Data Lakehouse
Qu’est-ce qu’un data lakehouse ?
Un data lakehouse allie la flexibilité d’un lac de données à la structuration d’un entrepôt de données, offrant ainsi une plateforme unifiée pour le stockage et l’analyse de divers types de données structurées et non structurées. Une architecture de data lakehouse hybride exploite les infrastructures sur site et cloud pour le traitement et le stockage des données.
Comment les entrepôts de données ont-ils évolué au cours des dernières décennies ?
Les entrepôts de données traditionnels ont été conçus pour des données structurées résidant sur site. Ils assuraient principalement des fonctionnalités de business intelligence (BI) telles que le reporting et les tableaux de bord. Les entrepôts de données modernes acceptent un plus large éventail de formats de données, prennent en charge les plateformes cloud pour le stockage et le traitement, et intègrent des outils de science des données et des algorithmes de machine learning permettant l’extraction d’informations approfondies à partir des données.
Initialement conçus comme des référentiels de données structurées et cloisonnées, les entrepôts de données ont évolué pour devenir des plateformes cloud flexibles permettant l’exécution d’analyses avancées à partir de divers formats de données. Ils sont de plus en plus automatisés et conviviaux, tout en accordant la priorité à la sécurité et à la gouvernance des données.
Qu’est-ce que les lacs de données ?
Les lacs de données sont des architectures spécialement conçues pour gérer et stocker de grandes quantités de données non structurées ou semi structurées provenant de divers appareils, systèmes et applications métier au sein d’une entreprise. Contrairement aux bases de données traditionnelles, ils peuvent stocker des données de différents types, telles que texte brut, images et vidéos, en s’appuyant sur une API de gestion de fichiers et sur une infrastructure de stockage économique.
Hautement évolutifs et accessibles, les lacs de données sont avantageux pour l’analytique avancée, et en particulier pour les algorithmes de machine learning et d’intelligence artificielle. Si l’utilisation de formats de fichiers ouverts favorise l’interopérabilité, il importe en revanche de noter que les lacs de données manquent intrinsèquement de mécanismes robustes permettant d’assurer l’intégrité et la gouvernance des données.
Sans une gestion appropriée, les lacs de données peuvent accumuler des données redondantes et désorganisées, ce qui peut aboutir à la constitution de « marais de données ». Les difficultés de navigation propres à ces marais de données compliquent l’extraction d’informations significatives. De plus, l’absence de gouvernance intégrée implique une surveillance vigilante de la part des utilisateurs pour maintenir l’intégrité des données, les métadonnées et les contrôles d’accès.
Malgré ces difficultés, les lacs de données restent précieux dans les architectures de données contemporaines, car ils offrent une solution économique pour le traitement de données hétérogènes. Les entreprises déploient souvent des technologies complémentaires telles que le catalogage des données et la gestion des métadonnées afin d’éviter la formation de marais de données, garantissant ainsi la présence de données structurées, fiables et adaptées à l’analyse au sein du lac de données.
Quelles sont les principales différences entre lac de données, entrepôt de données et data lakehouse ?
Le lac de données, l’entrepôt de données et le data lakehouse sont des architectures de gestion de données distinctes, dont chacune est adaptée à des problématiques de données spécifiques.
Structure et schéma des données
- Les lacs de données stockent les données dans leur format d’origine, quelle que soit leur structure.
- Les entrepôts de données sont conçus pour des données structurées présentant un schéma prédéfini.
- Les data lakehouses peuvent traiter à la fois des données structurées et des données non structurées, offrant ainsi une certaine flexibilité, tout en intégrant un schéma qui optimise la gestion des données.
Traitement des données :
- Les lacs de données stockent des données brutes non traitées.
- Les entrepôts de données stockent des données prétraitées, nettoyées et transformées avant d’être stockées, ce qui garantit qu’elles sont prêtes pour l’analyse.
- Les data lakehouses peuvent stocker des données brutes mais permettent aussi leur traitement, dans l’environnement même du data lakehouse.
Objectifs et cas d’utilisation :
- Les lacs de données sont idéaux pour l’analyse exploratoire, la découverte de modèles cachés dans de grands ensembles de données et la prise en charge de formes avancées d’analytique telles que le machine learning.
- Les entrepôts de données sont conçus pour la business intelligence (BI) et le reporting. Ils permettent d’analyser des données historiques afin de dégager des tendances et des informations pertinentes en soutien de la prise de décision stratégique.
- Les data lakehouses associent la puissance de l’analytique avancée pour tous les types de données à un certain niveau de gouvernance des données pour les besoins de la BI.
Coût et évolutivité :
- Les lacs de données se révèlent généralement plus économiques, dans la mesure où les données sont stockées dans des formats bruts sur des solutions de stockage peu coûteuses. Très évolutifs, ils s’adaptent facilement à des volumes de données croissants.
