Data Lake Vs Data Warehousing : principales différences à connaître

Publié: 2023-04-06

Les données sont devenues un élément crucial de chaque entreprise. Les données ont plusieurs ingrédients associés pour acquérir le plus de valeur, comme la collecte de volumes importants de données, leur traitement, leur analyse et leur stockage. Comme une organisation a besoin de beaucoup de données, les stocker correctement est une tâche importante. Le lac de données et l'entrepôt de données sont deux modèles de stockage de données bien connus qui se sont avérés utiles pour les organisations qui utilisent ces méthodologies.

Les deux modèles de stockage de données sont principalement utilisés pour stocker le Big Data. Parfois, une organisation utilise simultanément le lac de données et l'entreposage de données selon les besoins. Cependant, les deux techniques sont très différentes l'une de l'autre et ont été développées dans des buts différents. Un lac de données et un entrepôt de données diffèrent par leur structure et leurs capacités de stockage des données.

Plongeons-nous dans la compréhension de ces deux modèles de stockage de données et des principales différences entre le lac de données et l'entrepôt de données .

Table des matières

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un type de système de gestion de données qui possède des capacités pour soutenir la poursuite de la Business Intelligence (BI), principalement l'analyse de données. Les entrepôts de données contiennent beaucoup de données historiques et ont l'intention d'effectuer des requêtes pour mener à bien le processus d'analyse des données. L'entrepôt de données en tant que modèle de stockage devrait atteindre un taux de croissance de 22,56 % d'ici 2026. C'est trois fois la taille du marché en 2021, qui est de 4,7 milliards de dollars.

La technique d'entreposage de données est principalement utilisée par les moyennes et grandes entreprises. Il s'agit d'une technique pratique pour partager des données importantes entre différents services d'une organisation via des bases de données. Les entrepôts de données attirent régulièrement des données et proviennent généralement de plusieurs endroits.

Un entrepôt de données est un excellent moyen de canaliser et de consolider de grandes quantités de données. Il stocke principalement des informations sur les clients, les produits, les services, les commandes, les stocks, etc.

Qu'est-ce que le lac de données ?

Un lac de données est un référentiel de stockage central qui stocke les mégadonnées dans un format brut. Le lac de données possède la capacité de stocker des données non structurées, semi-structurées et structurées, et cette disposition offre la flexibilité du type de stockage aux utilisateurs. Un lac de données est un avantage pour les organisations, car la taille du marché mondial des lacs de données devrait atteindre un taux de croissance de 20,6 % d'ici 2027, ce qui implique sa mise en œuvre rapide sur le marché.

Data Lake utilise des métadonnées et des identifiants lors du stockage des données, où les balises de métadonnées permettent à un lac de données de récupérer rapidement des données. Un cluster écrit principalement la configuration des lacs de données du matériel avec plus d'évolutivité. Ainsi, le système de lac de données vide les données dans un espace de stockage au cas où elles seraient nécessaires ultérieurement.

Cependant, un lac de données n'analyse ni ne traite les données immédiatement. C'est une méthode de stockage rapide généralement utilisée par les data scientists.

Différence entre l'entrepôt de données et le lac de données

Entrepôt de données vs lac de données est un mot à la mode dans l'industrie informatique d'aujourd'hui. Ce sont les deux modes les plus populaires de stockage et de traitement des données volumineuses, mais les deux présentent certaines distinctions. La différence entre le lac de données et l'entrepôt de données peut être énoncée comme suit :

Base Lac de données Entrepôt de données
Stockage Tout type de données peut être stocké dans notre lac de données, quelle que soit sa structure ou sa source. Il traite les données brutes et ne les transforme que lorsque cela est nécessaire. L'entrepôt de données traite les données constituées de mesures quantitatives et a été attirée à partir de sources transactionnelles. Les données sont périodiquement transformées.
Histoire La méthodologie de stockage du lac de données utilise le Big Data et est un concept relativement nouveau. Les entrepôts de données sont répandus depuis de nombreuses années, contrairement au big data.
Capture de données Il a la capacité de capturer des données structurées, semi-structurées et non structurées dans leur format d'origine. Il capture uniquement les données de structure et les rationalise à des fins d'entreposage.
Chronologie des données Un lac de données stocke toutes les données, qu'elles soient nécessaires dans le présent ou qu'elles soient nécessaires à l'avenir. Un lac de données conserve en permanence les données à utiliser pour l'analyse. L'entrepôt de données permet de gagner beaucoup de temps pour traiter et analyser diverses sources de données et décider quoi stocker.
Utilisateurs Idéal pour les utilisateurs effectuant une analyse approfondie. Par exemple, les scientifiques des données, les statisticiens, les ingénieurs, etc. Idéal pour les utilisateurs opérationnels. Par exemple, les entrepreneurs, les propriétaires d'entreprise, les parties prenantes, etc.
Coût Un lac de données est comparativement moins coûteux lorsqu'il s'agit de stocker des données à l'aide de cette méthodologie. Un entrepôt de données est relativement coûteux et consomme plus de temps pour stocker les données.
Tâche Il permet aux utilisateurs d'accéder aux données avant même de les effacer, les transformer et les structurer. Il permet aux utilisateurs d'obtenir des informations sur des questions prédéfinies pour des types de données prédéfinis.
Délai de traitement Il génère des résultats plus rapides et a moins de temps de traitement. Les entrepôts de données nécessitent plus de temps de traitement, en particulier lorsque des modifications y sont apportées.
Inconvénient Parfois, la forme brute des données peut être très difficile à comprendre. Par conséquent, aucune simplification immédiate n'est une plainte contre les lacs de données. L'inconvénient majeur des entrepôts de données est la difficulté rencontrée lorsque l'on tente d'y apporter des modifications.
Traitement de l'information Les lacs de données utilisent ELT (Extract Load Transform). Les entrepôts de données utilisent une forme traditionnelle d'ELT (Extract Load Transform).

