyens pour leurs conformité et leur performance commerciale. Face à ce défi technologique transformateur, le Data Lake est devenu un incontournable pour stocker, analyser et extraire autant d’informations que possible.
Au-delà des avantages directs des stocks de données non structurés, découvrons les fabuleux horizons ouvrant de nouvelles stratégies concurrentielles accessibles grâce aux données transformatrices du Data Lake.
Le Data Lake est un outil utilisé pour stocker des données. C’est une alternative aux bases de données et aux entrepôts de données (Data Warehouse) dont le but principal est d’offrir une plateforme unique pour stocker tout type de données brutes non structurées qui peuvent être chargées et analysées ultérieurement à des fins pratiques.
Un Data Lake est une solution innovante permettant aux entreprises d’accumuler, enregistrer et stocker des données à grande échelle. Un Data Lake stocke les données sous leur forme la plus brute et ne les traite ni ne les analyse avant leur utilisation finale.
Les informations contenues dans un Data Lake doivent être organisables afin qu’elles soient facilement accessibles à l’utilisateur final qui souhaite les exploiter.
Un Data Lake est souvent construit sur une infrastructure cloud où les entreprises peuvent stocker différents types de données provenant de multiples sources telles que des ordinateurs, des appareils mobiles, des capteurs industriels et/ou Internet of Things (IoT), etc.
Les données sont alors triés selon leur format (vidéos, audios, images et textuelles, etc.). Le nombre illimité de données permet des possibilités variées de modèles analytiques. Ces modèles peuvent être aussi bien appliqués au Big Data qu’à l’intelligence artificielle, le Machine Learning, etc.
L’un des principaux avantages du data lake est sa capacité de stocker à grande échelle : il permet aux entreprises d’accumuler beaucoup plus de données que ce que peut offrir un Data WareHouse traditionnel. Il autorise également le traitement et l’exploration très rapide des datas issues directement des sources primaires sans passer par un processus manuel long et fastidieux, réduisant ainsi significativement le temps requis pour collecter, structurer et charger les données dans un système d’analyse prêt à l’emploi.
Un autre avantage important du data lake est son accès à des données plus complètes et plus précises. En effet, le data lake peut stocker des données brutes non structurées, ce qui permet aux entreprises de capturer l’information la plus complète possible sans perdre d’informations vitales.
Par exemple, il est possible d’enregistrer les métadonnées et autres informations associées à un fichier multimédia.
En accumulant les données issues de divers appareils et sources sous forme de données en vrac, le Data Lake offre une solution très puissante permettant aux analystes de mieux comprendre et analyser cette information afin de prendre les meilleures décisions pour leurs activités commerciales.
Un Data Lake est conçu pour stocker tout type de donnée crue : audio, vidéo, images, texte et beaucoup d’autres encore. Divers formats peuvent être utilisés pour stocker ces données, y compris des bases relationnelles traditionnelles telles que SQL ou Oracle, ainsi que des solutions open source telles que Hadoop ou MongoDB.
Les entreprises peuvent également exploiter un schéma quelconque pour organiser leurs données ou bien réutiliser des modèles prêts-à-l’emploi proposés par des fournisseurs spécialisés.
Une fois que les données ont été collectées et chargées dans le Data Lake , elle peuvent facilement être extraites par l’utilisateur final à l’aide d’applications intuitives : applications mobiles, interfaces web, tableaux de bord, etc.
Ces applications sont conçues pour faciliter la gestion et l’accès aux informations contenues dans le data lake, ainsi que pour permettre l’analyse rapide et efficace des informations recueillies via des outils analytiques.
Il existe plusieurs exemples importants de Data Lakes sur le marché dont les principaux sont Amazon S3 (Simple Storage Service), Microsoft Azure Blob Storage et Google Cloud Storage.
Ces services cloud d’Amazon, Microsoft et Google permettent aux entreprises d’accéder à une infrastructure distribuée hautement disponible et extensible. Les trois services font partie des solutions de stockage cloud les plus couramment utilisées pour le data lake car ils offrent un accès sécurisé et très fiable à des données volumineuses provenant de multiples sources.
L’une des principales difficultés liée à l’utilisation d’un Data Lake est son organisation : si l’information n’est pas correctement organisée, elle peut être difficile à retrouver ou même impossible à analyser. La gestion des informations non structurées (métadonnées) pose également problème car celle-ci peut ne pas être intégrée efficacement dans la structure globale du lac de données.
Pour surmonter ce type de défi, il est important que les entreprises disposent des bons outils pour organiser leurs données. Ces outils comprennent des systèmes de gestion de schéma qui aident les entreprises à définir un schéma commun qui permet aux diverses applications et services de communiquer avec le lac directement plutôt que par l’intermédiaire d’une couche intermédiaire complexe.
Il est également essentiel que les entreprises investissent dans la technologie appropriée pour la gestion et la protection des données sensibles contenues dans le lac de donnée. De bonnes pratiques telles que l’utilisation de mesures de cryptage ou de surveillance en temps réel peuvent considérablement améliorer la sûreté des données.
Face aux incroyables possibilités du Data Lake, il est temps pour les entreprises d’adopter cette technologie innovante. Grâce au stockage efficace des données brutes non structurées, l’accès à de plus grandes quantités de données plus précises et l’analyse avancée de celles-ci, le Data Lake offre un moyen puissant de prendre des décisions stratégiques basées sur des informations fiables. Avec la bonne planification et le bon matériel fourni par des fournisseurs, les entreprises peuvent facilement tirer parti du potentiel transformateur offert par le Data Lake.