Back to the basics ! Zoom sur les différences entre un data warehouse dans le cloud, un data lake et data lakehouse.

• Un data Warehouse est une base de données analytique centralisée qui stocke les données déjà structurées. Il est utilisé par des analystes qui maîtrisent parfaitement le langage SQL et savent donc manipuler les données. Les données sont optimisées et transformées pour être accessibles très rapidement à des fins d’analyses, de génération de rapports et des tableaux de bords de pilotage des entreprises.

• Un data lake collecte et stocke lui aussi des données mais il a été conçu pour traiter les Big Data, c’est-à-dire pour de fortes volumétries de données brutes, non structurées ou semi-structurées. Les data lakes sont à privilégier dans le cas d’un traitement en continu et d’une gestion en temps réel des données. Les données sont généralement stockées en prévision d’une utilisation ultérieure. Comme elles sont de natures brutes et non traitées, il est nécessaire de faire appel à un Data Scientist lorsqu’on souhaite les exploiter. Généralement, le datalake est utilisé pour le traitement par lots. Il permet notamment l’utilisation d’ELT en libre-service (par ex Informatica) pour automatiser l’ingestion et le traitement des données, ce qui permet de réduire la complexité de la conception et la maintenance des pipelines de données.

• Un data Lakehouse, c’est une nouvelle architecture qui réconcilie en théorie le meilleur des deux mondes entre l’entrepôt de donnée et le data lake en une seule plateforme ! Le data lakehouse permet d’éviter la multiplication des moteurs de requêtes en exécutant des analyses directement dans le data lake lui-même.

À suivre ? les solutions proposées par Databricks …

Data Lake, Data Lakehouse et Lake Data : des architectures au service de la valorisation des données

Les entreprises collectent aujourd’hui des volumes croissants de données hétérogènes. Face à cette complexité, plusieurs modèles d’architecture coexistent et se complètent : data warehouse cloud, data lake, data lakehouse et ce que certains acteurs désignent sous le terme de lake data.

• Le data lake est conçu pour stocker des données brutes, structurées et non structurées, à faible coût et en grande quantité. Il constitue une base flexible, mais nécessite des mécanismes de gouvernance et de qualité pour rester exploitable.
• Le data lakehouse combine les avantages du data lake (souplesse, scalabilité) et du data warehouse (structuration, performance analytique). Il permet de réduire la duplication des données et d’accélérer les projets de machine learning et d’analytique avancée.
• Le concept de lake data désigne une approche centrée sur l’accessibilité et la disponibilité de la donnée dans un écosystème unifié, mettant en avant la capacité à interroger et exploiter directement les données stockées dans un lac.

Quels avantages pour les entreprises ?

• Réduction des coûts : grâce au stockage optimisé et à la scalabilité des solutions cloud-native,
• Agilité analytique : possibilité de combiner exploration des données brutes et analyses BI structurées,
• Accélération de l’IA et du machine learning : accès direct à des données diversifiées et mieux gouvernées,
• Souveraineté et conformité : alignement avec les réglementations (RGPD, Data Governance Act) grâce à des architectures hybrides ou souveraines.

Vers une convergence des architectures

Au-delà du débat entre architecture data warehouse, data lake et data lakehouse, les entreprises doivent surtout bâtir une stratégie de gestion des données qui assure la prise en charge de l’ensemble des types de données, qu’elles soient structurées ou non structurées, tout en garantissant la qualité des données sur toute la chaîne de valeur.

Le data lake (ou lac de données) se distingue par sa capacité de stockage de données massives et hétérogènes, mais il exige une gouvernance solide pour rester exploitable dans les projets d’analyse des données et de data science. Le data warehouse, de son côté, continue de jouer un rôle central pour la business intelligence (BI) et le reporting opérationnel.

Le data lakehouse émerge comme une réponse hybride : il combine la souplesse du lac de données avec la puissance analytique du warehouse, tout en supportant des fonctionnalités avancées comme les transactions ACID, essentielles pour fiabiliser les traitements et sécuriser la cohérence des informations.

Pour les DSI et responsables data, le véritable enjeu n’est plus de choisir une approche unique, mais de créer une architecture data unifiée qui intègre la scalabilité du data lake, la robustesse analytique du data warehouse et l’innovation du data lakehouse. Ce modèle hybride permet de maximiser la valeur des données, de fiabiliser la prise de décision et de soutenir les nouveaux usages liés à l’IA et à la transformation numérique.