Outils de lac de données

Voici la liste des outils de lac de données les plus utilisés :

Stockage de lac de données Azure

Cet outil de lac de données couramment utilisé permet de créer un espace de stockage de données unique et unifié. L'outil Azure Data Lake est avantageux car il fournit une authentification précise des données ainsi que des installations avancées et sécurisées. Les données peuvent être transférées vers des bases de données spécifiques pour envoyer les informations uniquement aux départements ou individus prévus. Cet outil est le meilleur pour une quantité massive de requêtes.

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Formation du lac AWS

Avec l'aide de l'outil, il est très simple de mettre en place un lac de données. Les services d'apprentissage automatique basés sur AWS offrent des fonctions d'analyse cohérentes. Il peut facilement identifier l'historique d'accès aux données à l'aide d'une base de données qui permet de tout rechercher facilement.

Qubolé

Qubole est un outil de lac de données au format ouvert, largement accessible et doté de normes ouvertes. Le principal avantage de cet outil est qu'il propose des services et des activités d'analyse ad hoc. Il remplit la fonction de fusionner les pipelines de données, ce qui est important pour obtenir des informations en temps réel.

Lac de données Infor

Cet outil a la capacité d'attirer et de collecter des données provenant de nombreuses sources et de les traiter immédiatement pour récupérer des informations précieuses et significatives. Ce système de stockage de données ne permet pas le trempage des données, et c'est l'avantage le plus important que cet outil offre.

Lac de données intelligent

Cet outil Data Lake est basé sur Hadoop. Il garantit que les utilisations ne doivent pas être très techniques car il ne nécessite pas une grande quantité de codage pour récupérer les résultats. Il exécute des requêtes sur des données à grande échelle et aide les consommateurs à obtenir une valeur maximale.

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Outils d'entrepôt de données

Les outils d'entrepôt de données les mieux notés sont énumérés comme suit :

Redshift d'Amazon

Il s'agit d'un excellent outil d'entreposage de données basé sur le cloud qui offre une analyse rapide des données. Il n'a pas besoin de surcharge opérationnelle supplémentaire et peut exécuter plusieurs requêtes simultanées.

Microsoft Azure

Il s'agit d'un outil d'entrepôt de données basé sur des nœuds qui offre la possibilité de traiter de grandes quantités de données en même temps. Il permet d'obtenir et d'analyser des informations commerciales plus rapidement et de manière précise.

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Google BigQuery

Ce célèbre outil d'entreposage de données s'intègre bien avec TensorFlow et Cloud ML, ce qui lui permet de construire des modèles puissants basés sur l'IA.

Flocon de neige

Cet outil offre la fonction d'effectuer des analyses de données à partir de diverses sources structurées et non structurées. Cet outil a une architecture précise qui offre des facilités de traitement et de stockage séparées. C'est pourquoi les ressources CPU peuvent être ajustées en fonction des activités des utilisateurs.

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Micro Focus Vertica

Il s'agit d'un outil d'entreposage de données basé sur SQL compatible avec les plates-formes cloud telles qu'AWS, Azure, etc. Il est spécialement conçu avec une capacité d'analyse intégrée pour les fonctions de séries chronologiques, les activités d'apprentissage automatique, etc.

Amazon DynamoDB

Cet outil est connu pour avoir un format qui permet une mise à l'échelle rapide des données. Il peut adapter la capacité de son processus de requête à 10 000 000 000 000 000 milliards de requêtes par jour sur des pétaoctets de données.

Lequel est bon pour toi?

Le modèle d'entrepôt de données concerne généralement le potentiel d'ingestion de données utiles à partir du SGBDR. Il s'agit de fonctionnalités de performance et d'applications BI. Alors que le modèle de lac de données est moins restrictif et donne la liberté de travailler sur une base schématique.

Principales compétences en science des données à acquérir

Principales compétences en science des données à acquérir
1 Cours d'analyse de données Cours de statistiques inférentielles
2 Programmes de tests d'hypothèses Cours de régression logistique
3 Cours de régression linéaire Algèbre linéaire pour l'analyse

Ainsi, les entreprises trouvent les lacs de données plus adaptés à leur système de stockage.

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Q. Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un lac de données fait référence à un entrepôt centralisé pour les données de tous types - structurées, non structurées ou semi-structurées. L'entrepôt stocke les données sous leur forme authentique pour permettre aux organisations d'en tirer profit à leurs propres conditions.

Q. Les termes lac de données et entreposage de données sont-ils interchangeables ?

Non, le lac de données et l'entreposage sont deux approches différentes du stockage des mégadonnées pour ensuite les analyser, les évaluer, les nettoyer et les traiter afin d'obtenir des informations précieuses pour les entreprises. Ils comprennent tous deux un ensemble d'outils différents pour stocker un maximum de données.

Q. Le lac de données peut-il remplacer l'entrepôt de données ?

Le lac de données et l'entrepôt ne sont pas une alternative l'un à l'autre. Par conséquent, remplacer l'un par l'autre ne vous fournirait pas des résultats similaires. Bien que certaines technologies offertes dans le cadre de chacun puissent se chevaucher, la plupart de l'aide fournie dans le cadre des deux varie.