Data Lake, présentation, avantages et inconvénients

Qu'est-ce qu'un Data Lake ?

Le Data Lake occupe aujourd'hui une place non négligeable dans un monde très concurrentiel où la moindre parcelle de données est importante. Le terme Data Lake a été conceptualisé par James Dixon, directeur technique de Pentaho pour faire un parallèle avec le Data Mart. C'est un mode de stockage de données très utilisé dans les initiatives de Big Data. Par définition, un Data Lake regroupe des données structurées et semi-structurées issues des bases de données relationnelles. Les données structurées sont constituées de mails, de documents, de PDF et même de données binaires (fichiers audio, fichiers vidéo et images). Quant aux données semi-structurées, ce sont essentiellement les logs, les CSV, les JSON et les XML.

Les données conservées dans un Data Lake peuvent être utilisées pour le Machine Learning, l'analyse, la visualisation des données, le reporting, etc. En tant qu'outil, le Data Lake redéfinit le traitement des données en entreprise. Le lac de données permet de stocker des données de manière disparate sans faire attention à la manière dont les données seront utilisées. Certaines données stockées dans un lac de données ne seront d'ailleurs jamais exploitées. Le Data Lake conserve les données dans un format non organisé et non structuré.

Elles peuvent être facilement manipulées de diverses manières. Cela constitue un réel avantage pour le Big Data. Les données stockées dans un Data Lake sont disponibles dans leur format d'origine à tout moment. La popularité des Data Lake pourrait croître radicalement si l'on considère que l'internet des objets constitue la prochaine grande tendance de l'intégration des données.

Les avantages d'un Data Lake

Le Data Lake présente de nombreux avantages en tant que mode stockage.

Un espace de stockage pour les gros volumes de données

Le Data Lake est principalement utilisé pour le stockage de gros volumes de données sous divers formats. Ces informations peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. Le stockage englobe tous les types de bases données.

Le Data Lake est par nature neutre en ce qui concerne le type de données qu'il contient. Il permet d'économiser le temps nécessaire à la définition d'un schéma. C'est ce qui en fait un outil précieux pour les initiatives du Big Data. Les données conservées dans le Data Lake sont le plus souvent préservées des dégradations, des déformations ou altérations.

Une plus grande capacité d'analyse

Avec l'essor du Big Data, les entreprises ont de plus en plus besoin de systèmes de stockage avec de meilleures capacités d'analyse de données afin de garder une longueur d'avance sur leur concurrent et sur le marché. Les données sont stockées de manière brute dans un Data Lake. Ce mode d'entreposage facilite l'analyse des données de manière ponctuelle.

Il sert à identifier des tendances et aide à générer des rapports en fonction des besoins d'une entreprise. Les données entreposées dans le Data Lake sont donc facilement accessibles. Le système permet d'inscrire l'entreprise dans un schéma « Data centré » pour favoriser des choix et des décisions connectés à la réalité du marché. Dans le cadre d'un projet plus structuré, les données disponibles dans un Data Lake doivent être traitées d'une manière plus spécifique.

Un mode de stockage bon marché

Un Data Lake fonctionne le plus souvent avec un matériel basique peu onéreux. La mise en place de ce système coûte moins cher pour les entreprises puisque les données peuvent être exploitées à l'aide d'un logiciel open source peu coûteux. De plus, le Data Lake ne se préoccupe pas de la nature des données entreposées.

Les informations sont juste stockées et traitées. Par rapport au système de stockage traditionnel, cela réduit considérablement le coût et le temps nécessaire à l'analyse. Le Data Lake offre également des possibilités infinies de découverte du monde.

Les inconvénients d'un Data Lake

Malgré ses nombreux avantages, le Data Lake présente un certain nombre d'inconvénients.

Les données non filtrées

Faire des recherches dans un ensemble de données non filtré peut être très fastidieux puisque les informations ne sont pas classées. Puisque tout y est déversé pêle-mêle, il est difficile de tirer pleinement profit d'un lac de données. Il n'y a aucune forme de contrôle sur ce qui est déversé dans le lac puisque les données stockées ne sont à priori pas définies.

Le problème de confidentialité des données

Les données conservées dans le Data Lake sont loin d'être très sécurisées. Puisque personne ne maîtrise réellement le flot d'informations entreposé dans un lac de données, il est très probable qu'une bonne partie de ces données soit corrompue. Dans un contexte de RGPD, stocker trop de données est risqué pour l'entreprise. Celle-ci peut se retrouver sans le vouloir en infraction si des données personnelles figurent dans les flots massifs de données conservées.

Le problème de latence

La latence dépend de l'emplacement des données. Si un Data Lake est physiquement trop éloigné de l'entreprise, cela peut demander plus de temps pour la récupération des données qu'il conserve. Le fonctionnement d'une entreprise peut être ralenti par ce phénomène de latence. Or, les données doivent être utilisées de manière ponctuelle pour prendre des décisions relatives au bon fonctionnement de l'entreprise. Si une organisation doit passer beaucoup de temps à trouver des informations dans le Data Lake et à les analyser, l'efficacité du lac de données s'en trouve réduite.

