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Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Illustration d'éléments informatiques mettant en évidence un point d'interrogation

Aperçu

Un entrepôt de données (entrepôt de données) permet aux entreprises de gérer efficacement les volumes croissants de données, d'améliorer la sécurité des données, de réduire les coûts de stockage des données et d'exploiter l'IA générale et la veille stratégique. Découvrez le fonctionnement des entrepôts de données, les principaux avantages de l'adoption d'une architecture de lakehouse de données et comment accéder à l'analyse en temps réel et à l'apprentissage machine, quel que soit l'emplacement de stockage des données : dans un lakehouse, un entrepôt de données ou un data lake.

Le changement de stratégie de rapatriement des données vers le nuage : que nous apprennent les données ?

Découvrez pourquoi plus de 200 gestionnaires de TI repensent leurs stratégies exclusivement basées sur le nuage pour leurs entrepôts de données (entrepôts de données) et optent pour des déploiements sur place, dans un nuage privé ou hybrides afin d'améliorer les performances.

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Data lakehouse

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un entrepôt de données (entrepôt de données) est une plateforme de gestion de données qui combine les aspects d'un entrepôt de données et d'un lac de données, avec des avantages supplémentaires en termes de performance, de sécurité et de flexibilité. Un lac de données est essentiellement un entrepôt de données haute performance, capable de prendre en charge tous les types de données (structurées, non structurées et semi-structurées) grâce à des outils de traitement de données intégrés. Il en résulte une plateforme unique et puissante de gestion des données qui alimente le traitement des données pour l'IA et l'analyse avancée.

Les innovations en matière d'architecture de lac de données ont favorisé son adoption, également stimulée par la nécessité de gérer plus efficacement des volumes croissants de données diverses, de combler le fossé entre un lac de données et un entrepôt de données, et de fournir une IA et une intelligence d'affaires fiables .

Quelles sont les différences entre les lacs de données, les entrepôts de données et les entrepôts de données ?

Bien qu'un lac de données, un lac de données et un entrepôt de données soient tous des référentiels de données, chacun présente des différences distinctes et des cas d'utilisation spécifiques. Comparons les trois approches de données.

Un entrepôt de données permet de centraliser le stockage des données structurées, en consolidant les données provenant de sources multiples en un seul emplacement. Ainsi, les entrepôts de données décloisonnent l'information, offrant aux utilisateurs professionnels un accès rapide aux données et la possibilité d'interroger ces données pour générer des rapports et des analyses. Les entrepôts de données prennent en charge l'exploration de données, l'analyse de données et les cas d'utilisation de l'informatique décisionnelle, permettant aux organisations de comprendre leurs performances commerciales, de déceler les tendances et de prendre des décisions d'affaires plus éclairées.

Cependant, les entrepôts de données ne sont pas sans défis, les processus ETL (extraction, transformation et chargement) complexes augmentant les exigences de gestion et faisant grimper les coûts. De plus, les entrepôts de données hors nuage peuvent avoir du mal à évoluer pour soutenir la croissance des données d'entreprise et les nouveaux cas d'utilisation, ce qui a un impact supplémentaire sur le coût total de possession.

Un lac de données stocke de grands volumes de données structurées et non structurées, et peut facilement évoluer pour prendre en charge des volumes croissants. La capacité de prendre en charge différents types et formats de données rend les lacs de données adaptés aux cas d'utilisation des mégadonnées, comme l'apprentissage machine et la science des données, et offre une option plus rentable qu'un entrepôt de données.

Mais la complexité et la taille des lacs de données nécessitent une gestion appropriée pour éviter que les données ne deviennent ingérables et difficiles à gérer, et nécessitent généralement l'intervention de data scientists ou d'ingénieurs de données pour exploiter efficacement les données.

Historiquement, les entrepôts de données et les lacs de données étaient déployés sous forme d'architectures individuelles et cloisonnées, ce qui nécessitait le partage des données entre deux systèmes. Un entrepôt de données (entrepôt de données) peut être utilisé en tandem avec un lac de données et un entrepôt de données, offrant une option de stockage flexible et économique pour tous les types et formats de données et éliminant le besoin de multiples copies de données sur différents systèmes.

