Bien que les lacs de données et les entrepôts de données soient couramment utilisés pour stocker de grandes quantités de données, les expressions ne sont pas interchangeables.
UNlac de donnéesn'est pas un substitut direct à unentrepôt de données; il s’agit plutôt de technologies complémentaires qui servent une variété de cas d’utilisation, dont certains se chevauchent. La plupart des entreprises disposant d’un lac de données disposent également d’un entrepôt de données.
Les deuxméthodes de stockage de donnéesse trompent parfois, mais ils sont très différents. En réalité, leur seul point commun est qu’ils stockent tous deux des données à un niveau élevé.
Parce qu’ils servent divers objectifs et nécessitent des regards distincts pour être réglés efficacement, la distinction est essentielle. Un lac de données peut convenir à une entreprise, tandis qu’un entrepôt de données peut être plus approprié pour une autre.
Voyons de quoi il s'agit et quelles sont les distinctions cruciales.
Qu’est-ce qu’un lac de données ?
Un lac de données est un référentiel populaire pouvant contenir une grande quantité de données tout en conservant la structure d'origine des données. Vous pouvez enregistrer des données auxquelles aucune finalité n'a encore été attribuée. Ses utilisations incluentcréation de tableau de bord, l'apprentissage automatique et l'analyse en temps réel.
Lorsque vous stockez une grande quantité de données provenant de nombreuses sources au même endroit, il est essentiel que ce soit de manière concise. Il doit se conformer à certaines lois et réglementations et mettre en œuvrecryptagepour garantir le maintien de la sécurité et de l’accessibilité des données.
Sinon, seule l’équipe de conception du lac de données comprend comment accéder à un certain type de données. Il serait impossible de faire la distinction entre les données souhaitées et celles que vous récupérez sans informations adéquates. Par conséquent, il est essentiel que votre lac de données ne devienne pas un marécage de données.
Un lac de données présente quelques caractéristiques uniques :
- Les systèmes sources sont utilisés pour charger toutes les données. Il n’y a pas une seule information qui ne soit prise en compte.
- Au niveau feuille, les données sont conservées dans un état non transformé ou pratiquement non transformé.
- Pour répondre aux exigences de l'analyse, les données sont modifiées et un schéma est appliqué.
Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?
UNentrepôt de donnéesest un ensemble de technologies et de composants utilisés pour prendre des décisions stratégiques en matière de données. Afin de fournir des informations commerciales exploitables, il rassemble et conserve des données provenant de diverses sources. Il fait référence au stockage électronique d’un énorme volume de données à des fins d’enquête et d’analyse plutôt que de traitement de transactions. C'est la transformation des données en informations.
Voici les caractéristiques d’un entrepôt de données :
-C'est une représentation abstraite des opérations de l'entreprise, classées par sujet.
-Il a subi beaucoup de transformations et a beaucoup de structure.
-Les données ne sont pas saisies dans l'entrepôt de données tant que leur objectif n'est pas déterminé.
-Ralph KimballetBill Inmonméthodologies établies qui sont couramment suivies.
Principales différences entre les lacs de données et les entrepôts de données
Les lacs de données sont souvent assimilés à des entrepôts de données, même si ce n'est pas le cas. Les lacs de données et les entrepôts de données sont très différents de par leur structure et leur traitement, par qui les utilise,comment les données sont protégéeset pourquoi ils sont mis en œuvre
Un lac de données ne remplace pas directement un entrepôt de données ; il s’agit plutôt de technologies complémentaires qui servent une variété de cas d’utilisation, dont certains se chevauchent. La majorité des entreprises disposant d’un lac de données disposent également d’un entrepôt de données.
Types de données
Les données non structurées sont des données qui n'ont pas été nettoyées, et il comprend des éléments tels que des photographies, des journaux de discussion et des fichiers PDF.Les données structurées sont des données non structurées qui ont été nettoyéespour s'adapter à un schéma, organisé en tables et caractérisé par des types de données et des relations.
La distinction fondamentale entre les lacs et les entrepôts est la suivante :
-Appareils IoT, en temps réelflux de médias sociauxles données des utilisateurs et les transactions d'applications Web sont toutes des sources de données pour les lacs de données. Ces données sont parfois organisées, mais elles sont souvent non structurées puisqu'elles sont ingérées directement depuis la source de données.
