Les lacs de données et les entrepôts de données sont des solutions de stockage de données complémentaires que les entreprises utilisent pour l'intelligence d'affaires et l'analytique. Alors qu'un lac de données contient des données structurées et non structurées non traitées, un entrepôt de données stocke des données structurées traitées et vérifiées à des fins d'analytique prédéterminées.
Les entreprises gèrent ces dépôts de stockage de données en utilisant des solutions d'entrepôt de données et des systèmes de traitement et de distribution de big data. Bien qu'ils se complètent dans l'écosystème analytique d'une organisation, les lacs de données et les entrepôts de données diffèrent par leur schéma, leur stockage, leur analyse, leur traitement et leur coût.
Quelle est la différence entre un lac de données et un entrepôt de données ?
Un lac de données est un dépôt de stockage de données centralisé et hautement évolutif qui stocke de vastes volumes de données brutes structurées, semi-structurées et non structurées dans leur format natif. Il aide les entreprises à construire des pipelines de données et à alimenter l'analytique des données pour obtenir des insights commerciaux.
En raison de leur architecture ouverte et évolutive, les lacs de données peuvent stocker des données relationnelles et non relationnelles sans sacrifier la fidélité. Les entreprises utilisent les lacs de données pour capturer des données provenant des réseaux sociaux, du streaming, des systèmes d'entreprise, des applications mobiles et des dispositifs de l'internet des objets (IoT) et les analyser à l'aide de plateformes de science des données et d'apprentissage automatique.
Un entrepôt de données est un système de gestion de données spécialisé et orienté sujet qui organise des données hautement structurées en utilisant un data mart. Alors qu'un lac de données ne définit pas la structure ou le schéma des données jusqu'à ce que les données soient lues, un entrepôt de données applique un schéma prédéfini avant de stocker les données. Les entrepôts de données utilisent des bases de données relationnelles et sont idéaux pour les requêtes analytiques rapides et le soutien à l'analyse historique.
Le tableau ci-dessous montre comment un lac de données et un entrepôt de données diffèrent en termes de traitement des données, d'approche de schéma et de coût.
| Lac de données | Entrepôt de données | |
| Définition | Un lac de données est un dépôt de données centralisé qui ingère et contient des données structurées, non structurées ou faiblement assemblées pour une utilisation immédiate ou future. | Un entrepôt de données est une unité de stockage de données qui utilise un schéma prédéfini pour stocker des données structurées nettoyées, traitées et organisées à des fins analytiques prédéterminées. |
| Utilisateurs | Scientifiques et ingénieurs en données | Équipes d'intelligence d'affaires, développeurs, gestionnaires et utilisateurs finaux |
| Types de données | Les lacs de données stockent des données brutes et non filtrées structurées, non structurées et semi-structurées dans des formats natifs. | Les entrepôts de données contiennent des données structurées traitées, nettoyées et organisées. |
| Préparation des données | Un lac de données stocke les données indéfiniment, qu'elles soient utilisées immédiatement ou dans le futur. | Les données dans un entrepôt de données sont prêtes pour l'analyse et peuvent être utilisées à des fins prévues via des outils d'intelligence d'affaires en libre-service. |
| Traitement des données | Les lacs de données utilisent l'approche extraire, charger et transformer (ELT) pour charger les données dans leur format d'origine et les transformer au besoin. | Les entrepôts de données utilisent l'approche extraire, transformer et charger (ETL) pour l'intégration et la préparation des données. |
| Approche de schéma | Les lacs de données utilisent le schéma à la lecture et ne nécessitent pas de schéma prédéfini. | Les entrepôts de données suivent les pratiques de schéma à l'écriture et définissent le schéma avant de charger les données. |
| Stockage des données | Les lacs de données stockent les données en utilisant des solutions de stockage cloud peu coûteuses. | Les entrepôts de données utilisent des bases de données en colonnes ou relationnelles pour stocker les données avec un stockage sur disque. |
| Accessibilité des données | Les lacs de données sont agiles et flexibles, permettant une addition facile de modèles de données et d'applications. | Les entrepôts de données contiennent des données en format « lecture seule », ce qui rend difficile la modification des données. |
| Sécurité des données | Les lacs de données sont moins sécurisés en raison de leurs grands volumes de données. | Les entrepôts de données sont plus sécurisés en raison de leur structure robuste et rigide. |
| Avantages | Les lacs de données aident les scientifiques des données à créer des modèles analytiques critiques pour l'analyse des données, la livraison d'insights commerciaux et la planification stratégique. | Les entrepôts de données aident les équipes d'intelligence d'affaires à accéder et analyser des données structurées pour soutenir les décisions opérationnelles de l'entreprise. |
| Cas d'utilisation | Les lacs de données sont idéaux pour les applications de science des données, y compris l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive et l'analytique avancée. | Les entrepôts de données sont idéaux pour l'exploration de données, l'analyse ad hoc et le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) de l'entreprise avec des techniques de visualisation de données et d'intelligence d'affaires. |
| Coût | Les lacs de données sont moins chers car ils utilisent un stockage et des serveurs à faible coût. | Les entrepôts de données sont plus chers car ils utilisent de grands serveurs et des systèmes de stockage sur disque. |
| Quand utiliser | Les entreprises utilisent les lacs de données pour stocker de grands volumes de données brutes et non filtrées structurées, semi-structurées et non structurées. | Les entrepôts de données conviennent aux entreprises cherchant à accéder et analyser rapidement des données structurées. |
Apprenez les subtilités de la modélisation des données pour établir et gérer les relations entre différents objets de données.
Sudipto Paul
Sudipto Paul is an SEO content manager at G2. He’s been in SaaS content marketing for over five years, focusing on growing organic traffic through smart, data-driven SEO strategies. He holds an MBA from Liverpool John Moores University. You can find him on LinkedIn and say hi!
