Illustration présentant six avantages d’un data lakehouse : évolutivité et flexibilité, réduction des silos, amélioration de l’efficacité opérationnelle, réduction des coûts, activation des insights en temps réel, et prise en charge de l’analytique avancée et de l’IA.

FAQ sur le data lakehouse

Un data lakehouse est une architecture moderne qui associe la flexibilité et l’évolutivité d’un data lake à la structure et à la gouvernance d’un data warehouse.

Un data warehouse est conçu pour les données structurées et s’avère idéal pour l’intelligence commerciale et le reporting. Un data lakehouse, quant à lui, combine les capacités de traitement des données structurées d’un data warehouse avec la flexibilité nécessaire pour gérer des données non structurées, comme les publications sur les réseaux sociaux ou les relevés de capteurs IoT.

Un data hub est un point de connexion central permettant le partage de données entre les systèmes, mais qui ne stocke pas les données lui-même. Un data lakehouse, en revanche, stocke, gère et organise tous types de données en un seul endroit, tout en maintenant la gouvernance indispensable à un usage sécurisé et fiable. Dans un contexte ferroviaire, le data hub jouerait le rôle d’« aiguilleur », tandis que le data lakehouse serait la « destination » où les données sont analysées et exploitées.

Parmi les avantages, on peut mentionner une architecture de données simplifiée et unifiée, une bonne prise en charge de l’intelligence commerciale traditionnelle comme des workloads avancés d’IA et d’apprentissage machine, une meilleure qualité et gouvernance des données, ainsi qu’une réduction de la redondance des données entre les systèmes.

Les data lakehouses reposent principalement sur des formats de tables ouverts tels que Delta Lake, Apache Iceberg et Apache Hudi. Ces technologies s’appuient sur un stockage objet cloud évolutif, auquel elles ajoutent des capacités transactionnelles et l’application de schémas aux data lakes.

En unifiant les données structurées et non structurées au sein d’une seule plate-forme, un data lakehouse peut éliminer le recours à des processus coûteux et chronophages comme l’ETL. Vos équipes peuvent ainsi :

  • Exécuter des modèles d’IA et d’apprentissage machine plus efficacement
  • Obtenir des informations en temps réel pour prendre des décisions plus éclairées
  • Personnaliser les expériences clients en exploitant des données issues de sources multiples

Oui, les data lakehouses sont de plus en plus conçus pour traiter des flux de données en temps réel et permettre une exploitation immédiate des données. Cette capacité permet aux organisations d’obtenir des informations à la minute près, ce qui est essentiel pour les analyses opérationnelles et les applications en direct.

  • Contrôles d’accès : limitez la visibilité des données à ce dont chaque collaborateur a besoin dans le cadre de son travail.
  • Audit des données : suivez qui accède aux données, à quel moment et dans quel but.
  • Formats structurés : utilisez des méthodes standardisées d’organisation des informations pour garantir cohérence et conformité.