Guide comparatif : data lake vs data warehouse

Gérer des données, c’est un peu comme administrer une ville en pleine croissance. Dans une partie de la ville, les quartiers sont planifiés avec soin : les logements, les bureaux et les services répondent à des usages spécifiques. De l’autre côté, on trouve de grands espaces ouverts, prêts à être aménagés et adaptés selon les besoins, mais moins structurés. Les data lakes sont les grands espaces de l’univers des données : ils stockent aussi bien des données non structurées que structurées. Les data warehouses, quant à eux, ressemblent plutôt à des quartiers d’affaires bien ordonnés, conçus pour un usage rapide et efficace.

Qu’est-ce que cela implique concrètement pour le stockage des données ? Faut-il les organiser dans un data warehouse ou les conserver dans un data lake ? Ces deux solutions jouent un rôle essentiel dans le stockage, la gestion et l’analyse des données. L’essentiel est de savoir laquelle répond le mieux à vos besoins, ou si vous avez besoin des deux. Explorons ensemble les solutions de stockage des data lakes et data warehouses, ainsi que ce qu’elles peuvent apporter à votre entreprise.

Imaginez un vaste lac naturel. Il recueille tout ce qui s’y déverse – ruisseaux, pluie et eaux de ruissellement – sans filtrer ni organiser son contenu. Dans le monde des données, un data lake fonctionne de la même façon : il sert de référentiel pour des données brutes et non traitées, issues de sources variées. Contrairement aux systèmes de stockage traditionnels, il ne requiert aucun formatage ni organisation préalable des données.

Vous avez peut-être entendu parler du concept de data lakehouse et supposé qu’il s’agissait de la même chose qu’un data lake, mais il existe une différence essentielle entre les deux. Un data warehouse est, en termes simples, un référentiel de données : il héberge de grands volumes de données déjà traitées. (On y reviendra !) Là où un data lake stocke des données brutes, un data lakehouse combine la flexibilité d’un data lake avec les capacités structurées d’un data warehouse : c’est une solution hybride.

Les data lakes sont idéaux si vous avez besoin de stocker des types de données variés : des données structurées comme les fiches clients, et des données non structurées comme des vidéos, des flux de capteurs IoT ou des publications sur les réseaux sociaux. Ils sont également optimisés pour les analyses avancées, comme l’apprentissage machine et la modélisation prédictive, puisque les analystes peuvent travailler directement sur les données brutes, sans prétraitement important.

En tant que hubs de stockage centralisés, les data lakes sont axés sur la flexibilité et la montée en charge. Voici comment leur adaptabilité peut soutenir votre activité :

• Stockez tous types de données : un data lake peut gérer aussi bien des données structurées (tableurs et enregistrements CRM) que des données non structurées (fichiers vidéo, flux IoT ou e-mails), sans prétraitement ni formatage préalable.
• Boostez vos analyses avancées : les data lakes permettent de réaliser des analyses complexes, de l’apprentissage machine et de la modélisation pilotée par l’IA directement sur les données brutes. Ces capacités accélèrent la génération d’insights et stimulent l’innovation.
• Profitez d’une évolutivité à moindres coûts : en stockant les données sous leur forme brute, les data lakes éliminent les coûts liés à l’organisation et à la restructuration de grands volumes de données. C’est souvent une option plus abordable lorsque vous travaillez avec des jeux de données massifs.
• Accédez aux données en temps réel : avec les bons outils, les data lakes peuvent prendre en charge le streaming et l’analyse en continu, ce qui est essentiel pour des secteurs comme la finance ou le commerce de détail.

Voyons comment les data lakes sont utilisés dans différents secteurs d’activité.

• Streaming média : les plates-formes de vidéo ou de musique en streaming utilisent des data lakes pour stocker et analyser les données d’activité non structurées de leurs utilisateurs, afin d’optimiser les recommandations de contenu en temps réel.
• IoT (Internet des objets) : les usines intelligentes s’appuient sur la technologie IoT pour transformer la fabrication en connectant capteurs, machines et systèmes afin de collecter des données en temps réel. Ces usines surveillent les performances des équipements, anticipent les pannes et optimisent leurs opérations pour enregistrer une efficacité maximale.
• Finance : les banques peuvent utiliser des data lakes pour détecter les fraudes en analysant les patterns de transactions instantanées en parallèle des données historiques de compte.
• Santé : les hôpitaux peuvent stocker des dossiers patients, des données d’imagerie et des données de suivi en temps réel pour alimenter des outils d’IA de diagnostic et améliorer la prise en charge des patients.
• Ventes : les data lakes agrègent les données CRM, les interactions web et les tendances commerciales, rendant possible la modélisation prédictive pour les ventes incitatives et croisées.
• Commerce de détail omnicanal : les enseignes centralisent les données de leurs boutiques en ligne, de leurs points de vente physiques et de leurs programmes de fidélité pour créer des expériences personnalisées et optimiser la gestion d’inventaire.

