Lorsqu’une entreprise est confrontée à un volume important de données, un data lake — lac de données en français — devient rapidement incontournable. Véritable réservoir de données brutes, le data lake représente un outil puissant s’il est pensé correctement. Nous vous donnons dans cet article les cinq meilleures pratiques à respecter pour que votre data lake ne se transforme pas en data swamp (marécage de données) comme disent les initiés.
Qu’est-ce que le Data Lake ?
Créer un lac de données (ou data lake) revient à centraliser au niveau de l’entreprise les données brutes et non structurées. L’ensemble du personnel ou des personnes intéressées peuvent ensuite naviguer dans le lac de données pour accéder aux données et les manipuler. Le data lake permet donc de conserver les données afin de faciliter leur exploitation à un stade ultérieur.
Rendre le data lake navigable
Le lac de données contient des données brutes, provenant de différentes sources et non structurées. Cela ne signifie pas que les données y sont stockées pêle-mêle sans aucune logique.
Les utilisateurs du data lake doivent pouvoir localiser les données dont ils ont besoin. En effet, le data lake a pour but de proposer un point d’accès centralisé aux données. Il est donc important que tout à chacun puisse s’y retrouver.
Pour cela, les métadonnées sont essentielles et il faut développer une méthodologie adéquate pour ajouter des données dans le data lake. L’entreprise doit doter ses employés d’une boussole pour trouver leur chemin.
S’assurer que le data lake soit accessible
Un bon data lake n’est pas réservé aux marins expérimentés ! Les différents employés qui vont utiliser et manipuler les données ne sont pas forcément experts dans le domaine. Il importe donc de leur simplifier la vie afin d’encourager l’adoption du lac de données et la transformation vers une culture d’entreprise data driven (orienté données).
Les différents utilisateurs doivent dès lors pouvoir localiser les données dont ils ont besoin, les nettoyer (ou structurer), les standardiser ou encore les consolider. Cela implique un véritable travail de communication et de formation en amont. Certains logiciels comme celui développé par Ryax facilitent également cette harmonisation en proposant un framework unifié au niveau de l’entreprise.
À l’avenir, n’importe quel employé devra maîtriser certains outils de base concernant l’analyse des données. On peut comparer cela à l’arrivée de l’ordinateur en entreprise. Il y a une trentaine d’années, seul un salarié sur quatre utilisait un ordinateur. Aujourd’hui, ce taux avoisine 100%. Malgré cette évolution, l’humain reste encore au cœur de beaucoup d’organisations et consacrer du temps et de l’argent à aider ses employés à s’adapter payera donc sur le long terme.
Définir une bonne gouvernance des données
Soyons francs, peu d’entreprises souhaitent consacrer des ressources à la mise en place d’une gouvernance des données sophistiquée.
Encore trop souvent négligée, la gouvernance des données se révèle cependant essentielle. Les politiques concernant l’utilisation des données doivent être clairement établies et communiquées au niveau de l’entreprise. Une bonne gouvernance des données permet d’éviter les erreurs et de fédérer les différents acteurs de l’entreprise autour d’une volonté commune.
Le Chief Data Officer ou le responsable données doit notamment penser aux éléments suivants :
- Définir différents niveaux d’accès en fonction de la catégorie d’utilisateurs. Certaines données sont plus sensibles que d’autres et tous les départements ou les employés ne doivent pas forcément avoir accès à l’ensemble des données ;
- Établir clairement une politique en matière d’ajout des données dans le lac de données (par exemple concernant les métadonnées, comme évoqué plus haut) ;
- S’assurer qu’il existe une forme de contrôle de l’exploitation des données.
Garantir la sécurité du data lake
La sécurité des données est un enjeu trop souvent sous-estimé. Bien que les investissements augmentent, les menaces sont aussi de plus en plus nombreuses. La proportion d’attaques indirectes affiche une forte hausse ces dernières années comme l’indique Accenture dans son rapport 2020 : « Innovate for Cyber Resilience ».
Au-delà des attaques malveillantes, un employé négligent ou un bug informatique peuvent altérer certains éléments. Prendre des décisions sur la base de données de mauvaise qualité : cela ne fonctionne pas.
De plus, il est important de s’assurer de la conformité avec les règles en vigueur concernant notamment la protection des données personnelles (concernant l’Union européenne, consultez notre article « Data et RGPD : ce qu’il faut savoir ».
Garantir la sécurité du data lake
Dès sa conception, un lac de donnée doit être scalable. En effet, la quantité de données disponibles croît de manière exponentielle, en raison notamment du développement de l’internet des objets. Selon certaines sources, le nombre d’objets connectés devrait dépasser les 40 milliards d’ici à 2027. Voilà déjà longtemps que l’esprit humain ne peut plus appréhender le volume de données créées. Pour garantir la scalabilité du lac de données, certaines questions doivent être posées d’emblée :
- Faut-il privilégier une structure cloud, locale ou hybride ?
- Vais-je gérer mes données en interne ou suis-je prêt(e) à outsourcer certains aspects du traitement de données ?
- Vais-je privilégier une scalabilité verticale ou horizontale ?
- Quels sont les coûts associés au déploiement continu du système afin de garantir cette scalabilité ?
- Quelles sont les limites de mon data lake ?
- Quand dois-je nettoyer mon lac de données ?
La nécessité d’une approche globale
En 2020, collecter des données est simple comme bonjour. En revanche, exploiter les données ne s’improvise pas. Lorsque l’on traite un certain volume de données, un data lake s’avère rapidement indispensable pour maintenir un semblant d’organisation.
Ryax vous propose une plateforme déverrouillée (open source) pour traiter l’ensemble de vos flux de données. Grâce à son interface intuitive, appréhender le logiciel Ryax et se familiariser avec un traitement analytique des données devient à la portée du plus grand nombre.
L’usage d’une seule et unique plateforme de data science simplifie grandement la mise en place d’une bonne gouvernance data et d’une culture d’entreprise orientée données. Pour en savoir plus sur cette solution unifiée et harmonisée au niveau de l’entreprise, prenez contact sans tarder avec nos équipes.
La Ryax Team.