Dernière mise à jour : 20 mai 2023
Selon Google, l’intérêt pour les «Big Data» est à la hausse depuis plusieurs années. Mais il a vraiment pris de l’ampleur cette dernière année.
Le but de cet article est de mettre en évidence les différences entre les Data Lacs et les Data Warehouse.
Les Data Lakes et les Data Warehouse sont tous conçus pour stocker des grandes données( Big Data). Cependant, ces deux types de stockage de données sont très différents.
En fait, la seule véritable similitude entre eux est leur capacité à stocker des données.
C’est quoi Data Warehouse ?
Le terme Data Warehouse se traduit en français par “Entrepôt de données”. A la manière d’un véritable entrepôt, le Data Warehouse permet de collecter, ordonner, et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles.
Ceci permet aux entreprises d’améliorer les prises de décisions en effectuant des requêtes pour examiner les tendances de leurs clients.
C’est quoi Data Lake ?
Le terme de Date Lake se traduit en français par « lac de données. C’est une méthode de stockage des données utilisée également par le big data. Au contraire d’un Data Warhouse, les données sont gardées dans leurs formats originaux ou sont très peu transformées. Data lake permet de stocker des données brutes provenant de sources diverses.
3 différences entre un data lake et un data warehouse
Ensuite, mettons en évidence trois différences clés entre Data Warehouse et Data Lake. Il existe un certain nombre de facteurs de différenciation essentiels entre un data lake et un data warehouse, voici trois de ces facteurs:
Data Lake stocke des données brutes, Date Warehouse stocke des données transformées
Les données brutes sont des données qui n’ont pas encore été analysée et utilisée dans un but précis.
La plus grande différence entre les data lakes et les data warehouses est sans doute la différence de structure entre les données brutes et les données transformées : les data lakes stockent généralement des données brutes non transformées, alors que les data warehouses stockent des données transformées et nettoyées.
Comme les Data Lacs, les Data Warehouse permettent de stocker une grande quantité de données. Cependant leur stockage nécessite de les structurer un minimum, c’est à dire qu’il s’agit de les retravailler pour passer ainsi d’une “donnée brute” à une “donnée nette”.
Data Lakes conserve toutes les données
Pendant le développement d’un data Warehouse, un temps considérable est consacré à l’analyse et la compréhension des données.
Généralement, si les données ne sont pas utilisées pour répondre à des questions spécifiques ou dans un rapport défini, elles peuvent être exclues du data Wahrehouse
Cela est généralement fait pour simplifier le modèle de données et également pour économiser de l’espace de stockage des serveurs.
En revanche, le Date Lac conserve TOUTES les données.
Pas seulement des données qui sont utilisées aujourd’hui, mais des données qui peuvent être utilisées et même des données qui ne peuvent jamais être utilisées simplement parce qu’elles POURRAIENT être utilisées un jour.
Cette approche devient possible car le matériel d’un Data Lac diffère généralement beaucoup de celui utilisé pour un Data Warehouse.
Data Lake s’adapte facilement aux changements
L’un des principaux inconvénients concernant les Data Wharehouse est le temps nécessaire pour les modifier.
Un temps considérable est consacré à l’avance pendant le développement pour obtenir la bonne structure de l’entrepôt.
Une bonne conception d’entrepôt peut s’adapter au changement, mais en raison de la complexité du processus de chargement des données et du travail effectué pour faciliter l’analyse et la génération de rapports, ces changements consomment nécessairement certaines ressources de développeur et prennent du temps.
De nombreuses questions commerciales ne peuvent pas attendre que l’équipe du Data Wharehouse adapte son système pour y répondre.
Les data lakes n’ont pas de structure et sont donc faciles à consulter et modifier ; les modifications à apporter aux données peuvent être faites très rapidement, dans la mesure où les data lakes sont soumis à très peu de restrictions.
Donc les utilisateurs peuvent explorer les données de nouvelles façons et répondre à leurs questions très rapidement.