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Définition Data Lake

Qu’est-ce que Data Lake ?

Qu’est-ce que Data Lake ?

Un Data Lake est un dépôt de stockage qui peut stocker une grande quantité de données structurées, semi-structurées et non structurées. C’est un endroit où l’on peut stocker tout type de données dans leur format d’origine, sans limite fixe de taille de compte ou de fichier. Il offre une grande quantité de données pour augmenter les performances analytiques et l’intégration native.

Data Lake est comme un grand conteneur qui ressemble beaucoup à un vrai lac et à des rivières. Tout comme dans un lac, vous avez plusieurs affluents qui arrivent, un lac de données a des données structurées, des données non structurées, de machine à machine, des journaux qui circulent en temps réel.

Le lac de données démocratise les données et constitue un moyen rentable de stocker toutes les données d’une organisation pour un traitement ultérieur. L’analyste de recherche peut se concentrer sur la recherche de modèles de signification dans les données et non sur les données elles-mêmes.

Contrairement à une maison hiérarchique où les données sont stockées dans des fichiers et des dossiers, le Data Lake a une architecture plate. Chaque élément de données d’un Data Lake reçoit un identifiant unique et est étiqueté avec un ensemble d’informations de métadonnées.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez :

  • Qu’est-ce que Data Lake ?
  • Pourquoi Data Lake ?
  • L’architecture de Data Lake
  • Concepts clés du lac des données
  • Stades de maturité de Data Lake
  • Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de Data Lake :
  • Différence entre les Data lakes et l’entrepôt de données
  • Avantages et risques de l’utilisation de Data Lake :
  • Pourquoi choisir un Data Lake ?

L’objectif principal de la construction d’un lac de données est d’offrir une vue non raffinée des données aux scientifiques.

Les raisons de l’utilisation de Data Lake sont les suivantes :

Avec l’apparition de moteurs de stockage comme Hadoop, le stockage d’informations disparates est devenu facile. Il n’est plus nécessaire de modéliser les données dans un schéma à l’échelle de l’entreprise avec un Data Lake.
Avec l’augmentation du volume des données, de leur qualité et des métadonnées, la qualité des analyses augmente également.
Data Lake offre une agilité commerciale
Le Machine learning et l’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour faire des prédictions profitables.
Elle offre un avantage concurrentiel à l’organisme qui la met en œuvre.
Il n’y a pas de structure en silo de données. Data Lake donne une vue à 360 degrés des clients et rend l’analyse plus robuste.
Architecture de Data Lake

La figure montre l’architecture d’un Business Data Lake. Les niveaux inférieurs représentent les données qui sont pour la plupart au repos tandis que les niveaux supérieurs montrent les données transactionnelles en temps réel. Ces données circulent dans le système avec une latence faible ou nulle. Les niveaux suivants sont importants dans l’architecture de Data Lake :

Niveau d’ingestion : Les niveaux sur le côté gauche représentent les sources de données. Les données peuvent être chargées dans le lac de données par lots ou en temps réel.
Insights Tier : Les niveaux à droite représentent le côté recherche où les connaissances du système sont utilisées. Les requêtes SQL, NoSQL ou même Excel peuvent être utilisées pour l’analyse des données.
Le HDFS est une solution rentable pour les données structurées et non structurées. C’est une zone d’atterrissage pour toutes les données qui sont au repos dans le système.
Le niveau de distillation prend les données du pneu de stockage et les convertit en données structurées pour une analyse plus facile.

Le niveau de traitement exécute des algorithmes analytiques et des requêtes des utilisateurs avec des lots interactifs en temps réel variables afin de générer des données structurées pour une analyse plus facile.
Le niveau des opérations unifiées régit la gestion et la surveillance du système. Il comprend l’audit et la gestion des compétences, la gestion des données, la gestion des flux de travail.
Concepts clés du lac des données
Voici les concepts clés de Data Lake qu’il faut comprendre pour bien comprendre l’architecture de Data Lake

Ingestion de données
L’ingestion de données permet aux connecteurs d’obtenir des données provenant de différentes sources et de les charger dans le lac de données.

L’ingestion de données est prise en charge :

Tous les types de données structurées, semi-structurées et non structurées.
Les ingestions multiples telles que les lots, le temps réel, les chargements uniques.
Plusieurs types de sources de données comme les bases de données, les serveurs web, les e-mails, l’IoT et le FTP.
Stockage des données
Le stockage des données doit être modulable, offrir un stockage rentable et permettre un accès rapide à l’exploration des données. Il doit prendre en charge différents formats de données.

