Le système de stockage est l’un des aspects à définir lorsque l’on souhaite traiter du Big Data. Faut-il choisir un Data Warehouse ou un Data Lake ? Pourquoi choisir un système ? Comment effectuer ce choix ? Ce sont là les questions que l’on a souvent en tête.
Dans cet article, nous allons présenter le Data Lake, une solution de stockage très en vogue en ce moment, et ce, pour différentes raisons. Cependant, comme toute technologie, il possède des avantages comme des inconvénients. C’est plus précisément ce que nous allons voir.
Qu’est-ce qu’un Data Lake ?
Dans ce monde où l’on interagit beaucoup à travers internet, la quantité de données qui circulent s’est considérablement accrue. Nous voyons maintenant toutes sortes d’informations de formats différents, de tailles différentes et de pertinences différentes. Ce sont là de belles aubaines pour les entreprises si elles souhaitent affiner leur prise de décision.
Le Data Lake est la solution de stockage idéale pour tirer le plus de profit sur ces multitudes de données. En effet, c’est un système permettant de stocker des données brutes. Les données sont récoltées depuis leurs sources, sous leurs formats d’origine.
On peut donc retrouver des données structurées comme les bases de données, des données semi-structurées telles que les fichiers textes (JSON, XML, CSV, etc.) ou les tableaux, mais également des données non structurées comme les images, les emails, les audios, etc. Ce qui rend le Data Lake très intéressant, car cela ouvre des portes impossibles à accéder avec un Data Warehouse.
Quels sont ses avantages ?
Puisqu’il est considéré comme la solution la plus évidente pour saisir toutes les opportunités offertes par le Big Data, les avantages à tirer d’un Data Lake sont nombreux. Nous allons voir chacun d’entre eux un à un.
Une source de données plus fournie
Quelles que soient les informations que l’on souhaite obtenir, stocker, traiter et mettre au profit de l’entreprise ultérieurement, on peut toutes les recueillir au sein d’un Data Lake. En effet, comme nous l’avons mentionné dans sa définition, le Data Lake ne soumet aucune restriction en termes de format de données à récupérer.
Souvent, on le compare à un lac dans lequel se déversent toutes sortes de rivières, sans filtres ni traitements préalables. L’avantage est que l’on exclut aucun détail, qu’il soit minime ou non, toutes les perspectives sont prises en compte lors de l’analyse de ces données. La prise de décision et l’établissement des stratégies sont donc plus optimisés.
Un traitement plus efficace
Comme on exclut aucune source de données, les traitements sont d’autant plus efficaces. En effet, puisque la définition d’un format global de stockage des données massives n’est plus nécessaire, les data analysts, les data engineers et les data scientists peuvent se concentrer plus sur le traitement, l’analyse et la valorisation des données récoltées.
Un coût réduit
Les Data Lake sont composés de simples ordinateurs comprenant souvent un écosystème tel que Hadoop. En profitant de la baisse des coûts des terminaux informatiques, le coût de l’élaboration d’un lac de données est donc moindre comparé à celui de construire un entrepôt de données. C’est donc plus rentable pour les entreprises d’opter pour ce système.
En plus, depuis quelque temps, on peut également disposer d’un Data Lake sur le cloud, qu’il soit public ou privé. C’est un avantage non-négligeable dans le sens où l’on a plus besoin de mettre en place un espace physique dans les locaux même de l’entreprise. Ceci permet également d’obtenir une haute disponibilité des données.
Applicable dans tous les domaines
On peut retrouver et récolter tout type de données grâce aux pouvoirs d’internet. En effet, tout le monde communique toutes sortes d’informations, que ce soit sur les réseaux sociaux, sur des sites de commerce en ligne ou encore sur les jeux en ligne. Cela veut dire que tous les domaines possibles et imaginables peuvent profiter de cette source inouïe.
Par exemple, pour une société souhaitant analyser les tendances de ses consommateurs, effectuer des recommandations pour améliorer ses prestations auprès de ces derniers, il peut récolter toutes les informations nécessaires à cela.
Quels sont ses inconvénients ?
L’utilisation de tout système présente toujours des inconvénients et le Data Lake ne déroge pas à cette règle. Parfois, c’est ce qui fait sa force peut également s’avérer être sa faiblesse.
L’absence de structure peut devenir problématique
Cette absence de structure lors de la récolte de données peut devenir très vite problématique si l’on ne fait pas assez attention. En effet, même s’il n’y a aucun problème à insérer plusieurs formats de données dans un Data Lake, sans une structuration ou une architecture, même si celui-ci est seulement basique, on peut très vite se retrouver débordé par cette quantité importante de données, se perdre dans le tas pour à la fin obtenir une mauvaise analyse.
Possibilité de latence
Le risque de latence n’est pas à exclure lorsque l’on souhaite utiliser un Data Lake. En effet, on peut élaborer des Data Lake sur des machines ordinaires. Ces machines peuvent se situer dans différents emplacements ou différents clusters. En plus, ils peuvent même être hébergés sur le cloud. De ce fait, les problèmes de connexion peuvent survenir et par conséquent ralentir le traitement des informations que l’on est censé obtenir. Ceci peut provoquer une énorme perte pour une entreprise, car de multitude de données sont générées à chaque seconde. Et à chaque fois que la connexion échoue, plusieurs opportunités sont perdues.
Risque de fuites de données
Ce risque a été mis en avant lors de l’énorme fuite de millions d’informations sur les électeurs américain en 2017. La cause de cette fuite est la présence de ces informations sur un Data Lake sur le cloud.
Cela démontre que si l’on ne dispose pas d’un système de sécurisation des données performant, on n’est pas à l’abri du danger de la cybercriminalité. Des personnes malintentionnées sont toujours à l’affût d’occasions de dérober des informations sensibles telles que des coordonnées bancaires, des données personnelles, etc.
Ce risque s’élève davantage, surtout depuis que de plus en plus de sociétés s’ouvrent à l’utilisation du cloud comme solution de mise en place de leurs Data Lake.
Donc, si l’on souhaite opter pour un Data Lake pour traiter du Big Data, il faut connaître ses avantages et prévenir les inconvénients dans la mesure du possible. Les méthodes de traitement doivent être bien établies et bien exécutées afin de protéger les informations dont on dispose, renforcer la confidentialité des consommateurs, améliorer la prise de décision et en tirer le plus de profit possible.
