En 2024, les décisions sont prises sur la base de faits et de données disponibles. Et le degré d'exactitude de ces décisions dépend de la quantité de données traitées pour visualiser ces faits. Par conséquent, les entités qui peuvent traiter un éventail de données plus large que leurs concurrents tout en prenant une décision avantageuse ont plus de chances de conquérir le marché. Les lacs de données sont l'une des stratégies de gestion et d'analyse des données les plus répandues à l'heure actuelle, où la rapidité et la précision sont primordiales.
Ils permettent de faciliter la maîtrise des données. Mais alors, que sont ces lacs de données ? Comment fonctionnent-ils ? Quelles sont leurs caractéristiques importantes et pertinentes ? L'article suivant répondra à toutes ces questions.
Définition du lac de données
Un lac de données est un vaste référentiel de données où sont accumulés de grands volumes de données brutes et non structurées dans leur format d'origine. Alors que les entrepôts de données ne stockent que des données formatées et transformées, les lacs de données peuvent stocker tout type de données : structurées, semi-structurées et non structurées. Ils permettent aux organisations de traiter les données, de les exploiter plus efficacement et d'obtenir des informations provenant de diverses sources.
Caractéristiques du lac de données
1. Stockage des données brutes
Les lacs de données, quant à eux, stockent les données brutes dans leur forme originale, car elles contiennent toutes les caractéristiques des données. Cela facilite le travail avec les données, car elles peuvent être manipulées de différentes manières et sous différentes formes.
2. Prise en charge de différents types de données
Les lacs de données peuvent être utilisés pour stocker des données structurées telles que des tables de base de données, des données semi-structurées telles que des fichiers XML et des données non structurées telles que des images et des fichiers audio.
3. Permettre de modifier facilement le schéma
Par conséquent, les lacs de données offrent une architecture de schéma à la lecture, ce qui signifie que le schéma des données n'est pas défini au moment de la création du lac de données, mais au moment où les données sont analysées.
4. Favoriser l'exploration et la découverte des données
Les utilisateurs peuvent analyser et rechercher des informations de manière plus approfondie et trouver de nouvelles informations à partir de données brutes qui ne sont pas proposées avec d'autres méthodes d'analyse des données.
5. Prise en charge de l'analyse avancée et de l'IA
Les lacs de données sont au cœur de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de l'analyse avancée ; ils sont donc essentiels pour les organisations qui souhaitent adopter des solutions d'IA.
Qu'est-ce qui a précisément conduit à la nécessité d'un lac de données ?
Les lacs de données prennent de plus en plus d'importance pour les entreprises de tous les secteurs pour plusieurs raisons :
1. Amélioration de l'agilité des données
Grâce aux lacs de données, les organisations peuvent collecter et analyser de grands volumes de données en très peu de temps, ce qui leur permet de prendre des décisions commerciales en un temps record.
2. Capacités analytiques améliorées
Le fait que tous les types de données soient stockés dans un lac de données signifie qu'il peut prendre en charge une analyse complète des données, ce qui facilite la découverte de modèles.
3. Évolutivité accrue
Les lacs de données peuvent se développer horizontalement, ce qui signifie que lorsque la quantité de données augmente, l'infrastructure d'une entreprise n'a pas besoin d'être radicalement modifiée.
4. Réduction des silos de données
L'intégration des données est un autre avantage des lacs de données, car celles-ci sont stockées dans un référentiel central, ce qui élimine les silos de données.
5. Meilleure gouvernance des données
La gouvernance des données est facilitée par l'utilisation des lacs de données, car ceux-ci centralisent la gestion des données et, par conséquent, la qualité, la sécurité et la conformité.
Que fait un lac de données ?
Les lacs de données, quant à eux, collectent des données provenant de diverses sources et les stockent dans leur format natif afin de les préparer pour l'analyse. Si nous décomposons cela :
En fonction des sources, les données sont collectées dans le lac de données à partir de bases de données, d'appareils IoT, de réseaux sociaux et de données en streaming. Elles peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées.
