À l’heure du Big Data, les entreprises s’interrogent de plus en plus sur la méthode à employer pour sauvegarder et exploiter efficacement leurs données. Les Data Warehouses et les Data Lakes font partie des solutions de stockage de données les plus populaires. Vous hésitez entre les deux pour les données de votre entreprise ? Nous vous aidons à choisir !
Data Warehouse vs Data Lake : leurs définitions
Le Data Warehouse
Le Data Warehouse est un regroupement de données qui ont été structurées et filtrées pour répondre à un but précis. Ces données sont structurées et opérationnelles. Ainsi un Data Warehouse est beaucoup plus large qu’une base de données. La base de données est faite pour se mettre à jour en temps réel et ne conserver que les données les plus récentes d’une activité.Le Data Lake
Le Data Lake est un gisement de données brutes qui sont stockées en vrac, sans objectif précis. Autrement dit, ces données n’ont pas eu à être nettoyées et préparées avant d’être stockées. Elles peuvent aussi bien être structurées ou semi-structurées que non-structurées.
Data Warehouse vs Data Lake, quelles sont leurs différences ?
#1. La structure des données
Les Data Lakes stockent toutes sortes de données (structurées, semi-structurées, non-structurées) de manière brute. Autrement dit, les données sont capturées dans leur forme originelle à partir des systèmes sources.
Au contraire, le Data Warehouse ne conserve que les informations structurées, qu’il organise dans des schémas de données destinées à des utilisations bien précises. Ainsi, le Data Warehouse stocke les données transformées et nettoyées.
#2. L’objectif des données
L’objectif des données stockées dans le Data Lake n’est pas fixe. Elles peuvent juste être stockées, en vue d’une utilisation future.
C’est tout le contraire pour les données du Data Warehouse : elles sont stockées et utilisées à des fins spécifiques. Par exemple, pour nourrir le tableau de bord de l’équipe marketing afin de faciliter la production de rapports hebdomadaires.
Ainsi le Data Lake a plutôt une utilité de long terme alors que le Data Warehouse qui s’inscrit davantage à moyen terme. En effet, le Data Warehouse devra être modifié à long terme pour s’adapter aux nouveaux besoins de l’entreprise.
#3. Les utilisateurs
L’exploration des Data Lakes est difficile pour les utilisateurs qui n’ont pas les compétences techniques nécessaires pour exploiter des données non transformées. Au sein d’une organisation, ils sont utilisés par les Data Scientists et les utilisateurs aux compétences statistiques avancées.
Au contraire, le Data Warehouse s’adresse plus à des utilisateurs opérationnels (équipes marketing, produit, digital, ventes…), soit 80% des utilisateurs en entreprise. En effet, il nécessite peu d’expertise technique et leur permet de visualiser les métriques de performance et les ensembles précis de données dont ils ont besoin.
#4. L’accessibilité
Le Lac de Données est plus facile à manipuler, car cet outil ne comporte pas de structure. Par contre, les modifications de l’Entrepôt de Données sont plus complexes et plus coûteuses. En effet, elles impliquent de modifier la structure en place.
#5. Le stockage
Toutes les données du Data Lake sont stockées à l’état brut et ne seront par la suite transformées qu’en cas de besoin. Cela implique que certaines données ne seront jamais utilisées. Le Data Lake nécessite donc aussi beaucoup d’espace de stockage, ce qui est coûteux, comparé au Data Warehouse.
Un entrepôt de données stocke une variété de données opérationnelles destinées à nourrir les analyses et les décisions stratégiques d’une organisation. Il conserve des données nettoyées et structurées. Ses données sont aussi historiques, c’est-à-dire qu’elles reflètent les différentes valeurs que la donnée a pris au cours de son existence.
#6. La modélisation
Dans le Data Lake, les données sont d’abord stockées, et le schéma de données est potentiellement défini par la suite. Pour le Data Warehouse, c’est l’inverse. Le schéma de données est défini avant même l’entrée des données dans l’architecture.
Les données des Data Warehouses sont plus faciles d’intégration, plus sécurisées et plus performantes. Cependant, le Data Warehouse est difficile à faire évoluer, étant donné que le schéma de données est défini en amont.
Alors Data Warehouse vs Data Lake, comment choisir ?
Pour résumer, voici les principales forces de ces deux solutions.
Les avantages du Data Warehouse
- Le Data Warehouse est structuré et construit autour des besoins de ses utilisateurs en matière de données.
- Il est facile à utiliser par des utilisateurs métier qui ont peu de connaissances techniques en matière de stockage de données. Ces derniers représentent la majorité des utilisateurs en entreprise.
- Il nécessite moins d’espace de stockage qu’un Data Lake, ce qui le rend moins coûteux à entretenir.
Les avantages du Data Lake
- Le Data Lake n’est pas structuré et s’adapte facilement aux besoins futurs de ses utilisateurs et de l’entreprise.
- Il permet aux Data Analysts d’aller plus loin en matière d’analyse de données qu’un Data Warehouse dont la structure est déjà fixée.
- Parce qu’elles sont brutes, ses données peuvent répondre à une plus grande variété d’interrogations et sont parfaitement adaptées au Machine Learning et à l’analyse prédictive.
Pour conclure, nous vous recommandons de garder avant tout en tête vos utilisateurs potentiels et les besoins de vos équipes.
