Qu’est-ce qu’un lac de données ? Architecture et avantages

Chaque entreprise prend des décisions cruciales. Si elles reposent sur des informations erronées, toute l’organisation peut en subir les conséquences. Des données fiables sont essentielles à chaque décision importante. Sans elles, des problèmes peuvent survenir par la suite. Les lacs de données stockent les données provenant de sources multiples et variées, toutes liées à votre organisation.

Dans ce guide, nous verrons ce que sont les lacs de données. Nous examinerons leur définition, leurs applications, leur architecture, leurs fonctionnalités et leurs intégrations. Vous découvrirez leur intérêt pour les entreprises et leurs différences avec les entrepôts de données.

Définition d’un lac de données

Qu’est-ce qu’un lac de données ? Un lac de données est un référentiel complet qui fait autorité pour la veille stratégique, l’analyse avancée des données et le machine learning. Il centralise de grands volumes de données brutes et non structurées, conservées dans leur format d’origine. Contrairement aux entrepôts de données, il n’impose aucune hiérarchie ni structure de stockage. Aucun schéma n’est prédéfini : vous pouvez y stocker les données à toutes les étapes de leur préparation.

Fonctionnalités d’un lac de données

1.  Stockage des données brutes

Les lacs de données stockent les données brutes dans leur forme d’origine et en conservent toutes les caractéristiques. Vous pouvez ainsi les manipuler et les exploiter de différentes façons.

2.  Prise en charge de différents types de données

Les lacs de données peuvent stocker des données structurées, comme des tables de base de données, semi-structurées, comme des fichiers XML, et non structurées, comme des images et des fichiers audio.

3.  Modification facile du schéma

Les lacs de données reposent sur une architecture de schéma à la lecture : le schéma des données n’est pas défini lors de la création du lac, mais au moment de leur analyse.

4.  Exploration et découverte des données

Les utilisateurs peuvent analyser les données brutes et y rechercher des informations plus en profondeur. Ils découvrent ainsi des informations que d’autres méthodes d’analyse ne révèlent pas.

5.  Prise en charge de l’analyse avancée et de l’IA

Les lacs de données sont au cœur du machine learning, du deep learning et de l’analyse avancée. Ils sont donc essentiels aux organisations qui souhaitent adopter des solutions IA.

Comment fonctionnent les lacs de données ?

Un lac de données peut réunir et stocker des données provenant d’environnements sur site et cloud. Vous pouvez l’utiliser pour le stockage et le compute.  Vos données peuvent y affluer quel que soit leur format, sans schéma structurel imposé. Imaginez un lac alimenté par une rivière : les informations y arrivent quand vous le souhaitez et y sont stockées en sécurité, sans fuite.

Ces données proviennent de votre environnement professionnel, de vos collaborateurs et d’acteurs externes qui interagissent avec votre organisation. Vous pouvez ensuite les organiser, les nettoyer et en tirer de précieux insights grâce aux solutions de lac de données.

Lac de données et entrepôt de données

Voici les principales différences entre un lac de données et un entrepôt de données :

Éléments clés d’un lac de données

1. Couche de stockage

La couche de stockage conserve les données brutes dans leur format d’origine. Elle constitue la dernière couche de l’architecture. Il peut s’agir, par exemple, d’un service de stockage cloud comme Amazon S3 ou Azure Data Lake Storage.

2. Couche d’ingestion des données

Cette couche collecte les données de différentes sources et les charge dans le lac de données de manière optimale et précise.

3. Couche de traitement des données

La couche de traitement prépare les données ingérées. Elle prend en charge le traitement par lots, le traitement en temps réel et le traitement destiné au machine learning.

4. Couche de gestion des données

Cette couche regroupe les outils et technologies de gouvernance, de qualité et de sécurité des données, ainsi que de gestion des métadonnées. Apache Atlas et AWS Glue sont des exemples de catalogues de données.Ingestion des données

5. Couche d’accès aux données

La couche d’accès aux données fournit également les interfaces et les outils nécessaires pour travailler avec les données, notamment les moteurs de requêtes SQL, les plateformes d’exploration des données et les frameworks de machine learning.

Architecture d’un lac de données

L’architecture d’un lac de données se compose de plusieurs couches qui servent à stocker, traiter et analyser les données. Ces couches comprennent :

1. Zone de données brutes

La zone de données brutes contient les données sous leur forme d’origine, sans modification. C’est dans cette zone que toutes les données ingérées arrivent et sont traitées pour la première fois.

2. Zone de données nettoyéesSQL , 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.

Dans la zone de données nettoyées, les données sont traitées pour être exploitables et conformes aux normes requises. Les données reçues de la zone précédente y sont affinées et enrichies.