Grâce à la prise en charge des transactions ACID, les utilisateurs peuvent exécuter des requêtes via des commandes SQL pour des données structurées et non structurées, en utilisant une IA et des analyses haute performance pour une variété de cas d'utilisation. Par conséquent, les organisations peuvent renforcer leur puissance analytique pour permettre des opérations plus intelligentes, en appliquant ces connaissances pour personnaliser l'expérience client, améliorer la prise de décision, accélérer le développement de produits, optimiser les flux de travail et accélérer la croissance des revenus.

Pourquoi les organisations adoptent-elles une architecture de type lac de données ?

Les limites des architectures de données traditionnelles, comme les coûts élevés et l'évolutivité limitée, incitent les organisations à adopter les lacs de données. Une enquête récente a révélé que 87 % des plus de 200 gestionnaires des TI interrogés prévoient de rapatrier leurs charges de travail d'ici deux ans.

Plusieurs facteurs contribuent à la volonté d'adopter une approche d'architecture de données plus moderne, notamment :

  • Augmentation des volumes de données non structurées : les organisations ont besoin d’une méthode plus efficace pour stocker, gérer et utiliser les courriels, les publications sur les médias sociaux, les images de produits, les vidéos, les transcriptions des centres d’appels, les messages de clavardage, etc.
  • Priorité absolue au service à la clientèle : l’analyse avancée et l’apprentissage machine au sein d’une architecture de lac de données peuvent aider à identifier les comportements des clients, à tirer des enseignements des interactions de service et à créer des expériences plus ciblées et axées sur les données.
  • Réduction des coûts : L’utilisation d’un lac de données peut réduire les coûts de stockage et de traitement, ainsi qu’améliorer la gestion des données pour diverses charges de travail.
  • Adopter une stratégie de données hybride : une architecture de lac de données offre aux organisations la flexibilité d’exploiter à la fois le stockage de données dans le nuage et hors nuage en fonction des exigences de déploiement, de sécurité et de conformité souhaitées.

Comment fonctionne un lac de données ?

Un entrepôt de données (lacune de données) se compose généralement de cinq couches :

  • Couche d'ingestion
  • couche de stockage
  • Metadata layer
  • couche API
  • Couche de consommation

Explorons le rôle de chacun :

La couche d'ingestion, la première couche, recueille les données provenant de diverses sources, telles que les bases de données transactionnelles, les bases de données NoSQL et les API. À partir de là, les données sont transformées en un format accessible pour que le lac de données puisse les stocker et les analyser.

La couche de stockage est l'endroit où toutes les données (non structurées, structurées et semi-structurées) sont ingérées dans le système de stockage lacustre et stockées. Les données sont stockées dans des formats de fichiers ouverts pour optimiser les performances analytiques.

La troisième couche est la couche de métadonnées qui classe les métadonnées associées aux données qui ont été ingérées et stockées.

La quatrième couche utilise des API pour effectuer des analyses plus avancées, permettant aux outils d'analyse et aux applications tierces d'interroger les données au sein de l'architecture du lac de données. Cette couche prend en charge le traitement des données en temps réel, permettant aux équipes d'accéder à des analyses en temps réel même lorsque les données sont mises à jour et actualisées.

La couche de consommation permet aux applications et aux outils d'accéder à toutes les métadonnées et données stockées dans l'entrepôt de données. Cela permet aux utilisateurs professionnels d'accéder aux données souhaitées, leur permettant ainsi d'effectuer des tâches d'analyse telles que la création de tableaux de bord, la visualisation des données, les requêtes SQL et les tâches d'apprentissage automatique.

Quels sont les avantages commerciaux d'une architecture de lac de données ?