- Les entrepôts de données peuvent s’avérer plus onéreux en raison de leurs exigences spécifiques en matière de traitement et de stockage structuré. Leur évolutivité peut être limitée par rapport à celle des lacs de données.
- Les data lakehouses offrent un équilibre entre coût et évolutivité. Ils peuvent être économiques pour le stockage de données brutes, mais le traitement de données au sein de l’environnement d’un data lakehouse est susceptible d’entraîner des coûts supplémentaires.
Comment les data lakehouses empêchent-ils la constitution de marais de données ?
Les lacs de données offrent une solution de stockage flexible pour de grandes quantités de données, mais, faute d’une gestion appropriée, ils peuvent se transformer en marais de données, c’est-à-dire en dépôts de données désorganisées, de faible qualité et difficiles à analyser. Les data lakehouses remédient à ce problème en intégrant des fonctionnalités d’entrepôts de données afin d’empêcher la formation de marais de données. Voici comment :
Gouvernance des données :
- Les data lakehouses mettent en œuvre des pratiques de gouvernance des données telles que la définition de la propriété des données, les contrôles d’accès et les normes de qualité des données. Ces pratiques garantissent la cohérence, l’exactitude et la traçabilité des données, empêchant ainsi l’accumulation de données non pertinentes ou non fiables dans le data lakehouse. De telles pratiques sont déjà en place au sein des entrepôts de données.
- En revanche, les lacs de données manquent souvent d’une gouvernance solide, ce qui conduit à l’ingestion incontrôlée de données et à des risques de duplication ou d’erreur.
Schéma de données :
- Les data lakehouses offrent quelques fonctions de définition de schémas, ce qui aide à organiser les données dans une certaine mesure. Ces schémas facilitent la recherche et la récupération des données à analyser par rapport à des lacs de données totalement non structurés. Bien qu’ils n’imposent pas la structure rigide des entrepôts de données, ils offrent une solution intermédiaire garantissant une meilleure gestion des données.
- Les lacs de données stockent les données dans leur format d’origine, qui peut être non structuré ou semi structuré. Cette flexibilité se traduit cependant par une plus grande complexité de l’exploration et de l’analyse des données.
Gestion du cycle de vie des données :
- Les data lakehouses facilitent la gestion du cycle de vie des données. Celle-ci met en œuvre des processus permettant d’identifier, de classer et éventuellement d’archiver ou de supprimer des données suivant des règles prédéfinies. Cette fonctionnalité permet d’éviter l’accumulation de données non pertinentes ou obsolètes dans le data lakehouse, qui reste ainsi plus léger et plus efficace.
- Les lacs de données sont souvent dépourvus d’une fonctionnalité appropriée de gestion du cycle de vie des données, ce qui entraîne une prolifération des données et complique l’identification des informations utiles dans la masse des informations non pertinentes.
Outils de qualité des données
- Les data lakehouses peuvent s’intégrer à des outils de qualité des données pour nettoyer et valider les données lors de l’ingestion ou dans l’environnement du lakehouse. Cela permet de garantir l’exactitude et la fiabilité des données stockées dans le lac.
- Les lacs de données peuvent nécessiter des processus de nettoyage de données distincts avant l’analyse, ce qui complexifie et retarde potentiellement l’obtention d’informations pertinentes.
Quels sont les avantages d’un data lakehouse ?
Les data lakehouses offrent plusieurs avantages qui en font un choix incontournable pour les entreprises cherchant à exploiter toutes leurs données en vue d’améliorer la prise de décision et l’analytique. Leurs principaux atouts sont les suivants :
- Plateforme de données unifiée : Les data lakehouses combinent les forces des lacs de données et celles des entrepôts de données, fournissant ainsi une plateforme unique pour stocker et gérer toutes vos données, quel que soit leur format (structuré, semi structuré, non structuré). Il n’est plus nécessaire de disposer de systèmes distincts pour les différents types de données, ce qui simplifie la gestion des données et rend celles-ci facilement accessibles pour divers projets d’analyse.
- Gouvernance des données améliorée : Les data lakehouses intègrent des fonctions de gouvernance des données des entrepôts de données. Vous avez ainsi la possibilité de définir la propriété des données, de mettre en œuvre des contrôles d’accès et d’établir des normes de qualité des données. La cohérence, l’exactitude et la traçabilité de vos données étant ainsi garanties, vous évitez la formation de marais de données – ces dépôts de données désorganisées, de faible qualité et difficiles à analyser.
- Flexibilité et évolutivité : Les data lakehouses offrent la même flexibilité que les lacs de données. Vous pouvez stocker toutes vos données « telles quelles », sans vous soucier de structures prédéfinies. Ils offrent également la même évolutivité que les lacs de données, en s’adaptant facilement à l’augmentation ou à la réduction des volumes de données.
