Selon les exigences fonctionnelles d’une organisation, celle-ci aura besoin à la fois d’un lac de données et d’un entrepôt de données. Chacun sert des objectifs et des cas d’utilisation différents. En outre, les deux sont largement utilisés pour stocker des données volumineuses, mais ils ne peuvent pas être utilisés de manière interchangeable. Ils sont souvent confondus l’un avec l’autre, mais ils sont beaucoup plus différents que semblables. Nous allons examiner les principales différences entre les deux.
Entrepôt de données
Un entrepôt de données est exactement ce qu’il semble être – un entrepôt pour vos données de grande valeur ou vos actifs de données provenant d’autres applications d’entreprise. Il s’agit d’un système de gestion des données utilisé pour stocker une vaste collection de données commerciales que les organisations utilisent pour prendre des décisions. Il s’agit d’une base de données d’informations qui regroupe des données provenant de sources multiples dans un magasin de données unique, central et hautement structuré, afin de soutenir l’analyse et l’aide à la décision. Il s’agit d’une centralisation des données de l’entreprise dans un environnement bien géré.
Un entrepôt de données permet à une organisation d’effectuer des analyses puissantes sur des volumes massifs de données historiques, ce qu’une base de données ordinaire ne peut tout simplement pas faire. Il s’agit d’un mélange de technologies et de composants qui permet une utilisation stratégique des données. L’idée est de collecter des données à partir de sources variées afin de fournir des informations commerciales significatives. Il s’agit en quelque sorte d’un stockage électronique de grandes quantités d’informations par une entreprise, conçu pour l’interrogation et l’analyse plutôt que pour le traitement des transactions.
Lac de données
Un lac de données est un dépôt central d’informations ou de données stockées dans leur format naturel et brut. Il vous permet de stocker toutes vos données structurées et non structurées à n’importe quelle échelle. Il s’agit généralement d’un entrepôt de données unique qui collecte des données provenant de sources multiples dans un format granulaire. Il peut stocker des données structurées, semi-structurées ou non structurées. Les lacs de données existent donc parce que les organisations sont inondées de données provenant de toutes sortes de sources. C’est vraiment la combinaison de ces différents types de sources de données qui nous permet d’obtenir des informations puissantes sur la façon dont le monde fonctionne autour de nous et qui nous permet de développer des applications plus intelligentes.
Les lacs de données rassemblent tous ces différents types de sources de données telles quelles, sans aucune structure (ou schéma). Les lacs de données peuvent stocker des centaines de téraoctets ou de pétaoctets de données dans leur format natif jusqu’à ce qu’elles soient nécessaires aux applications analytiques. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels où les données sont stockées dans des fichiers et des dossiers, les lacs de données utilisent une architecture plate pour stocker les données dans un système de stockage d’objets. Le concept de lac de données dans une entreprise a été motivé par certains problèmes rencontrés dans la manière dont les données étaient manipulées, traitées et stockées.
Différence entre Data Warehouse et Data Lake13415
Résumé
Les entrepôts de données et les lacs de données représentent les deux principales solutions de gestion des données d’entreprise, mais ils sont beaucoup plus différents que semblables. Les lacs de données n’incluent pas intrinsèquement les mêmes fonctions analytiques que celles généralement associées aux entrepôts de données. Les lacs de données stockent toutes sortes d’ensembles de données structurées, semi-structurées ou non structurées, alors que les entrepôts de données ne stockent que des ensembles de données nettoyées. Les entrepôts de données sont relativement coûteux à gérer et à entretenir, alors que les lacs de données utilisent efficacement les capacités de stockage et de traitement à faible coût.
Les lacs de données vont-ils remplacer les entrepôts de données ?
Les deux sont des technologies complémentaires et les lacs de données ne peuvent pas se substituer directement aux entrepôts de données. Ils servent des objectifs et des cas d’utilisation différents.
Qu’est-ce qu’un exemple d’entrepôt de données ?
Parmi les noms les plus connus dans le domaine de l’entreposage de données figurent Oracle, MarkLogic, Amazon RedShift, etc.