2. Stockage des données
Les données ingérées sont enregistrées dans le lac de données dans le même format que celui dans lequel elles ont été collectées. Cette approche garantit qu'aucune information n'est perdue et que les données peuvent être utilisées de plusieurs façons.
3. Traitement et analyse des données
Une fois les données stockées, elles peuvent être récupérées et utilisées à des fins d'analyse à l'aide de différents outils et technologies. Cela englobe le traitement par lots, le traitement en temps réel, l'apprentissage automatique et autres.
4. Accès aux données et gestion
Les utilisateurs peuvent accéder aux données du lac par divers moyens, notamment : SQL , des outils d'analyse de données et des bibliothèques d'apprentissage automatique. Les outils utilisés dans la gouvernance et la gestion des données comprennent des moyens d'assurer la qualité et la sécurité des données.
Lac de données vs entrepôt de données
Bien que les lacs de données et les entrepôts de données soient tous deux conçus pour stocker et gérer des données, ils présentent des différences notables :
1. Structure des données
Lac de données : conserve les données sous leur forme la plus simple et se caractérise par l'absence de prétraitement.
Entrepôt de données : traite les données dans un format qui est le plus utile pour un besoin commercial particulier et les organise dans un magasin ou une base de données.
2. Schéma
Lac de données : fonctionne sur la base d'un schéma à la lecture, ce qui signifie que le schéma des données est créé au moment de l'analyse.
Entrepôt de données : utilise le schéma à l'écriture, ce qui signifie que le schéma des données est développé au moment où les données sont écrites.
3. Types de données
Lac de données : prend en charge à la fois les données au format fixe et les données partiellement structurées, voire totalement non structurées.
Entrepôt de données : principalement utilisé pour stocker des données formatées.
4. Évolutivité
Lac de données : Il est facile à étendre, ce qui signifie qu'il est facile à développer horizontalement.
Entrepôt de données : Le deuxième type est plus élaboré et plus coûteux à mettre à l'échelle.
5. Cas d'utilisation
Lac de données : convient à l'analyse de données, à la modélisation prédictive et à l'analyse des données opérationnelles.
Entrepôt de données : idéal pour la veille économique, le reporting et l'analyse opérationnelle.
Les principaux éléments d'un lac de données
1. Couche de stockage
La couche de stockage est utilisée pour stocker les données brutes dans leur forme native et constitue la dernière couche de l'architecture. Il peut s'agir, par exemple, d'un stockage dans le cloud tel qu'Amazon S3 ou Azure Data Lake Storage.
2. Couche d'ingestion des données
Cette couche est chargée d'acquérir les données provenant de différentes sources et de les charger de manière optimale et précise dans le lac de données.
3. Couche de traitement des données
La couche de traitement des données est essentielle pour traiter et préparer les données ingérées. Il peut s'agir d'un traitement par lots, d'un traitement en temps réel ou d'un traitement par apprentissage automatique.
4. Couche de gestion des données
Cette couche est l'ensemble des outils et technologies utilisés pour la gouvernance, la qualité, la sécurité et les métadonnées des données. Apache Atlas et AWS Glue sont deux exemples de catalogues de données.
5. Couche d'accès aux données
La couche d'accès aux données est également chargée de fournir des interfaces et des outils permettant aux utilisateurs de travailler avec les données, notamment des moteurs de requêtes SQL, des plateformes d'exploration de données et des frameworks d'apprentissage automatique.
Architecture du lac de données
La structure de l'architecture du lac de données peut être divisée en plusieurs couches qui facilitent le stockage, le traitement et l'analyse des données. Ces couches comprennent :
1. Zone des données brutes
La zone des données brutes contient des informations sous leur forme la plus simple, c'est-à-dire telles qu'elles n'ont pas été modifiées. C'est le premier point où toutes les données ingérées sont reçues et traitées dans cette zone.
