Les lacs de données et les entrepôts de données sont probablement les deux structures les plus utilisées pour stocker des données. Dans cet article, nous allons explorer les deux, dévoiler leurs principales différences et discuter de leur utilisation dans le contexte d'une organisation.
Entrepôts de données et lacs de données en bref
A entrepôt de données est utilisé comme espace de stockage central pour de grandes quantités de données structurées provenant de diverses sources. De tels magasins sont vitaux pour les entreprises car ils peuvent être utilisés pour fournir des informations de toute l'organisation afin de soutenir la prise de décision.
D'autre part, lacs de données sont des stockages flexibles utilisés pour stocker des données brutes non structurées, semi-structurées ou structurées. Les données stockées ne sont pas traitées et la structure est généralement appliquée lors de leur récupération. Notez cependant qu'un lac de données ne remplace pas un entrepôt de données.
Différences Clés
Il est essentiel de prendre en compte tous les facteurs associés avant de choisir comment héberger les données dans une organisation et si vous devez stocker des données provenant d'une source particulière dans un lac de données ou un entrepôt de données. En règle générale, ces considérations se résument aux quatre sujets abordés ci-dessous.
Type de données et traitement
Comme nous l'avons déjà évoqué, les lacs de données peuvent être utilisés pour stocker toute forme de données, qu'elles soient non structurées ou semi-structurées. En comparaison, les entrepôts de données ne sont capables que de stocker des données structurées.
Étant donné que les entrepôts de données ne peuvent traiter que des données structurées, ils nécessitent également des processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour transformer les données brutes en une structure cible (Schéma lors de l'écriture) avant de le stocker dans l'entrepôt. En d'autres termes, les entrepôts de données stockent des données historiques qui ont été prétraitées pour s'adapter à un schéma relationnel.
Les lacs de données sont beaucoup plus flexibles car ils peuvent stocker des données brutes, y compris des métadonnées, et les schémas ne doivent être appliqués que lors de l'extraction de données. C'est essentiellement la différence la plus fondamentale entre un entrepôt de données et un lac de données.
Groupe d'utilisateurs cible
Différents utilisateurs peuvent avoir besoin d'accéder à différents types de stockage. Habituellement, les analystes commerciaux ou de données doivent extraire des informations à des fins de reporting, les entrepôts de données leur conviennent donc mieux.
D'un autre côté, un data scientist peut avoir besoin d'accéder à des données non structurées pour détecter des modèles ou créer un modèle d'apprentissage en profondeur, ce qui signifie qu'un lac de données leur convient parfaitement.
Écosystème
Un autre facteur important à prendre en compte lors du choix entre des entrepôts de données ou des lacs est l'écosystème technologique existant de votre organisation. Les lacs de données sont devenus très populaires en raison de l'utilisation émergente d'Hadoop, qui est un logiciel open source.
Si votre organisation ne privilégie pas les logiciels open source, le déplacement des données vers des lacs de données peut s'avérer difficile.
Le budget
Le plan de gestion des données doit toujours prendre en compte le coût des technologies et des architectures que l'on a l'intention d'utiliser ou de construire. Les lacs de données sont beaucoup moins coûteux que les entrepôts de données, car les données sont stockées dans leur format brut non traité dans les lacs, occupant moins d'espace de stockage.
Lequel choisir?
Les entrepôts de données et les lacs sont utilisés par les organisations en tant que magasins de données centralisés qui permettent à différents utilisateurs et unités d'organisation d'accéder aux données et de les utiliser pour extraire des informations et effectuer des analyses. Habituellement, une organisation aura besoin à la fois d'un lac de données et d'un entrepôt pour prendre en charge tous les cas d'utilisation et les utilisateurs finaux requis.
Un lac de données est capable d'héberger toutes sortes de données sous n'importe quelle forme, structurées ou non. De plus, il ne nécessite aucun prétraitement avant de stocker les données, car cela peut se produire une fois qu'elles sont stockées dans le lac de données. Les lacs de données sont principalement utiles aux data scientists et aux ingénieurs qui ont besoin d'accéder à des données non structurées pour créer des modèles d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique. Les lacs de données sont également plus rentables que les entrepôts de données car ils ne nécessitent pas que les données stockées aient un format particulier, tel qu'un schéma.
Inversement, un entrepôt de données n'est capable de stocker que des données structurées prêtes à être analysées par des unités d'organisation spécifiques pour dévoiler des informations commerciales. Par conséquent, Processus ETL doivent généralement être construits autour de l'entrepôt de données. La fonctionnalité ETL permet aux données d'être stockées dans le format attendu et extraites ou transformées afin que les utilisateurs puissent effectuer des tâches particulières dessus. Pour cette raison, les entrepôts de données sont les mieux adaptés aux analystes commerciaux ou opérationnels qui ont besoin d'accéder à des données relationnelles avec un schéma leur permettant de créer des rapports et de soutenir la prise de décision en découvrant des informations.
Un dernier mot
Dans cet article, nous avons discuté des principales différences entre les lacs de données et les entrepôts. Notez, cependant, qu'il ne s'agit pas d'une comparaison pomme à pomme. Les deux prennent en charge différents cas d'utilisation et servent différents utilisateurs, et les organisations ont généralement besoin des deux pour fonctionner efficacement.
Les lacs de données sont des magasins plus flexibles et sans schéma, capables de stocker des données non structurées, semi-structurées ou structurées. Ils sont généralement utiles aux utilisateurs plus techniques tels que les data scientists ou les ingénieurs. D'un autre côté, les entrepôts de données ne peuvent accepter que des données de relation, ce qui est plus utile aux personnes moins techniques qui ont besoin d'accéder à des données prêtes à être analysées.
- accès
- Compte
- Ad
- Tous
- analyse
- autour
- article
- intelligence artificielle
- auto
- LES MEILLEURS
- construire
- la performance des entreprises
- cas
- Venir
- Sociétés
- contenu
- données
- Lac de données
- gestion des données
- Data Scientist
- entrepôt de données
- entrepôts de données
- affaire
- La prise de décision
- l'apprentissage en profondeur
- risque numérique
- Les ingénieurs
- s'adapter
- formulaire
- le format
- Hadoop
- Villa
- logement
- Comment
- How To
- HTTPS
- Y compris
- idées.
- Intelligence
- IT
- ACTIVITES
- gros
- apprentissage
- charge
- machine learning
- Fabrication
- gestion
- Microsoft
- modèle
- Opérations
- Autre
- Personnes
- plug-in
- Populaire
- raw
- les données brutes
- Rapports
- scientifiques
- So
- Logiciels
- l'espace
- storage
- Boutique
- STORES
- Support
- Target
- Technique
- Les technologies
- Technologie
- Les sujets
- cas d'utilisation
- utilisateurs
- Entrepots
- WHO
- des mots