Data lake vs data warehouse : quelle différence ?

Le data lake et le data warehouse apparaissent comme des éléments importants du data management et de la data analyse. En effet, il s’agit de deux systèmes de stockage de données qui peuvent se révéler intéressants pour les entreprises qui souhaitent récolter leur data pour appuyer leurs prises de décisions. Toutefois, le data lake et le data warehouse sont bien souvent confondus, alors qu’ils présentent beaucoup de différences, leur seul véritable point en commun étant leur capacité à stocker de la donnée.

Par conséquent, ils ne répondent pas aux mêmes besoins des entreprises. C’est pourquoi, lorsqu’on souhaite exploiter les données d’une entreprise afin d’améliorer les prises de décisions, il convient de bien faire la différence entre un data lake et un data warehouse. Cela permet de choisir le dispositif le plus adapté aux besoins de l’entreprise.

Qu’est-ce qu’un data warehouse ?

Un data warehouse, ou entrepôt de données, est une base de données centralisées, conçue pour collecter, stocker, nettoyer et organiser des données liées à une entreprise qui proviennent de différentes sources : CRM, ERP, Cloud, réseaux sociaux, logiciel RH…

Le data warehouse présente de nombreux atouts. Il permet de collecter, de stocker et de sécuriser des données issues de sources multiples, mais surtout il vient nettoyer, enrichir, formater et organiser toute la data afin de la rendre plus facilement accessible et analysable.

Le déploiement d’un data warehouse se présente comme un prérequis nécessaire à l’informatique décisionnelle, car il facilite les requêtes complexes et soutient les performances. Il est utile pour mener des analyses précises de business intelligence et générer des rapports de performance (reporting) en s’appuyant sur de la data fiabilisée et accessible rapidement.

Qu’est qu’un data lake ?

De son côté, le data lake est aussi une vaste base de données. À la différence du data warehouse, le data lake est simplement conçu pour héberger de grandes quantités de données brutes, structurées sous leur forme native. Au lieu de consolider les informations dans un format prédéfini, comme le fait le data warehouse, le data lake les conserve telles quelles. Ce choix offre une flexibilité sans précédent en matière de types de données stockées et de méthodes d’analyse potentielles.

Avoir accès à ces données non structurées peut être utile pour explorer des tendances, réaliser du machine learning ou encore composer avec des données de natures diversifiées (images, texte brut, données chiffrées…), dans le but de réaliser des analyses prédictives, pour peu qu’on dispose de compétences très solides en data analyse.

Data lake vs data warehouse : comment choisir ?

Le data warehouse convient parfaitement aux environnements où l’intégrité, la fiabilité et la rapidité d’accès aux données structurées sont prioritaires. Il s’agit d’un outil de prédilection pour les dirigeants, les responsables administratifs et/ou les responsables des ressources humaines qui ont besoin de chiffres précis et de rapports réguliers pour évaluer la performance d’une entreprise.

À l’inverse, le data lake se veut polyvalent et adaptable, favorisant l’innovation et l’exploration des données dans leur état le plus brut. Sa flexibilité est particulièrement utile dans les phases de développement de produits et/ou lorsqu’on souhaite tirer des enseignements de larges éventails de données. Toutefois, il ne peut être exploité que par des profils experts en data analyse.

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