Je vous propose cet Executive Summary concis pour présenter les grandes différences entre le Data Warehouse, le Data Lake et le Lakehouse à votre Top Management. 💡
Executive Summary : Évolution des Architectures de Gestion de la Donnée
La gestion de la donnée a évolué pour répondre aux défis du Big Data (volume, variété, vélocité). Les architectures clés sont le Data Warehouse, le Data Lake et le nouveau modèle Lakehouse. Le choix stratégique impacte la performance analytique, le coût et la capacité d'innovation (IA/ML).
| Caractéristique | Data Warehouse (DW) 🏰 | Data Lake (DL) 🌊 | Lakehouse (LH) 🏠 |
| Type de Données | Strictement structurées, nettoyées (prêtes pour l'analyse). | Brutes (structurées, semi-structurées, non structurées). | Tous les types de données (unifié). |
| Objectif Principal | Business Intelligence (BI), reporting, analyses historiques. | Analyse exploratoire, Machine Learning (ML), Science des Données. | Tout-en-un : BI performante et ML avancé. |
| Schéma | Schema-on-Write : Schéma défini avant le stockage (Gouvernance forte). | Schema-on-Read : Schéma appliqué au moment de la lecture (Flexibilité maximale). | Schema-on-Read avec couches de gestion (Fiabilité + Flexibilité). |
| Gouvernance/Fiabilité | Élevée (données nettoyées, conformité ACID). | Faible/Modérée (risque de Data Swamp). | Élevée (combine la fiabilité du DW avec la flexibilité du DL). |
| Coût de Stockage | Plus élevé (stockage optimisé pour la performance). | Faible (utilise souvent du cloud object storage). | Modéré/Optimisé (basé sur un stockage peu coûteux avec des couches de performance). |
1. Data Warehouse (DW) : L'Analyse Historique et Fiable
Le Data Warehouse est l'architecture historique, éprouvée pour la Business Intelligence et le reporting fiable. Il stocke des données hautement structurées, nettoyées et transformées (Schema-on-Write), ce qui garantit une haute performance pour les requêtes prédéfinies, mais son coût de stockage est plus élevé et sa flexibilité limitée face aux données brutes ou non structurées.
2. Data Lake (DL) : Le Réservoir de Données Brutes pour l'Innovation
Le Data Lake est un vaste réservoir pour toutes les données de l'entreprise, dans leur format brut, à faible coût. Il est la base pour les projets de Science des Données, d'IA et de Machine Learning où la flexibilité d'utiliser des données non structurées (textes, images, logs) est essentielle (Schema-on-Read). Son défi principal réside dans la Gouvernance et le risque de "marécage de données" (Data Swamp) si non maîtrisé.
3. Lakehouse : La Convergence Stratégique
Le Lakehouse est la nouvelle génération qui unifie les avantages du Data Lake (flexibilité, faible coût de stockage des données brutes) avec ceux du Data Warehouse (fiabilité, haute performance des requêtes BI, gouvernance forte). Il permet à la fois de faire du reporting classique et des analyses avancées d'IA/ML sur la même plateforme de données, simplifiant l'architecture globale et améliorant la cohérence de la donnée. C'est la voie de modernisation privilégiée pour de nombreuses entreprises.
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