Comment se former à la gestion d'un Data Lake ?

Le nombre de données accumulées au sein des entreprises a considérablement augmenté au cours des dernières années. Cela a entraîné un large déficit de professionnel chargé de la gestion des données au sein des structures. La formation à la gestion de Data Lake présente de nombreux avantages aussi bien pour les entreprises que pour les personnes qui souhaitent augmenter les opportunités de carrière au sein des organisations. Le Data manager est le professionnel qui s'occupe de toutes les tâches qui se rapportent aux données.

Il existe aujourd'hui de nombreuses formations Data qui permettent d'acquérir les compétences nécessaires pour mieux gérer un Data Lake. Les formations Jedha sont aujourd'hui les plus adaptées pour maîtriser efficacement ce système d'entreposage. Les modules proposés ont été conçus en fonction des besoins des entreprises. Jedha propose des formations certifiantes en Data science, Data engineering, et en Data analyse. Ce sont essentiellement des cours intensifs et pratiques qui aident les étudiants à devenir experts dans la gestion de données. Cette formation est adaptée pour les professionnels qui souhaitent gagner de la technicité dans leur métier.

Que ce soit en ligne ou en présentiel, les étudiants pourront apprendre l'essentiel sur la création et l'exploitation de données. Jedha fonde sa pédagogie sur le Learning by doing avec 70 % de pratique et 30 % de théorie afin de garantir aux étudiants un apprentissage optimal. Les cours sont dispensés par des professeurs expérimentés exerçant dans le domaine de la Data dans des entreprises de référence. Les étudiants bénéficient donc d'un enseignement de qualité. Se faire former chez Jedha facilite une insertion rapide sur le marché de l'emploi. L'étudiant a enfin accès à une vaste communauté d'experts en gestionnaire des données pour actualiser continuellement ses connaissances et pour accroître ses compétences.

Exemples de Data Lake

Il existe de nombreux exemples de Data Lake. On peut citer entre autres Azure Data Lake de Microsoft, Amazon S3 ou encore Apache Hadoop. L'un des plus connus est le système de fichiers distribués Apache Hadoop. La première version de ce système de fichiers avait des capacités limitées en termes de traitement de données. Il fallait maîtriser Java, Map Reduce et certains outils de haut niveau comme Hive et Pig pour interagir avec ce Data Lake. Ces limitations ont été surmontées avec l'arrivée de Hadoop 2.0 YARN. Cette nouvelle version offre de nouveaux paradigmes de traitements comme le streaming.

Les services de stockage en nuage comme Amazon S3 sont aussi très prisés par les entreprises. Ce service de stockage d'objets offre aux entreprises la possibilité de faire évoluer leur capacité d'entreposage de manière transparente. Ce lac de données présente de nombreux avantages pour le développement d'analyse pour le Big Data.

Il facilite également l'accès à d'autres services Web Amazon tels qu'AWS Glue, Amazon Redshift Spectrum, Amazon Athena. La plateforme Snowflake est aussi un lac de données qui peut être utilisé pour l'entreposage des données dans le cloud. Les entreprises qui optent pour ce Data Lake bénéficient d'une meilleure gouvernance de leurs données.

Différence Data Lake et Data Warehouse

La Data Warehouse est au même titre que le Data Lake un système de stockage des données. Le Data Lake n'est pas un remplacement ou une évolution du Data Warehouse. Ces deux modes de stockage ont des usages différents. Chacun de ces systèmes de stockage présente ses inconvénients et ses avantages. Contrairement au Data Lake, les données stockées dans un Data Warehouse ne sont pas entreposées sans traitement.

Les informations sont conservées dans un objectif bien défini. Avec un Data Warehouse, les données de l'entreprise sont mieux organisées et plus faciles à exploiter. Elles sont facilement accessibles à tout type d'utilisateurs grâce à un schéma défini et documenté. Un Data Lake a quant à lui besoin d'un expert qui comprend les différents types de données entreposées dans le système. Le Data Warehouse coûte également plus cher et sa capacité de stockage n'est pas aussi élevée que celle du Data Lake. Certaines entreprises optent pour les deux solutions de stockage.

Le Data Warehouse possède une configuration fixe tandis le Data Lake peut être reconfiguré à volonté. Grâce à ses décennies d'existence, le Data Warehouse offre plus de garanties en termes de sécurité des informations. L'industrie du Big Data déploie de grands efforts pour rapidement combler les limites du lac de données.

Le Data Lake présente de nombreux avantages. Une entreprise peut tirer pleinement profit de cette solution de stockage à partir d'un faible investissement de départ. Les lacs de données présentent toutefois certaines limites qui doivent être prises en considération. Il est important de suivre une formation Data adaptée pour assurer une meilleure exploitation et une meilleure gestion des données en entreprise. Les formations Jedha sont idéales pour maîtriser les Data Lake dans un monde où les initiatives du Big Data ne cessent gagner du terrain. Les modules de formation proposés par Jedha sont adaptés pour devenir experts en gestion de données.