Imaginez un data warehouse comme un centre de distribution très organisé. Tout comme un entrepôt stocke des produits à des emplacements précis pour en faciliter la récupération, un data warehouse conserve des données structurées, traitées et prêtes à être analysées. Tout est étiqueté, catégorisé et optimisé pour gagner en efficacité, vous permettant d’accéder aux informations dont vous avez besoin en un instant.

Les data warehouses sont conçus spécifiquement pour analyser de grands volumes de données historiques. Ils prennent en charge des tâches telles que le suivi des tendances financières, la surveillance des indicateurs de performance et la génération de prévisions. Contrairement aux data lakes, lesquels sont pensés pour la flexibilité, les data warehouses sont optimisés pour la précision et la rapidité. Piliers de longue date des stratégies de données en entreprise, ils ont aujourd’hui considérablement élargi leurs capacités grâce à des solutions modernes comme les entrepôts cloud.

Vous avez besoin d’un accès rapide à vos données ? C’est le cas de nombreuses entreprises, et c’est précisément pour cela que les data warehouses sont si utiles. Vous bénéficiez également d’autres avantages en les utilisant :

• Reporting et analyse simplifiés : les data warehouses sont optimisés pour interroger des données structurées, ce qui en fait la solution idéale pour générer des rapports et des tableaux de bord.
• Des décisions plus rapides : des données bien organisées sont plus faciles à analyser, ce qui vous permet d’exploiter rapidement les insights.
• Moins de dépendance à l’infrastructure physique : les data warehouses dans le cloud éliminent le besoin de coûteux centres de données sur site, tout en offrant des solutions de stockage évolutives.
• Intégration avec les plates-formes de données client (CDP) et les plates-formes d’entreprise : en intégrant un data warehouse à des plates-formes d’entreprise ou des CDP, comme Data 360, vous pouvez accéder à l’ensemble de vos données structurées et non structurées et les analyser depuis un seul et même endroit.

Parmi les principales utilisations des data warehouses, on peut citer les suivantes :

• Reporting de base : vous pouvez utiliser les data warehouses pour générer des rapports précis et à jour sur vos KPI, vos performances financières et votre efficacité opérationnelle.
• Intelligence commerciale : vous pouvez exploiter des tableaux de bord analytiques et des scorecards pour obtenir de puissants insights.
• Prévisions d’entreprise : vous pouvez analyser les tendances historiques pour anticiper vos revenus futurs, vos besoins en stocks ou la demande du marché.

• Capacités analytiques : les data lakes offrent une grande flexibilité pour l’apprentissage machine et l’IA, tandis que les data warehouses sont plus adaptés à l’intelligence commerciale traditionnelle et au reporting opérationnel.
• Coût et volume : bien que les data lakes sont moins coûteux à faire évoluer, les data warehouses offrent plus d’efficacité pour les jeux de données réduits et à forte valeur ajoutée.
• Accès et utilisateurs : les data lakes sont idéaux pour les profils techniques, tandis que les data warehouses s’adressent à un éventail plus large de métiers.

Chaque système a ses points forts. Le choix dépend des besoins de votre entreprise. Dans certains cas, leur combinaison, par le biais de solutions comme Salesforce Data 360, vous permet de tirer le meilleur des deux approches.

Les entreprises modernes n’ont plus à choisir entre un data lake et un data warehouse. En combinant leurs atouts, vous bénéficiez d’une approche unifiée et puissante pour le stockage et l’analyse de vos données. Ensemble, ils vous permettent de gérer aussi bien vos besoins en données en temps réel que votre planification stratégique à long terme.

Des plates-formes comme Data 360 simplifient cette intégration en se connectant à vos données où qu’elles se trouvent, que ce soit dans un data lake, un data warehouse ou un système hérité. Data 360 transforme l’information en action en centralisant toutes vos données dans un modèle unique et exploitable, et en les activant dans vos applications, vos agents IA et vos expériences.