Data Lake

Un Data Lake est une architecture informatique qui permet d'accéder, de stocker et de traiter des données non structurées et structurées de manière centralisée. Il s'agit d'une couche centrale qui relie les données provenant des différents systèmes. La principale différence entre un Data Lake et un datawarehouse est que le Data Lake stocke des données non structurées et semi-structurées, alors que le datawarehouse ne stocke que des données structurées.

Un Data Lake est souvent utilisé pour fournir une vue complète des données afin d'améliorer les processus décisionnels et la prise de décision. Il peut également être utilisé pour accroître la productivité et l'efficacité opérationnelle, en fournissant un point central pour l'accès et le partage des données. Les analyses avancées peuvent également être effectuées sur les données stockées dans le Data Lake.

Les Data Lakes peuvent être organisés en fonction de leur objectif, type de données et utilisation finale. Certains des exemples courants de Data Lakes incluent les Data Lakes analytiques, les Data Lakes de gestion des données, les Data Lakes transactionnels et les Data Lakes hybrides. Par exemple, un Data Lake analytique est utilisé pour l'analyse prédictive et la recherche en profondeur ; un Data Lake de gestion des données est utilisé pour la normalisation des données ; un Data Lake transactionnel est utilisé pour le traitement des transactions ; et un Data Lake hybride combine les avantages des trois autres types.

Il est important de connaître le terme «Data Lake» car il représente une solution très populaire qui offre aux entreprises un moyen centralisé de stocker, d’analyser et d’afficher leurs données. La possibilité d'accumuler toutes sortes de données - y compris les données non structurées - à partir de sources diverses est l'un des principaux avantages du Data Lake. Cela peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à prendre des décisions plus éclairées sur leurs produits et services, ce qui améliore également l'expérience client. Les entreprises peuvent également tirer parti du Big Data stocké dans un Data Lake pour amener plus de valeur aux clients, ce qui peut conduire à une augmentation du chiffre d'affaires.

Le coût d’un data lake dépendra du nombre de sources de données à connecter, du type de donnée collectée, du logiciel utilisée pour génerer le data lake, du nombre d’utilisateurs, etc. Les acteurs européens clés sont notamment Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou encore Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Des experts tels que Datadobi ou Datawrapper sont également disponibles pour accompagner les organisations dans la mise en place d’un data lake afin d’obtenir une valeur ajoutée optimale. Certaines bonnes pratiques doivent être respectée : planifier le data lake à l’avance ; déterminer les formats et protocoles à utiliser ; respecter les politiques de soudure existantes ; fournir un contrôle d’accès ; trouver le bon équilibre entre la qualité et le volume des données collectés; et surveiller l’architecture en continu.

Paraphrasons maintenant ce texte: Le concept de lac de données ou data lake peut être considérée comme l'héritière du datawarehouse à l'ère du big data. Bien qu'il puisse parfois être perçu comme un mot marketing ou une simple mise à jour terminologique, il traduit en fait les mutations qui sont provoquée par l'augmentation considérable des volumes de donnée collectés et leur diversité croissante. Le data lake est alimentée continuellement par différents canaux marketing principalement digitaux apportant ainsi divers types de donnée non structurée ou semi-structurée qu'il convient alors de mêler pour éviter tout risque de silos.

Un exemple concret serait celui mis en place par Mediamétrie qui a optez pour le data lake afin d'accroître sa capacité à analyser les informations provenant des différrents systèmes dont il dispose.

Un data lake est une architecture informatique permettant d’accumuler, stocker et traiter des donnée structurée ou non structurée étant reliée facilement aux différrents systèmes dont elle est composée. La principale differnce avec un datawarehouse est que le premier permet aussi bien l’accueil des premières que seulement celle des seconde comme c’est le cas du second. Le data lake est principalement utilisée afin d’amliorer la prise de décision au sein d’une organisation grâce à la possibilitée de disposer d’une vision claire complète sur tout ce que contient ce lac en terme informationnelle tout en rendant plus efficiente certaine opteration grâce à son centralisation et partage facilement accessible via ce point centralisateur . On peut aussi effectuer certaine analyse avancée sur les donnés stockés grâce aux outils dont on dispose sur ce lac informatique .

On trouve plusieurs type de data lake tel que : - Les data lakes analytiques , - Les data lakes transactionnelles , - Les data lakes hybride ,- Les data lakes pour la gestion des donnés .

Il est important de connaître ce qu’est un datalake car cette solution offre aux entreprises la possibilitée unique d’accumuler toute sorte information venant de sources variés sans distinction entre structured ou non structured . Cette capacité aide grandement les organisations à comprendre plus facilement leurs clients mais aussi prendre plus facilement des decisions stratigiques basés sur cette information colletés . Cela permet aussi aux organisations d’offrir plus facilement une meilleure experience client grâce a cette analyse approfondie qui permet aussi une augmentation considérable du chiffres d’affaire potentiellement obtenable .

Les acteurs europens impliqués directement ou indirectement sont : Microsoft Azure , Amazon Web Services ( AWS ) , Google Cloud Platform ( GCP ) , Oracle Cloud Infrastructure ( OCI ) . Il y a egalement des experts spicialisés tel que Datadobi ou Datawrapper qui proposent services et expertise afin assister les organisations durant la mise en place du projet . Pour cette raison , il existe certaine bonnes pratiques a respecter tel que : planification minutieuse avant mise en route , definition exacte du format et protocole a suivre , respect des politiques existantes , controle precis sur l'acces aux informations , equilibres entre volume et qualite recherchés sur cette accumulations , surveillance constance sur l'architecture en place . Le cout varie selon different facteur tel que nombre source connectables , type info recoltés , outils mis en place etc ...