3. Zone de données préparéesentrepôts de données soient tous deux conçus pour stocker et gérer des données, ils présentent des différences notables :

La zone de données préparées stocke des données prétraitées dans un format adapté à l’analyse. Ces données sont facilement exploitables pour la business intelligence et d’autres usages similaires.

4. Zone d’analyse

Cette zone accueille les analyses complexes, le machine learning et d’autres activités connexes. Elle exploite les données brutes, nettoyées et sélectionnées pour produire des insights.

Avantages d’un lac de données

1. Agilité accrue des données

Les lacs de données facilitent l’exploitation et l’analyse du big data en temps réel, ce qui accélère la prise de décision.

2. Capacités d’analyse renforcées

Les lacs de données ouvrent la voie à des analyses variées et créatives en réunissant plusieurs types de données au même endroit.

3. Évolutivité accrue

Les lacs de données peuvent évoluer horizontalement : les organisations qui adoptent cette approche peuvent ainsi ajouter de nouveaux volumes de données.

4. Réduction des silos de données

Les lacs de données réunissent des données de différentes sources au même endroit, ce qui évite leur fragmentation et facilite leur intégration.

5. Meilleure gouvernance des données

Les lacs de données facilitent la gouvernance des données. Leur stockage centralisé simplifie le contrôle de leur qualité, de leur sécurité et de leur conformité.

Défis des lacs de données

1. Qualité des données

Maintenir la qualité des données peut être difficile lorsque des données de sources et de formats différents sont ingérées dans le lac de données.

2. Gouvernance des données

Assurer une gouvernance efficace des données peut s’avérer complexe, surtout lorsqu’il faut gérer de grands volumes de données hétérogènes.

3. Sécurité

La sécurité des données est également essentielle dans un lac de données pour empêcher les accès non autorisés et les fuites de données.

4. Performances

Gérer et optimiser les performances d’un lac de données peut devenir difficile à mesure que le volume de données augmente.

Exemples de lacs de données

Voici quelques exemples connus de lacs de données en 2025 pour illustrer leur fonctionnement et leur utilisation :

Le lac de données d’Uber

Uber traite plus de 100 pétaoctets de données dans son lac de données basé sur Apache Hadoop. La plateforme traite en temps réel les données des trajets, la localisation des chauffeurs, les algorithmes de tarification et les systèmes de détection des fraudes. Vous pouvez voir la tarification dynamique s'activer aux heures de pointe - son lac de données traite simultanément des millions de demandes de courses, les schémas de circulation et les données sur la disponibilité des chauffeurs. Les ingénieurs d'Uber ont conçu Apache Hudi pour traiter les données de manière incrémentale, ce qui leur permet de mettre à jour les tables sans recalculer des jeux de données entiers.

Le lac de données de Netflix

Netflix stocke les habitudes de visionnage, les métadonnées des contenus et les interactions des utilisateurs dans AWS S3, son principal lac de données. Celui-ci sert de moteur de personnalisation des contenus. Le système traite chaque jour des milliers de milliards d’événements via des clusters Apache Kafka pour alimenter les algorithmes de recommandation. Lorsque vous voyez des suggestions de films personnalisées, ce lac de données compare votre historique de visionnage, vos habitudes de mise en pause et vos taux de visionnage complet à ceux de profils utilisateurs similaires. Netflix a récemment lancé un Media Data Lake dédié aux ressources vidéo, audio et image pour entraîner des modèles de machine learning sur les contenus eux-mêmes.

Le lac de données de Capital One

Capital One a construit son architecture de lac de données autour de Snowflake, avec de solides capacités d’observabilité et de suivi des coûts. Sa plateforme Slingshot fournit des insights détaillés sur l’utilisation des données, les coûts et les performances de tous les jeux de données stockés. Des pistes d’audit complètes vous permettent de suivre chaque transaction et modification des données, conformément aux exigences réglementaires. Le lac de données de Capital One gère les données sensibles tout en assurant une visibilité complète sur les modes d’accès et la traçabilité des données.