Les entrepôts de données (entrepôts de données) offrent de nombreux avantages aux organisations et aux utilisateurs, tels qu'une meilleure gestion des données, des économies de coûts et une IA et un apprentissage machine améliorés à partir d'une source unique. Voici quelques-uns des principaux avantages qu'un lac de données peut offrir :

  • Une source unique de vérité : unifiez la gestion des données et intégrez les données provenant de sources multiples et de formats variés pour une cohérence des données.
  • Évolutivité souhaitée : grâce à des ressources de stockage et de calcul distinctes, un ensemble diversifié de charges de travail peut être supporté et mis à l’échelle.
  • Nouvelles opportunités pour l'IA de génération : les capacités et la structure d'un lac de données permettent aux organisations d'exploiter les ressources de données pour les applications d'IA de génération et de les utiliser pour la création de contenu, l'analyse et les réponses personnalisées et rapides.
  • Performances analytiques : Améliorez les performances des requêtes de données pour accroître la rapidité et la précision des résultats.
  • Gouvernance fiable des données : Cadre et contrôles robustes de gouvernance des données pour assurer la qualité et la sécurité des données.
  • Flexibilité de déploiement : optimisez les coûts et les performances grâce à des options de déploiement hors nuage, hybrides et multicloud.

Comment OpenText peut-il vous aider à profiter des avantages d'un lac de données ?

Grâce à l'analyse en temps réel et à l'apprentissage automatique intégré, OpenText permet aux organisations d'analyser en toute transparence les données au sein d'un lac de données, optimisant ainsi l'utilisation des ressources et réduisant le coût total de possession.

OpenText aide les entreprises à tirer pleinement parti d'une architecture de lac de données moderne, ancrée dans OpenText™ Analytics Database (Vertica) pour des analyses hautes performances et évolutives à travers les entrepôts de données et les lacs de données.

Le moteur unifié d'OpenText prend en charge le SQL haute performance, l'analyse avancée et les formats de données ouverts, vous offrant la vitesse d'un entrepôt de données avec l'échelle et l'ouverture d'un lac de données. Que ce soit sur place, dans le nuage ou dans des environnements hybrides, OpenText permet aux organisations d'unifier leur paysage de données et d'exécuter des analyses où que se trouvent les données, sans compromis.

Pour étendre ces capacités, la plateforme d'analyse et d'IA composable d'OpenText permet aux organisations d'extraire des informations plus approfondies, de gouverner les données plus efficacement et de générer de la valeur à l'échelle de l'entreprise.

Pour approfondir les connaissances, Knowledge Discovery utilise l'IA avancée et l'apprentissage machine pour traiter et analyser des données non structurées telles que des documents, des courriels, des vidéos et des fichiers audio – des types de contenu essentiels que les maisons traditionnelles au bord des lacs négligent souvent. OpenText™ Intelligent Classification enrichit encore davantage ces fonctionnalités grâce au traitement du langage naturel, en découvrant les sentiments, les sujets et les entités clés à partir de volumes massifs de texte. OpenText™ Intelligence offre aux utilisateurs professionnels des tableaux de bord interactifs et des analyses en libre-service pour accélérer la prise de décision.

Au-delà de l'analytique des données, OpenText répond aux besoins essentiels des entreprises en matière de confiance, de gouvernance et de sécurité des données. OpenText™ Data Discovery analyse, classe et cartographie automatiquement les données provenant de silos différents, offrant ainsi aux organisations une visibilité sur les informations sensibles et réglementées et réduisant les risques avant même que les données n'entrent dans l'environnement analytique. La protection et la confidentialité des données ajoutent une sécurité de niveau entreprise axée sur les données grâce au chiffrement préservant le format, à la tokenisation et aux contrôles de confidentialité basés sur des politiques, garantissant ainsi la protection de vos données tout au long de leur cycle de vie.

Ensemble, ces fonctionnalités transforment l'offre de lac de données d'OpenText en un écosystème holistique, prêt pour l'entreprise, conçu pour la rapidité, l'intelligence, la sécurité et la confiance.

Découvrez comment une plateforme analytique rapide et évolutive peut soutenir votre entreprise et analyser les données, peu importe leur emplacement de stockage.

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