Entrepôt de données et lac de données

Définition, similitudes et différences

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?

Le terme entrepôt de données fait référence à une collection centrale de données, généralement dans le cadre d’une solution de Business intelligence. Une grande quantité de données provenant de différentes sources peut être collectée et stockée ici. À cette fin, l’entrepôt de données extrait régulièrement des données de différents systèmes, qui sont ensuite validées, nettoyées, formatées et comparées aux informations déjà existantes. Cela entraîne un processus appelé ETL (Extraction, Transformation, Chargement). À cette fin, la structure des données, le schéma, est d’abord déterminée. Cette procédure s’appelle le schéma sur écriture et détermine à quoi ressemblent les données consolidées. Étant donné que les données sont généralement enregistrées dans des tableaux, le schéma répond à des questions telles que

• À quoi ressemble une ligne dans un tableau ?
• Quels attributs chaque ligne contient-elle ?
• Quelles données sont attendues ?

Les données traitées résultantes sont stockées de manière à ce que les utilisateurs puissent y accéder à tout moment.

Avantages des entrepôts de données

• Analyse facile : Étant donné que les données dans un entrepôt de données sont disponibles dans un format cohérent, elles peuvent être facilement analysées dans un système BI et donc utilisées pour la prise de décision. Même les utilisateurs sans connaissance en technologie des données peuvent ainsi tirer des enseignements importants des données disponibles.
  
• Fusion de données : Comme des informations provenant de différentes bases de données sont collectées dans un entrepôt de données, les données de différentes sources peuvent facilement être mises en relation les unes avec les autres ou analysées pour déceler des corrélations.
  
• Qualité des données : Étant donné que les données sont validées et formatées avant d’être enregistrées, l’entrepôt de données ne contient que des données cohérentes et pertinentes. La qualité des données disponibles est donc très élevée.

Inconvénients des entrepôts de données

• Données manquantes : Dans un entrepôt de données, seules les données nécessaires à l’objectif initialement prévu sont stockées. Si des données supplémentaires sont nécessaires, elles doivent être ajoutées à l’entrepôt de données de manière fastidieuse.
• Moins de flexibilité : Si l’objectif de l’entrepôt de données évolue ou si davantage de données sont nécessaires par la suite, l’entrepôt de données doit être adapté. Cela est dû au fait que le modèle ou la structure des données a été défini à l’avance (schéma sur écriture). Modifier cela peut être long et coûteux. Un entrepôt de données est donc moins flexible pour de nouvelles sources de données.
• Coûts de démarrage élevés : Étant donné que le schéma sur écriture doit être défini avant de commencer avec un entrepôt de données, des coûts plus élevés sont engagés initialement.

Qu’est-ce qu’un lac de données ?

Un lac de données fait référence à un référentiel central dans lequel de grandes quantités de données provenant de différentes sources sont stockées, généralement sous forme brute. Mais des données structurées ou semi-structurées peuvent également être stockées. Ainsi, tandis que dans un entrepôt de données seules des données structurées sont stockées, les lacs de données peuvent stocker des informations dans différents formats et les rendre disponibles aux utilisateurs de cette manière. Dans ce cas, le modèle de données n’est enregistré en détail que lors de la lecture des contenus (schéma sur lecture), ce qui peut être source d’erreurs. Cela engendre donc un processus ELT (Extraction, Chargement, Transformation).

Avantages des lacs de données

• Accessibilité : Les données de l’entreprise sont stockées de manière centralisée dans le lac de données et peuvent ainsi être facilement accessibles par tous les utilisateurs.
• Éviter les silos de données : Des données structurées, semi-structurées ou non structurées sont stockées. Cela évite les silos de données.
• Grande flexibilité : Les données peuvent être modifiées et façonnées de manière à ce qu’elles puissent être analysées à des fins différentes. Des sources de données supplémentaires peuvent être ajoutées facilement et sans modifications majeures du lac de données.
• Apprentissage automatique : Les données stockées sont idéales un apprentissage automatique.

Inconvénients des lacs de données

• Capacité de stockage : Étant donné que toutes les données sont stockées sans filtre, une mémoire plus importante est requise qu’avec l’entrepôt de données.
• Qualité des données : Sans mesures de qualité des données et de gouvernance des données, les données stockées peuvent rapidement devenir un « marais de données » (Data Swamp). Un marais de données est un lac de données non entretenu dans lequel les données sont stockées sans documentation appropriée, de sorte que l’on perd rapidement la vue d’ensemble.

Similitudes et différences

Les entrepôts de données et les lacs de données sont destinés aux analyses commerciales et assurent le stockage central des données au sein de l’entreprise. Étant donné que leur objectif sont similaires, il est facile de confondre les deux technologies. Les principales différences sont les suivantes :

Comment faire le bon choix

Que ce soit un entrepôt de données ou un lac de données, le meilleur choix pour vous dépend de divers facteurs, qui peuvent déjà être évidents à partir des différences entre les deux technologies. Par conséquent, demandez-vous :

• Les données doivent-elles être structurées ou au format brut ?
• Les données doivent-elles servir à un but spécifique ?
• Qui utilisera les données ?
• Dans quelle mesure les exigences en matière d’évaluation risquent-elles de changer ?

L’avenir : le lac de données (Data Lakehouse)

Il arrive souvent que les entreprises ne puissent pas prendre une décision claire quant à la nécessité d’un entrepôt de données ou d’un lac de données. Ils ont plutôt besoin des deux – un lac de données pour bénéficier des données brutes, mais aussi un entrepôt de données pour fournir des analyses à tous les utilisateurs commerciaux. Cependant, le fait d’exécuter les deux technologies en même temps présente l’inconvénient que les données sont stockées en deux endroits ou plus, ce qui signifie qu’elles doivent également être analysées, entretenues et surveillées à différents endroits. Cela peut à son tour conduire à des erreurs ou à des données obsolètes.
Un lac de données combine la flexibilité des lacs de données avec les processus de structuration d’un entrepôt de données et promet ainsi le meilleur des deux technologies. De cette manière, il est également possible d’analyser des données non structurées dans un système BI, par exemple.

Conclusion

Les entrepôts de données et les lacs de données sont conçus pour les analyses commerciales. Les deux ont leurs avantages et leurs inconvénients, mais ils peuvent également se compléter. La solution la plus appropriée pour la gestion des données de votre entreprise dépend de vos besoins et de diverses conditions.

Le logiciel de business intelligence myPARM BI^act est essentiellement basé sur un entrepôt de données. Cela permet aux employés sans connaissance en technologie des données d’analyser les données stockées, de créer des rapports ainsi que des diagrammes et de tirer des enseignements importants des données.

Cependant, il est également possible de connecter et d’analyser des données semi-structurées dans myPARM BI^act. Mais cela nécessite un niveau de connaissance plus élevé en ce qui concerne la structure du modèle de données pour l’analyse de telles données. Cela signifie que l’expertise d’un scientifique des données peut être nécessaire.

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