Gouvernance des données

La gouvernance des données est un processus de gestion de la disponibilité, de la convivialité, de la sécurité et de l’intégrité des données utilisées dans une organisation.

Sécurité
La sécurité doit être mise en œuvre dans chaque couche du lac de données. Cela commence par le stockage, le déterrage et la consommation. Le besoin fondamental est d’empêcher l’accès aux utilisateurs non autorisés. Il doit prendre en charge différents outils pour accéder aux données avec une interface graphique et des tableaux de bord faciles à parcourir.

L’authentification, la comptabilité, l’autorisation et la protection des données sont des éléments importants de la sécurité du Data Lake.

Qualité des données :
La qualité des données est une composante essentielle de l’architecture de Data Lake. Les données sont utilisées pour déterminer la valeur commerciale. L’extraction d’informations à partir de données de mauvaise qualité conduira à des informations de mauvaise qualité.

Découverte des données
La découverte des données est une autre étape importante avant de pouvoir commencer à préparer des données ou des analyses. À ce stade, la technique de marquage est utilisée pour exprimer la compréhension des données, en organisant et en interprétant les données ingérées dans le lac des données.

Vérification des données
Deux tâches majeures de l’audit des données consistent à suivre les changements apportés à l’ensemble des données clés.

Suivi des modifications apportées aux éléments importants de l’ensemble de données
Saisit comment/ quand/ et qui change ces éléments.
L’audit des données permet d’évaluer les risques et la conformité.

Lignage des données
Ce volet traite de l’origine des données. Il s’agit principalement de savoir où elles évoluent dans le temps et ce qu’il en advient. Il facilite la correction des erreurs dans un processus d’analyse des données, de l’origine à la destination.

Exploration des données
Il s’agit de la première étape de l’analyse des données. Il est essentiel d’identifier le bon ensemble de données avant de commencer l’exploration des données.

Toutes les composantes données doivent travailler ensemble pour jouer un rôle important dans la construction du lac de données, évoluer et explorer facilement l’environnement.

Les étapes de maturité du Data Lake
La définition des stades de maturité de Data Lake diffère d’un manuel à l’autre. Bien que l’essentiel reste le même. Après la maturité, la définition des stades se fait d’un point de vue profane.

Étape 1 : Manipuler et ingérer les données à l’échelle
Cette première étape de la maturité des données consiste à améliorer la capacité de transformation et d’analyse des données. Ici, les propriétaires d’entreprises doivent trouver les outils en fonction de leurs compétences pour obtenir plus de données et construire des applications analytiques.

Étape 2 : Développer la capacité d’analyse
Il s’agit d’une deuxième étape qui consiste à améliorer la capacité de transformation et d’analyse des données. Au cours de cette étape, les entreprises utilisent l’outil le plus approprié à leurs compétences. Elles commencent à acquérir davantage de données et à créer des applications. Ici, les capacités de l’entrepôt de données de l’entreprise et du lac de données sont utilisées ensemble.

Étape 3 : EDW et Data Lake travaillent à l’unisson
Cette étape consiste à mettre les données et les analyses entre les mains du plus grand nombre de personnes possible. À ce stade, le lac de données et l’entrepôt de données de l’entreprise commencent à fonctionner en union. Tous deux jouent leur rôle dans l’analyse

Étape 4 : Capacité d’entreprise dans le lac
À ce stade de maturité du lac de données, des capacités d’entreprise sont ajoutées au lac de données. Adoption de la gouvernance de l’information, des capacités de gestion du cycle de vie de l’information et de la gestion des métadonnées. Cependant, très peu d’organisations peuvent atteindre ce niveau de maturité, mais cette tendance va s’accentuer à l’avenir.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre du Data Lake :

  • Les composants architecturaux, leur interaction et les produits identifiés doivent prendre en charge les types de données natifs
  • La conception de Data Lake devrait être axée sur ce qui est disponible plutôt que sur ce qui est nécessaire. Le schéma et les besoins en données ne sont pas définis tant qu’ils ne sont pas interrogés
  • La conception doit être guidée par des composants jetables intégrés à l’API de service.
  • La découverte, l’ingestion, le stockage, l’administration, la qualité, la transformation et la visualisation des données doivent être gérés de manière indépendante.
  • L’architecture de Data Lake doit être adaptée à un secteur spécifique. Elle doit garantir que les capacités nécessaires pour ce domaine font partie intégrante de la conception
  • Il est important d’intégrer plus rapidement les sources de données nouvellement découvertes
  • Data Lake aide à une gestion personnalisée pour en tirer le maximum de valeur
  • Le Data Lake devrait soutenir les techniques et méthodes existantes de gestion des données d’entreprise

