Le Data Lake, ou lac de données, est un emplacement pour le stockage des Big Data bruts, qui ne sont analysés et organisés que par la suite. Il permet de stocker des données sans se préoccuper de la capacité de stockage. Il offre une grande flexibilité et une économie importante. Le Data Lake peut être mis en place sur site ou sur le Cloud.
Qu’est-ce que le Data Lake ?
Le Data Lake, ou lac de données, est un emplacement où les Big Data de tous les genres sont stockés et analysés. Il peut stocker tout aussi bien les données structurées que les données non structurées. Les données recueillies peuvent être conservées pour un usage futur. Elles sont donc stockées à l’état brut et en vrac, à la différence des Warehouse traditionnels. Le Data Lake a été créé par le responsable des technologies chez Pentaho, James Dixon.
La configuration du Data Lake se déroule sur un serveur de clusters standard. Elle permet de stocker des données sans être freiné par la capacité de stockage de l’emplacement. Les clusters peuvent être utilisés sur le site ou encore dans le Cloud. Les flux entrants apparaissent sur Le Data Lake sans avoir subi de schéma strict. L’information recueillie est par la suite traitée et transformée facilement.
Le Data Lake s’appuie surtout sur un système de gestion de fichiers, partagé sur un réseau. Il tire profit des ressources de la base de données de destination. Les données brutes de tout type sont analysées par la suite pour identifier les domaines qui exigent plus d’attention.
Les atouts d’un Data Lake
Les Big Data sont habituellement trop lourds et complexes pour les emplacements traditionnels. Les entreprises génèrent de plus en plus de données. L’un des principaux atouts du Data Lake est qu’il peut charger rapidement toutes les données et les rendre exploitables par la suite. Sa flexibilité vous permet d’organiser vous-même les différentes données selon vos besoins. Les données absorbées en temps réel permettent aux applications d’interagir directement avec elles.
Cette flexibilité apporte une grande économie de temps puisque c’est la définition d’un schéma qui ralentit habituellement le processus car les données de n’importe quel type sont immédiatement stockées. L’organisation reste à définir plus tard si elle s’avère nécessaire. Cela donne aux analystes le temps d’examiner et d’analyser les données plus facilement. Ils ont le loisir d’accéder aux données qu’ils cherchent selon les différents cas d’usage.
Une organisation facilitée
Même si les données sont non structurées au départ, il est facile de les organiser par la suite. Elles peuvent être cataloguées rapidement pour l’obtention des métadonnées. Comme il n’y a pas eu de schéma imposé au départ, les données d’origine sont conservées et organisées selon vos objectifs. L’information est centralisée et il devient possible de remplacer les infrastructures data plus anciennes. L’innovation s’en trouve accélérée.
L’avantage est énorme à condition de bien maîtriser les outils technologiques qui permettent de bien exploiter l’information. En effet, le fait que les données soient recueillies à l’état brut implique qu’elles doivent être organisées et exploitées par un expert qui saura comprendre et dégager les liens à faire entre elles.
La puissance de calcul
Un autre atout important du Data Lake est que la puissance de calcul est associée directement au stockage. Il devient plus facile de traiter les données et de les adapter pour des applications et pour des actions spécifiques. Si vous avez besoin de plus de capacité de stockage, le cluster du Data Lake s’adapte aux modifications. Les spécialistes peuvent aussi se servir du Data Lake pour construire des modèles prédictifs efficaces qui peuvent être appliqués aux flux entrants.
En effet, avec le nombre de plus en plus important de métadonnées, il n’est plus possible de faire migrer continuellement de l’information pour libérer de l’espace. C’est pourquoi il est nécessaire, pour les entreprises, d’intégrer leurs données à un nouveau système sans se préoccuper du stockage. Des systèmes comme Hadoop et le Cloud sont appelés à être liés au Data Lake.
Les usages d’un Data Lake
Comme il recueille des données brutes de n’importe quel type, le Data Lake a de multiples usages pour l’entreprise. Il est particulièrement utile dans le domaine des relations avec les clients puisque vous pouvez collecter les données provenant de vos interactions avec eux. À partir des données recueillies, il devient possible d’appliquer des modèles prédictifs ou des algorithmes de manière à anticiper les réactions futures des consommateurs ou à résoudre des problèmes.
Il est encore difficile d’imaginer toutes les applications possibles du Data Lake étant donné la flexibilité du système et la possibilité d’établir des liens entre de multiples données. Vous pouvez tirer profit de différents éléments comme les environnements de fabrication et l’usage qui est fait des produits.
Le Data Lake et le Cloud
Plusieurs experts estiment que le Cloud constitue le meilleur socle pour la construction d’un Data Lake. Il est plus facile de cette façon de s’adapter à la demande, peu importe le nombre de ressources qui s’accumulent. L’intérêt est bien sûr économique avant tout. L’espace nécessaire est moindre et l’évaluation des besoins ne constitue pas une préoccupation.
Avec Google Cloud Platform ou Microsoft Azure, vous avez accès à une multitude de moyens de développer des applications. Le Cloud rend possible une exploitation optimale du Data Lake.
Bien entendu, le Cloud suscite quelques inquiétudes sur le plan de la sécurité. Plusieurs estiment qu’il est risqué d’y stocker ses données, même si la sécurité du Data Lake en Cloud s’est améliorée. Et la mise en place du Data Lake en Cloud est plus rapide que sur site. Elle est aussi plus simple. Avec un modèle de facturation, le système peut être déployé à peu de frais. Et lorsque les besoins augmentent, le Cloud permet de s’adapter à mesure que la croissance s’effectue.
Le Data Lake sur site
Le Data Lake sur site est souvent adopté pour la sécurité qu’il garantit. Cependant, l’infrastructure à créer demande beaucoup d’espace, ce qui est plus compliqué et plus coûteux sur site. L’installation et la configuration s’avèrent aussi plus compliquées dans ce cas. La mise en place peut demander plusieurs semaines, voire quelques mois, même si les avantages à long terme valent le temps que vous y consacrez.
Il y a aussi le problème de l’augmentation des besoins en stockage. Là encore, l’augmentation du stockage demande du temps. De plus, cette augmentation du stockage sur site demande l’approbation des gestionnaires, ce qui implique encore plus de temps à attendre. Il est important de bien estimer les besoins matériels avant la mise en place. Cette évaluation est difficile puisque l’évolution des besoins peut s’avérer imprévisible.
Qu’il s’agisse du Cloud ou du site, les deux usages se justifient. Plusieurs entreprises optent pour des combinaisons des diverses options. Il est possible de tout miser sur le site, tout comme vous pouvez utiliser plusieurs Clouds. Il y est aussi possible de se servir à la fois du Cloud et du site.
Pour conclure, le Data Lake est souvent mis en place sur Hadoop. Il s’agit d’un framework libre qui contribue à la création d’applications liées au stockage des données et à leur traitement. Il permet de construire un Data Lake de grande taille. Il absorbe aussi un grand volume de données et facilite leur traitement.
Enfin, si vous aussi vous souhaitez exploiter pleinement vos données, passez par un spécialiste comme Ryax, qui se chargera de tout.
La Ryax Team.