- Prise en charge de l’analytique avancée : En stockant des données brutes non traitées, les data lakehouses fournissent une base pour divers besoins analytiques. Ces données sont précieuses pour l’entraînement des modèles de machine learning et l’exécution d’autres formes d’analyse avancée, telles que l’exploration de données et l’intelligence artificielle.
- Rentabilité : Les data lakehouses peuvent s’avérer plus économiques que les entrepôts de données traditionnels. Ils exploitent souvent des solutions de stockage moins coûteuses pour les données brutes, et peuvent mettre en œuvre une gestion du cycle de vie des données pour supprimer les données inutiles, réduisant ainsi les besoins en stockage.
- Accès accéléré aux informations : Le fait d’avoir toutes vos données à un seul et même endroit facilement accessible simplifie considérablement les opérations de recherche et d’extraction. Les analystes et les experts Data peuvent ainsi consacrer moins de temps à la recherche de données au profit de l’extraction d’informations à valeur ajoutée.
- Prise de décision optimisée : En donnant une vue holistique des données, les data lakehouses facilitent la prise de décision fondée sur celles-ci. Vous pouvez combiner des informations provenant de différentes sources de données afin de mieux cerner vos clients, vos opérations et les tendances du marché, ce qui vous permet de prendre des décisions plus éclairées.
Quels sont les éléments constitutifs d’un data lakehouse ?
L’architecture de data lakehouse est une méthode hybride de gestion des données qui allie la flexibilité du lac de données à la structuration de l’entrepôt de données. Elle se compose de deux couches principales :
Plateforme de lac de données :
- Accès direct pour les requêtes : La couche de traitement permet d’interroger directement les données stockées dans le data lakehouse sans qu’il soit nécessaire de les charger dans un entrepôt de données ou de les convertir dans un format propriétaire. Cet accès direct permet aux applications de BI ainsi qu’aux technologies d’IA/ML de mieux utiliser les données.
- Indépendance vis-à-vis des outils : N’importe quel moteur de traitement peut lire les données dans leur format d’origine, ce qui permet à divers outils et systèmes d’examiner les données préparées. Cette adaptabilité permet d’améliorer les performances et la rentabilité du traitement et de l’analyse.
Couche de traitement :
- Accès direct pour les requêtes : La couche de traitement permet d’interroger directement les données stockées dans le data lakehouse sans qu’il soit nécessaire de les charger dans un entrepôt de données ou de les convertir dans un format propriétaire. Cet accès direct permet aux applications de BI ainsi qu’aux technologies d’IA/ML de mieux utiliser les données.
- Indépendance vis-à-vis des outils : N’importe quel moteur de traitement peut lire les données dans leur format d’origine, ce qui permet à divers outils et systèmes d’examiner les données préparées. Cette adaptabilité permet d’améliorer les performances et la rentabilité du traitement et de l’analyse.
Principes clés – conformité ACID pour les transactions de bases de données :
- Atomicité : Garantit que les transactions sont soit entièrement conclues, soit pas traitées du tout. En cas d’arrêt du processus, cela permet d’éviter la perte ou la corruption de données.
- Cohérence : Garantit des résultats de transaction prévisibles et cohérents tout en préservant la validité des données au regard de critères prédéfinis et en préservant l’intégrité globale des données.
- Isolation : Garantit que les transactions en cours ne sont pas touchées par d’autres jusqu’à ce qu’elles soient terminées, ce qui permet à plusieurs parties de lire et d’écrire simultanément sans interruption.
- Durabilité : Permet le stockage persistant des changements induits par les transactions, de sorte que ceux-ci restent intacts même en cas de défaillance système.
Cette conception permet de concilier la rentabilité d’un lac de données et la flexibilité nécessaire pour mettre des données prêtes à être analysées à la disposition de plusieurs systèmes. Elle permet à de nombreuses parties de visualiser et d’écrire des données simultanément tout en respectant des règles transactionnelles robustes, ce qui en fait une solution polyvalente et fiable pour répondre aux préoccupations actuelles en matière de gestion des données.
L’IA et les data lakehouses
Ensemble, l’IA et les data lakehouses forment une combinaison puissante qui peut apporter une valeur ajoutée considérable à l’entreprise. Voici comment :
Avantages des data lakehouses pour l’IA :
- Accès à toutes les données : Les data lakehouses stockent des données de tous types – structurées, semi structurées et non structurées. Les modèles IA disposent ainsi d’un ensemble de données plus riche et plus complet pour s’entraîner, ce qui se traduit potentiellement par une amélioration des performances meilleures et une plus grande justesse des informations produites.
- Amélioration de la qualité des données : Les fonctions de gouvernance des données intégrées dans les data lakehouses permettent de garantir la cohérence et la fiabilité des données. Cet aspect est crucial pour entraîner des modèles IA fiables, car des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des résultats biaisés ou inexacts.