2. Zone des données nettoyées
Dans la zone des données nettoyées, les données sont traitées afin de les rendre utilisables et conformes aux normes requises. Elle sert à différencier et à élaborer davantage les données reçues de la zone précédente.
3. Zone des données organisées
La zone des données organisées est un lieu de stockage pour les données qui ont été prétraitées et qui sont dans un format adapté à l'analyse. Cette zone propose des données dans un format facilement utilisable à des fins de veille économique et autres fins similaires.
4. Zone d'analyse
Il s'agit du domaine de l'organisation où sont menées les activités complexes d'analyse, d'apprentissage automatique et autres activités connexes. Cette zone utilise les données brutes, nettoyées et sélectionnées pour fournir des informations.
Avantages du lac de données
1. Amélioration de l'agilité des données
Ils facilitent la consommation et l'analyse des mégadonnées en temps réel, ce qui permet une prise de décision plus rapide.
2. Capacités analytiques améliorées
Les lacs de données permettent une analyse approfondie et créative, car ils stockent plusieurs types de données en un seul endroit.
3. Évolutivité accrue
Les lacs de données peuvent se développer horizontalement : cela signifie que l'ajout de nouvelles quantités de données ne pose aucun problème pour l'organisation qui utilise cette approche.
4. Réduction des silos de données
Les lacs de données regroupent des données provenant de différentes sources en un seul endroit, ce qui évite la fragmentation des données et facilite leur intégration.
5. Meilleure gouvernance des données
Les lacs de données facilitent la gouvernance des données, car toutes les données stockées dans un emplacement central peuvent être facilement contrôlées en termes de qualité, de sécurité et de conformité.
Défis liés aux lacs de données
1. Qualité des données
Le maintien de la qualité des données peut s'avérer difficile, car des données provenant de différentes sources et sous différentes formes sont ingérées dans le lac de données.
2. Gouvernance des données
La tâche de gouvernance efficace des données peut s'avérer complexe, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter une grande quantité de données différentes.
3. Sécurité
La sécurité des données est également une caractéristique essentielle d'un lac de données afin d'empêcher tout accès non autorisé et toute fuite de données.
4. Performances
La gestion et l'optimisation des performances du lac de données peuvent s'avérer difficiles à mesure que celui-ci évolue pour traiter davantage de données.
Exemples de lacs de données
1. Médias en streaming
Les entreprises de streaming par abonnement collectent et analysent les données sur les clients afin d'affiner leur système de recommandation.
2. Finance
Les risques liés aux portefeuilles sont gérés grâce aux données de marché en temps réel collectées et stockées dans les lacs de données par les sociétés d'investissement.
3. Santé
Les lacs de données dans les organismes de santé sont utilisés pour améliorer la gestion des données des patients, les données historiques étant analysées afin d'optimiser le parcours des patients.
4. Commerce de détail
Les lacs de données sont utilisés dans le commerce de détail pour collecter et fusionner des informations provenant de divers points de contact tels que les mobiles, les réseaux sociaux, les chats et les interactions en face à face.
5. IoT
Les capteurs intégrés au matériel produisent d'énormes quantités de données semi-structurées à non structurées. Les données relatives à ces aspects sont collectées et stockées dans des lacs de données en vue d'une utilisation future à des fins d'analyse.
6. Chaîne d'approvisionnement numérique
Les fabricants utilisent également des lacs de données pour combiner différents types de données d'entreposage, telles que les systèmes EDI, les XML et les JSON.
7. Ventes
Les scientifiques des données et les ingénieurs commerciaux utilisent des modèles dépendants des données pour prédire le comportement des clients et minimiser le taux de désabonnement.
Comprendre les cas d'utilisation des lacs de données
1. Analyses avancées
Les lacs de données permettent d'utiliser des analyses de haut niveau, car ils collectent différentes formes de données qui peuvent être facilement traitées et analysées.
2. Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique peut tirer un immense profit des lacs de données, car ceux-ci constituent d'énormes réservoirs de données brutes qui sont intégrées aux modèles d'apprentissage automatique après avoir été traitées de manière adéquate.