Comprendre les cas d’usage des lacs de données

Les lacs de données répondent à des besoins concrets dans de nombreux secteurs. Voici des exemples précis de leur utilisation :

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.
• Détection des fraudes en temps réel dans les services financiers : Les banques réunissent les historiques de transactions, les comportements des clients et les flux externes de renseignements sur les menaces. Vous pouvez exécuter des modèles de machine learning qui analysent les habitudes de dépenses et signalent les activités suspectes en quelques millisecondes.
• Maintenance prédictive des équipements industriels : Regroupez dans un même référentiel les données des capteurs des machines, les journaux de maintenance et les conditions environnementales. En associant les historiques de pannes aux relevés des capteurs en temps réel, vous pouvez prévoir les défaillances avant qu’elles ne surviennent.
• Recommandations de contenu personnalisées pour les plateformes médias : Regroupez les historiques de visionnage des utilisateurs, les métadonnées des contenus, les interactions sur les réseaux sociaux et les données démographiques. Vous pouvez créer des moteurs de recommandation qui suggèrent des films, des articles ou des produits à partir d’analyses comportementales complexes.
• Optimisation de la chaîne d’approvisionnement dans le commerce de détail : Combinez les données d’inventaire, les prévisions météorologiques, les indicateurs de performance des fournisseurs et les tendances de la demande des clients. Vous pouvez anticiper les ruptures de stock, optimiser les itinéraires de livraison et adapter les décisions d’achat à partir de plusieurs sources de données.
• Recherche clinique et développement de médicaments : Regroupez les dossiers des patients, les données génomiques, les résultats des essais cliniques et la littérature médicale dans des formats structurés. Pour identifier des schémas thérapeutiques ou des interactions médicamenteuses, vous pouvez interroger simultanément plusieurs types de données.
• Systèmes intelligents de gestion du trafic urbain : Regroupez les données des capteurs de circulation, les horaires des transports publics, les conditions météorologiques et les calendriers des événements. Optimisez les feux de signalisation, anticipez les embouteillages et modifiez les itinéraires des transports publics aux heures de pointe.
• Améliorer l’expérience client dans les télécommunications : Regroupez les données de facturation, les habitudes d’utilisation du réseau, les échanges avec le service client et les informations sur les appareils. Identifiez les opportunités de vente additionnelle, anticipez les départs de clients et résolvez plus rapidement les problèmes de réseau.
• Évaluer les risques pour la souscription d’assurances : Combinez l’historique des sinistres, les évaluations immobilières, les images satellites et les données météorologiques pour évaluer les risques dans leur ensemble. Fixez des tarifs plus précis et identifiez les biens à haut risque avant de proposer une couverture.

Comment SentinelOne s’intègre-t-il à un lac de données ?

La plateforme Singularity™ Data Lake de SentinelOne tire davantage de valeur de vos données. Vous obtenez au même endroit des insights exploitables issus de toute votre organisation. Faites de vos données l’un de vos meilleurs atouts pour la sécurité.

Elle vous aide à :

1. Amélioration de l'agilité des données
• Détecter les menaces en temps réel grâce à la chasse aux menaces boostée par l’IA
• Gagner en visibilité en réunissant les données de toutes les sources
• Évoluer facilement en normalisant toutes vos données au format OCSF à mesure que votre organisation grandit

Les autres lacs de données offrent souvent des fonctionnalités limitées à un prix élevé. Singularity™ Data Lake est une solution complète aux tarifs prévisibles, transparents et abordables, pour tirer le meilleur parti de votre investissement.

Pour détecter les menaces dans vos espaces de stockage de données cloud, utilisez également Singularity™ Cloud Data Security. Ses moteurs de détection boostés par l’IA détectent les malwares et les attaques zero-day en quelques millisecondes. Analysez les objets directement dans vos espaces de stockage de données cloud et veillez à ce qu’aucune donnée sensible ne quitte votre environnement. Le produit offre aussi une couverture complète et prend en charge les cadres réglementaires comme GLBA, PCI-DSS, HIPAA et bien d’autres. L’intégration du lac de données de SentinelOne est également incluse dans sa solution AI-SIEM, utilisée pour l’analyse des logs, la diffusion des données en temps réel et leur ingestion. Pour collecter et analyser les données de vos événements de sécurité, découvrez Singularity™ Data Lake for Log Analytics. Cet outil détecte et résout les incidents en temps réel. Il offre une puissante visualisation des données : créez des tableaux de bord personnalisés en quelques clics en enregistrant vos requêtes sous forme de tableaux de bord.

Les lacs de données permettent une analyse approfondie et créative, car ils stockent plusieurs types de données en un seul endroit.

Conclusion

Vous savez maintenant ce que sont les lacs de données et comment ils fonctionnent. Si vous vous demandez si vous avez besoin d’un lac de données, la réponse est oui. Votre entreprise va se développer et vous devrez traiter des données provenant de sources multiples et variées. Le temps, comme l’information, est précieux. La valeur cachée dans vos données pourrait vous permettre de franchir une nouvelle étape décisive. Ne passez pas à côté.

Si vous avez besoin d’aide pour mettre en place ou configurer votre lac de données, contactez l’équipe SentinelOne pour obtenir de l’aide. Nous serons ravis de vous accompagner.

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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Conclusion

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.