- Flexibilité pour l’expérimentation : Les data lakehouses permettent de stocker des données brutes non traitées. Cela permet aux experts Data d’expérimenter différentes techniques de préparation des données et approches d’ingénierie des fonctionnalités afin d’optimiser les performances des modèles IA.
- Évolutivité face à la croissance des volumes de données : Au fur et à mesure que les modèles IA évoluent et nécessitent davantage de données pour leur entraînement et réentraînement, les data lakehouses peuvent facilement s’adapter à ces besoins croissants.
- Rentabilité : Par rapport aux entrepôts de données traditionnels, les data lakehouses offrent un moyen plus économique de stocker de grandes quantités de données. Cela permet aux entreprises d’expérimenter divers modèles IA sans se soucier de coûts de stockage excessifs.
Comment les data lakehouses facilitent les projets d’IA :
- Préparation des données : Les data lakehouses peuvent s’intégrer aux outils de nettoyage et de transformation des données, rationalisant ainsi le processus de préparation des données pour les modèles IA.
- Entraînement et développement de modèles : La capacité de stocker et d’accéder à de grands ensembles de données dans l’environnement du data lakehouse favorise l’efficacité des cycles d’entraînement et de développement des modèles.
- Gestion des modèles de machine learning : Les data lakehouses peuvent servir de référentiel central pour la gestion des différentes versions des modèles de machine learning et des données associées.
- Opérationnalisation des modèles IA : Une fois les modèles IA entraînés, les data lakehouses peuvent fournir le pipeline de données nécessaire pour les déployer et les servir en production.
Dans l’ensemble, les data lakehouses jouent un rôle essentiel dans le cycle de vie de l’IA en fournissant une plateforme sécurisée, évolutive et bien gouvernée pour le stockage, la gestion et la consultation des données. Cela permet aux entreprises de construire, d’entraîner et de déployer de puissants modèles IA qui favorisent une meilleure prise de décision et stimulent l’innovation.
HPE Data Lakehouse Solutions
Les data lakehouses révolutionnent la gestion des données en alliant la flexibilité des lacs de données à la gouvernance des données des entrepôts de données. HPE Ezmeral Data Fabric va encore plus loin en fournissant un data lakehouse unifié qui s’intègre de manière transparente à votre infrastructure de données existante, aussi bien sur site que dans le cloud.
- Unifier et simplifier : HPE Ezmeral Data Fabric élimine les silos de données et gère toutes vos données – structurées, semi structurées et non structurées – à un seul et même endroit. Cette solution simplifie la gouvernance des données grâce à des outils intégrés, garantissant ainsi la qualité et la sécurité des données de même que la fiabilité des analyses.
- Optimiser l’IA et l’analytique : HPE Ezmeral Data Fabric constitue une base solide pour les initiatives d’analytique avancée et d’IA. Cette plateforme offre un accès facile à toutes vos données pour former des modèles de machine learning, mener une exploration approfondie des données et alimenter l’innovation basée sur les données.
- Ouverture et flexibilité : Construite sur une base open source, HPE Ezmeral Data Fabric évite l’enfermement propriétaire et offre la flexibilité nécessaire pour répondre à vos besoins spécifiques en matière de données. Que vous ayez besoin d’une solution sur site, d’un data lakehouse dans le cloud ou d’une approche hybride, cette solution s’adapte à votre environnement.
- Évolutivité face à la croissance des volumes de données : Adaptez sans effort votre capacité de stockage et de traitement au fur et à mesure que vos volumes de données augmentent. HPE Ezmeral Data Fabric gère sans encombre ces volumes croissants, en vous garantissant la puissance nécessaire pour analyser toutes les informations.
- Rentabilité : Stockez vos données avec efficacité grâce à l’intégration de HPE Ezmeral Data Fabric avec des solutions de stockage peu coûteuses. Cela vous aide à optimiser les coûts sans compromettre l’accessibilité ou la qualité des données.
HPE Ezmeral Data Fabric vous permet de :
- Transformer les données brutes en informations exploitables.
- Prendre en toute confiance des décisions fondées sur les données.
- Booster votre compétitivité grâce à l’analytique avancée et à l’IA.
Disponible sur la plateforme Edge to Cloud HPE GreenLake, cette expérience de gestion de données unifiée permet aux équipes de se connecter en toute sécurité aux données là où elles sont, sans perturber les schémas d’accès aux données existants. Elle comprend une plateforme de data lakehouse évolutive optimisée pour Apache Spark et déployée sur site. Les experts Data profitent d’une plateforme d’analyse de données et d’applications élastique et unifiée sur site, dans l’edge et dans les clouds publics, ce qui leur permet d’accélérer les workflows d’IA/ML.