3. Analyse en temps réel
Les lacs de données facilitent l'analyse en temps réel, car ils peuvent accueillir les données en continu provenant des appareils IoT et d'autres appareils.
4. Traitement des mégadonnées
Les lacs de données facilitent le traitement des mégadonnées, car il s'agit d'une technique permettant de collecter et de gérer d'énormes quantités de données provenant de multiples sources.
Comment SentinelOne s'intègre-t-il au lac de données ?
La plateforme Singularity de SentinelOne s'appuie sur le lac de données Singularity pour renforcer la sécurité et l'analyse des données. Les organisations peuvent stocker des données et analyser de grandes quantités de données de sécurité, ce qui se traduit par une plus grande efficacité dans l'identification et la neutralisation des menaces. Cette intégration est avantageuse pour les organisations, car elle offre une visibilité accrue et des analyses supérieures pour la sécurité de l'organisation.
Singularity Data Lake peut ingérer des données provenant de n'importe quelle source première ou tierce à l'aide de connecteurs préconfigurés. Il normalise automatiquement les données à l'aide de la norme OCSF et accélère l'investigation des menaces grâce à des analyses basées sur l'IA et des workflows automatisés. Full-stack Log Analytics permet de disposer à tout moment des données critiques, d'effectuer des recherches rapides dans l'ensemble des données de l'entreprise et d'éliminer la duplication des données.
SentinelOne anticipe les problèmes et résout rapidement les alertes grâce à des charges de travail automatisées et personnalisables. Il apprend à partir de vos données historiques et se prépare aux menaces de demain. Il offre des réponses automatisées avec une corrélation des alertes intégrée, des règles de détection personnalisées et une augmentation SIEM. La plateforme accélère également le temps moyen de réponse et élimine complètement les menaces grâce à un contexte complet des événements et des journaux.
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Get a DemoConclusion
Les lacs de données constituent l'une des solutions les plus efficaces pour la gestion contemporaine des données, car ils offrent toutes les fonctionnalités nécessaires, y compris la possibilité de développer et d'intégrer des outils d'analyse modernes. L'étude visait à identifier les forces et les faiblesses des lacs de données, afin d'aider les organisations à prendre les bonnes décisions concernant l'utilisation de cette technologie.
"FAQs
Dans un lac de données, les données brutes sont stockées dans leur forme originale, ce qui permet de conserver simultanément différents types de données. En revanche, un entrepôt de données contient des données traitées et formatées, optimisées pour les requêtes SQL et les outils de veille économique.
Walmart, par exemple, utilise un lac de données pour gérer de grandes quantités de données provenant de plusieurs services. Parmi les options de lac de données, on peut citer Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Hadoop sur site et les bases de données NoSQL.
- Polyvalence : Les lacs de données peuvent contenir de grandes quantités de données bien organisées et non structurées.
- Adaptabilité : Les lacs de données sont adaptables car ils peuvent stocker divers types de données.
- Analyse sophistiquée : Ils prennent en charge des calculs complexes tels que l'apprentissage automatique et le traitement instantané.
- Économies : En consolidant toutes les données en un seul endroit, les lacs de données rendent le traitement de grands ensembles de données plus rentable.
Amazon S3 peut être considéré comme un lac de données, car il permet de stocker des données brutes dans leur format natif, y compris différents types de données, et permet aux utilisateurs d'analyser ces données.
Un lac de données est un stockage de données brutes dans leur forme originale, qui peut stocker tout type de données. En revanche, une base de données est un stockage de données dans un format structuré, optimisé pour une utilisation limitée mais immédiate.
Le premier contient des données brutes et non structurées, tandis que le second est un data lakehouse, un concept relativement nouveau qui intègre l'idée des lacs de données, mais avec la structure des entrepôts de données, résolvant ainsi les problèmes des lacs de données grâce à l'ajout d'une couche de stockage.
