Qu'est-ce qu'un lac de données

L’extraction et le stockage des données sont aujourd’hui cruciaux dans tous les secteurs. Ces informations stockées peuvent ensuite être utilisées pour améliorer une application, une entreprise ou une entreprise.

Un lac de données est un référentiel conçu pour stocker tous types de données sans aucun schéma prédéterminé, c'est-à-dire que nous pouvons les sauvegarder brutes sans les prétraiter.

Ces technologies utilisent la procédure ELT (Extract, Load and Transform), qui fait référence à l'extraction de données d'une source originale et à leur chargement dans la source finale, qui est le lac de données. Par la suite, ceux qui vous intéressent peuvent être filtrés, regroupés ou sélectionnés.

L’un des avantages de l’utilisation des lacs de données par rapport à d’autres architectures est la rapidité d’ingestion des données puisqu’il n’est pas nécessaire de les nettoyer avant de les enregistrer. De plus, nous ne perdons pas non plus d’informations puisqu’elles sont toutes stockées.

De nombreux lacs de données prennent en charge le stockage de données distribué, augmentant ainsi la capacité d'ingestion de données et les rendant hautement évolutifs.

En n’ayant pas de schéma prédéfini, la collecte des données est très rapide, permettant de récupérer et de traiter les données en temps réel.

Les lacs de données autorisent des formats structurés, semi-structurés et non structurés. Cette fonctionnalité permet d'y enregistrer tous types d'informations quel que soit leur format.

Nous avons vu que les informations stockées dans les lacs de données sont des données brutes. Cependant, il peut y avoir des couches supérieures où ces données sont traitées pour fournir au client ou à l'utilisateur les informations dont il a besoin.

Ci-dessous, nous montrons certaines des couches typiques présentes dans une architecture de lac de données.

Les entrepôts de données permettent uniquement de stocker les données avec une structure précédente. En revanche, les lacs de données acceptent tous types de formats : structurés, semi-structurés et non structurés.

Dans les lacs de données, nous pouvons fréquemment trouver des images, des vidéos ou des textes que l'on ne trouve pas dans les entrepôts de données.

Les entrepôts de données suivent un processus appelé ETL (Extract, Transform and Load). La transformation et le nettoyage des données sont exécutés avant le stockage sur le système cible. Cela rend l’épargne plus lente.

Au lieu de cela, les lacs de données suivent ELT (Extract, Load and Transform) où les données sont nettoyées et traitées après avoir été enregistrées sur le système cible.

La vitesse d'ingestion est plus élevée dans les processus ELT, c'est-à-dire dans les lacs de données, puisqu'aucun temps n'est perdu dans le traitement des informations avant leur stockage.

Dans les entrepôts de données, il y a une transformation de l'information avant de la sauvegarder pour garantir sa fiabilité et sa conformité au schéma avec lequel l'entrepôt de données a été conçu.

Les entrepôts de données disposent d'un meilleur système de protection des données car ils fonctionnent sur le marché depuis plus longtemps.

Les lacs de données s'adaptent plus facilement aux changements puisqu'un entrepôt de données, ayant une structure prédéfinie, rend le processus d'adaptation aux exigences des clients difficile. Les lacs de données, n’ayant pas de structure prédéfinie, permettent une plus grande polyvalence et agilité.

Les entrepôts de données nous permettent d'obtenir des informations plus détaillées et plus fiables puisque les données ont été filtrées et nettoyées avant d'être enregistrées.

En revanche, dans un lac de données, les données sont brutes. Si quelqu’un accède au lac de données avec peu d’expérience, il peut recevoir des informations de mauvaise qualité et peu fiables.

Certaines plateformes permettent d'utiliser ce type d'architecture pour stocker tous types de données. Les plus connus sont AWS (Amazon Web Server), Azure, Google Cloud et Cloudera.

Tous ont une grande expérience dans la mise en œuvre des technologies Big Data et Machine Learning, qui vous aideront à tout moment dans la mise en œuvre de lacs de données.

Il existe des cours sur des plateformes d'apprentissage comme Udemy pour apprendre à gérer des lacs de données et des entrepôts de données et devenir un ingénieur big data :