-Les données historiques qui ont été nettoyées pour correspondre à une structure relationnelle sont stockées dans des entrepôts de données. Vous pouvez également automatiser l'ensemble du processus et créer des flux de travail de données pour transmettre différents types de données avec la possibilité de mieux les gérer.
But
Les lacs de données sont utilisés pour stocker d’énormes volumes de données provenant de diverses sources à faible coût. Autoriser les données sous n'importe quelle forme réduit les coûts puisque les données sont plus adaptables et évolutives car elles ne sont pas liées par un schéma.
Les données structurées sont plus faciles à examiner car elles sont plus propres et ont un format cohérent à partir duquel interroger. Les entrepôts de données sont particulièrement efficaces pour évaluer les données historiques pour des décisions spécifiques en matière de données, car ils confinent les données à un schéma.
Dans unpipeline de données, vous constaterez peut-être que les lacs de données et les entrepôts de données se complètent. Les données de l’entreprise seront rapidement ingérées et stockées dans un lac de données. Lorsqu'une question commerciale spécifique se pose, une partie des données du lac jugée pertinente est collectée, nettoyée et exportée dans un entrepôt de données.
Utilisateurs
Différents utilisateurs bénéficient des lacs de données et des entrepôts de données. Les analystes de données et les analystes commerciaux opèrent fréquemment dans des entrepôts de données qui incluent des données spécifiquement pertinentes qui ont été traitées à leurs fins.
Les ingénieurs de données créent et maintiennent des lacs de données, qu'ils intègrent dans les pipelines de données. Étant donné que les lacs de données contiennent des données d’une portée plus large et plus actuelle, les data scientists collaborent plus étroitement avec eux.
Les entrepôts de données et les lacs de données conviennent à des utilisateurs distincts :
- Les entrepôts de données sont principalement employés par des professionnels du monde des affaires.
- Les lacs de données sont principalement utilisés par les data scientists dans les domaines scientifiques.
Taille
Il n’est pas surprenant que les lacs de données soient considérablement plus volumineux, car ils stockent toutes les données pertinentes pour une organisation. Un pétaoctet est une taille courante pour les lacs de données. Les données enregistrées dans les entrepôts de données sont beaucoup plus sélectives.
Tarifs
Le coût du stockage des données est l’un des éléments les plus attrayants de la technologie du Big Data. Utiliser la technologie du Big Data pourstocker les données est moins cherque d'utiliser un entrepôt de données. Cela est dû au fait que les technologies de données sont souvent open source, de sorte que la licence et le support communautaire sont tous deux gratuits. Les technologies de données sont destinées à être utilisées avec du matériel de base à faible coût.
Un entrepôt de données peut être coûteux à stocker, surtout si la quantité de données est énorme. Un lac de données, en revanche, est conçu pourstockage cloud rentable.
Sécurité
Contrairement aux technologies du Big Data,entrepôt de donnéesles technologies sont établies et utilisées depuis des décennies. Les entrepôts de données sont plus établis et sécurisés que les lacs de données. Les technologies du Big Data, qui incluent les lacs de données, en sont encore à leurs balbutiements. En conséquence, la capacité de sauvegarder les données dans un lac de données en est encore à ses balbutiements.
Quelle approche choisir ?
Les données que vous collecterez seront majoritairement non structurées, que votre entreprise travaille dans le domaine de la santé ou des réseaux sociaux (documents, images). La quantité de données structurées est vraiment minime. En conséquence, le lac de données constitue une excellente solution puisqu’il peut gérer les deux types de données et offrir une flexibilité analytique supplémentaire.
Si votre entreprise en ligne est divisée en plusieurs piliers, vous souhaiterez disposer de tableaux de bord qui les résument tous. Dans ce scénario, les entrepôts de données aideront à prendre des décisions éclairées. Cela garantira que les données sont de haute qualité, cohérentes et exactes.
Surtout,les entreprises ayant besoin de stockage profitent de l’investissementdans une combinaison des deux. Ils utilisent le lac de données pour l'exploration et l'analyse des données avant de déplacer les données riches vers des entrepôts de données pour des rapports rapides et avancés.
Dernier mot
Nous avons examiné les différences entre un lac de données et un entrepôt de données en termes de stockage des données, d'objectif et lequel utiliser dans cet article. Comprendre cette notion aidera l'ingénieur Big Data àsélectionner la méthode de stockage de données appropriéeet, par conséquent, l'optimisation des coûts et des opérations de l'organisation.