Un data lakehouse est une architecture de données moderne qui combine les meilleures caractéristiques d’un data lake et d’un data warehouse. Il permet aux organisations de stocker de grandes quantités de données brutes (comme un lake) tout en supportant la structure, la performance et la fiabilité d’un entrepôt – le tout dans une seule plateforme.
Cette approche hybride permet aux ingénieurs de données et aux analystes de travailler avec des données structurées, semi-structurées et non structurées pour l’analytique, l’apprentissage automatique et la BI – sans avoir besoin de maintenir des systèmes distincts.
Pourquoi le Data Lakehouse a-t-il été inventé ?
Les data lakes traditionnels offrent flexibilité et évolutivité, mais manquent d’une solide gouvernance des données, de cohérence et de performances en matière de requêtes. Les data warehouses, quant à eux, offrent rapidité et structure, mais sont limités dans la gestion de divers types de données et de l’échelle du big data.
Un centre de données (data lakehouse) comble ces lacunes en introduisant des fonctionnalités telles que :
- Application du schéma : Support des modèles de données structurées
- Transactions ACID : Opérations sur les données fiables et cohérentes
- Stockage unifié : Données brutes et conservées en un seul endroit
- Requête haute performance : Moteurs SQL pour l’analyse et la BI
Composants clés d’un entrepôt de données (Data Lakehouse)
- Stockage d’objets dans le nuage : Les données sont stockées dans des formats tels que Parquet, Delta ou ORC.
- Couche de métadonnées : Organise les données à l’aide de schémas et de tables.
- Support des transactions : Assure la cohérence lors des écritures et des mises à jour
- Moteurs de requête : Permettent des analyses rapides basées sur SQL (par exemple, Presto, Databricks SQL, DuckDB).
- Intégration ML/AI : Compatible avec les outils de machine learning comme Spark ou TensorFlow.
Data Lake vs. Warehouse vs. Lakehouse
| Fonctionnalité | Data lake | Data warehouse | La maison des données (Data Lakehouse) |
|---|---|---|---|
| Types de données | Structuré, semi-structuré, non structuré | Structuré uniquement | Tous les types |
| Performance | Faible (sans accord) | Haut | Haut |
| Conformité de l’ACID | Non | Oui | Oui |
| Coûts de stockage | Faible | Haut | Modéré |
| Use Cases | Science des données, stockage brut | BI, reporting | Analyse unifiée et ML |
Avantages d’un Data Lakehouse
- Plate-forme unique : Pas besoin de dupliquer les données entre le lac et l’warehouse.
- Rentabilité : Stockez des données brutes et structurées dans un système de stockage d’objets abordable
- Analyse avancée : Alimentez à la fois les tableaux de bord BI et les pipelines ML.
- Cohérence des données : Grâce aux transactions ACID et à l’application des schémas
- Évolutivité : traitez efficacement des pétaoctets de données
Plates-formes populaires de Data Lakehouse
| Plateforme | Base technologique | Points forts |
|---|---|---|
| Bases de données | Apache Spark + Delta Lake | Unified lakehouse avec un fort support ML/AI |
| Lac Delta | Format de table open-source | Les transactions ACID pour les data lakes |
| Iceberg Apache | Format de table ouvert | Support des analyses à grande échelle et de l’évolution des schémas |
| Spectre Amazon Redshift | S3 + Redshift | Interrogez les données dans les data lakes à l’aide de Redshift SQL. |
| Snowflake | Native de l’informatique en nuage | Support des données semi-structurées et des tables externes |
Comment ClicData s’intègre aux entrepôts de données (Data Lakehouses)
ClicData aide à apporter la valeur d’un lac de données aux utilisateurs professionnels en permettant une connectivité transparente aux sorties structurées et aux vues curatées stockées dans l’architecture de votre lac de données. Avec ClicData, vous pouvez :
- Connectez-vous à des tables externes dans des plateformes telles que Snowflake, Redshift, BigQuery ou PostgreSQL.
- Visualiser des résultats structurés à partir d’outils tels que Databricks ou Delta Lake
- Créez des tableaux de bord, des indicateurs clés de performance et des rapports à partir des ensembles de données de Lakehouse.
- Automatisez l’actualisation des données et fournissez des informations en temps réel
Si votre pile de données comprend un lac, ClicData facilite le rapprochement entre les informations techniques et les décisions commerciales, grâce à des analyses visuelles puissantes pour toutes les équipes.
FAQ sur les entrepôts de données
En quoi un data lakehouse diffère-t-il d’un lac de données ou d’un data warehouse ?
Un data lakehouse combine la flexibilité d’un data lake (traitement des données brutes, semi-structurées et non structurées) avec la performance et la fiabilité d’un data warehouse (respect des schémas, transactions ACID et requêtes rapides). Il n’est plus nécessaire d’avoir deux systèmes distincts.
Quelles sont les technologies couramment utilisées pour construire un lac de données ?
Parmi les frameworks populaires, on peut citer Databricks avec Delta Lake, Apache Iceberg et Snowflake pour le support semi-structuré. Ceux-ci s’appuient sur le stockage d’objets dans le cloud (comme S3 ou Azure Blob) avec des couches de métadonnées, des formats de tables (Parquet, Delta, ORC) et des moteurs de requête SQL pour l’analyse.
Quels sont les principaux avantages de l’adoption d’une architecture de type « data lakehouse » ?
Parmi les principaux avantages, citons une plateforme unifiée unique, des coûts de stockage inférieurs à ceux des entrepôts, la conformité ACID, le support des charges de travail de ML et de BI, et l’évolutivité vers des pétaoctets de données – tout en évitant la duplication des données entre les systèmes.
Comment ClicData s’intègre-t-il à un data lakehouse?
ClicData se connecte aux vues curatées et aux sorties structurées de plateformes telles que Snowflake, Redshift, BigQuery, PostgreSQL et Databricks. Il permet aux équipes de construire des tableaux de bord, des KPI et des rapports au-dessus des données Lakehouse, avec des rafraîchissements automatisés et un partage sécurisé.