Les défis de la construction d’un lac de données :

Le volume de données est plus important dans le Data Lake, le processus doit donc être plus dépendant de l’administration programmatique
Il est difficile de traiter des données rares, incomplètes et volatiles
L’élargissement de l’ensemble des données et des sources nécessite une gouvernance et un soutien plus importants
Différence entre Data lakes et Data warehouse
Paramètres Data Lakes Data Warehouse
Les lacs de Data Data stockent tout. Le Data Warehouse se concentre uniquement sur les processus d’entreprise.
Traitement Les données sont principalement des données non traitées et hautement traitées.
Type de données Il peut s’agir de données non structurées, semi-structurées et structurées. Elles se présentent principalement sous forme de tableaux et de structures.
Gestion des données Task Share Optimisé pour la recherche de données
Agilité Très agile, à configurer et à reconfigurer selon les besoins. Par rapport à Data lake, il est moins agile et a une configuration fixe.
Utilisateurs Le Data Lake est principalement utilisé par des scientifiques en données Les professionnels des entreprises utilisent largement le Data Warehouse
Stockage Les lacs de données sont conçus pour un stockage à faible coût. On utilise un stockage coûteux qui permet des temps de réponse rapides
La sécurité offre un contrôle moindre. Permet un meilleur contrôle des données.
Remplacement de l’EDW Le lac de données peut être une source d’EDW complémentaire à l’EDW (pas un remplacement)
Schéma Schéma en lecture (pas de schémas prédéfinis) Schéma en écriture (schémas prédéfinis)
Traitement des données Aide à l’ingestion rapide de nouvelles données. L’introduction de nouveaux contenus prend du temps.
Granularité des données Données à faible niveau de détail ou de granularité. Données au niveau de détail résumé ou agrégé.
Outils Peut utiliser des outils open source/outils comme Hadoop/ Map Reduce Principalement des outils commerciaux.

Avantages et risques de l’utilisation de Data Lake

Voici quelques avantages majeurs de l’utilisation d’un Data Lake :

  • Aide à l’ionisation des produits et aux analyses avancées
  • Offre une évolutivité et une flexibilité rentables
  • Offre une valeur à partir de types de données illimités
  • Réduit le coût de propriété à long terme
  • Permet un stockage économique des fichiers
  • S’adapter rapidement aux changements
  • Le principal avantage du lac de données est la centralisation des différentes sources de contenu
  • Les utilisateurs, issus de différents services, peuvent être dispersés dans le monde entier et avoir un accès flexible aux données

Risque de l’utilisation de Data Lake :

  • Après un certain temps, Data Lake peut perdre sa pertinence et son dynamisme
  • La conception de Data Lake comporte un risque plus important
  • Les données non structurées peuvent conduire à un chaos non maîtrisé, à des données inutilisables, à des outils disparates et complexes, à une collaboration à l’échelle de l’entreprise, à une uniformité, une cohérence et une communauté
  • Il augmente également le stockage et calcule les coûts
  • Il n’y a aucun moyen d’obtenir des informations de la part d’autres personnes ayant travaillé avec les données car il n’y a pas de compte rendu de la lignée des conclusions des analystes précédents
  • Le plus grand risque des lacs de données est la sécurité et le contrôle d’accès. Parfois, des données peuvent être placées dans un lac sans aucun contrôle, car certaines d’entre elles peuvent avoir un caractère privé et un besoin réglementaire

Résumé

Un lac de données est un dépôt de stockage qui peut stocker une grande quantité de données structurées, semi-structurées et non structurées.
L’objectif principal de la construction d’un lac de données est d’offrir une vue non raffinée des données aux scientifiques.
Le niveau d’opérations unifiées, le niveau de traitement, le niveau de distillation et les HDFS sont des couches importantes de l’architecture du Data Lake
Ingestion de données, stockage de données, qualité des données, audit de données, exploration de données, découverte de données sont quelques composants importants de l’architecture de Data Lake
La conception de Data Lake devrait être axée sur ce qui est disponible plutôt que sur ce qui est nécessaire.
Data Lake réduit le coût de propriété à long terme et permet un stockage économique des fichiers
Le plus grand risque des lacs de données est la sécurité et le contrôle d’accès. Parfois, des données peuvent être placées dans un lac sans aucun contrôle, car certaines d’entre elles peuvent avoir un caractère privé et un besoin réglementaire.

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