Data Lake, Data Warehouse, Data Lakehouse : Quelles sont les différences ?

L’augmentation de la production de données et l’évolution des besoins ont fortement modifié les méthodes de stockage des données au sein des entreprises. Les Data Warehouses, Data Lakes et Data Lakehouses sont aujourd’hui les solutions les plus populaires, mais qu’est-ce qui les différencie ? 

Bref historique 

À la fin des années 80, les entreprises commencent à prendre conscience de la valeur qu’ils peuvent tirer de l’analyse de leurs données, le Data Warehouse est alors utilisé dans le but d’historiser les données produites par les applications, ils ne fournissent pas d’accès en temps réel à ces données, mais servent à produire des analyses. Les Data Warehouses sont orientés sujet, ce qui veut dire que les données y sont organisées par thèmes, et bien qu’elles proviennent de sources variées, elles sont rapatriées dans un modèle de données commun. Les Data Warehouses étaient initialement principalement utilisés dans le domaine de la finance, par les banques notamment, qui étaient par ailleurs les premières entreprises à intégrer l’utilisation des bases de données dans leur activité. Les données produites par les banques étant majoritairement structurées, les Data Warehouses étaient parfaitement adaptés à leurs besoins. 

Une dizaine d’années plus tard, poussé par l’augmentation de la production de données non structurées et l’apparition de besoins d’intégration en temps réel des résultats analytiques augmentant, on assiste peu à peu à l’apparition des Data Lakes en complément des Data Warehouses. Cette solution, tout comme ces derniers, permet une historisation des données, mais possède en plus la capacité de stocker des modèles de données variés et hétérogènes. Les entreprises disposent ainsi d’un système leur permettant de stocker des données brutes pour lesquelles elles n’ont pas identifié un besoin immédiat. 

Introduit pour la première fois en 2020 par DataBricks, le Data Lakehouse (contraction de Lake et de Warehouse) est un modèle unifié regroupant le meilleur des deux mondes. DataBricks propose un modèle permettant d’exploiter de la même manière les données structurées, semi-structurées et non structurées. 

Data Warehouse 

Un Data Warehouse est un système centralisé qui est optimisé pour le traitement de données structurées. Les données sont extraites, transformées et chargées (ETL) à partir de différentes sources de données afin de créer un référentiel unique de données fiables et cohérentes. Les données stockées dans un Data Warehouse sont généralement historiques et souvent agrégées pour permettre des analyses et générer des rapports. 

Avantages : 

• Centralisation des données : Un Data Warehouse est un système centralisé qui stocke toutes les données de l'entreprise à un seul endroit. Cela permet d’avoir une source de vérité unique, de faciliter la gestion des données et de garantir leur qualité. 
  
• Performance : Les données stockées dans un Data Warehouse sont généralement optimisées pour les requêtes analytiques, ce qui permet d'effectuer des analyses et générer des rapports plus rapidement. 
  
• Fiabilité : Les données stockées dans un Data Warehouse sont généralement plus fiables et de meilleure qualité que celles stockées dans d'autres types de systèmes, en raison des processus de nettoyage et de validation des données. 
  

Inconvénients : 

• Coût élevé : Les coûts de mise en place et de maintenance d'un Data Warehouse peuvent être élevés, en raison de la complexité de la conception, de la configuration et de l'administration du système.
• Pas de streaming : Un Data Warehouse n'est pas conçu pour stocker des données en temps réel, ce qui peut limiter sa capacité à fournir des informations à jour en temps réel.
• Flexibilité limitée : Un Data Warehouse ne stocke que des données structurées. Il est donc peu adapté pour le stockage de données hétérogènes (combinaison de textes, vidéos et photos par exemple). De plus, la modification du modèle de donnée est souvent difficile une fois celui-ci établi.

Data Lake 

En revanche, un Data Lake est un référentiel de données volumineuses et diversifiées qui stocke les données sous leur forme brute, non transformée, sans nécessiter de structures prédéfinies. Les données stockées dans un Data Lake peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées, et elles peuvent provenir de différentes sources. Ces données sont souvent utilisées pour des analyses exploratoires et des modèles de Machine Learning. 

 
Avantages : 

• Volume de stockage important : Un Data Lake peut stocker un volume de données important et de sources variées, ce qui en fait une solution idéale pour les entreprises qui génèrent des quantités importantes de données de toute sorte. 
  
• Flexibilité : Les données stockées dans un Data Lake n’ont pas besoin d’être structurées, ce qui offre une grande flexibilité dans la façon d’utiliser et d’analyser ces données. 
  
• Faible coût : Le coût d'un Data Lake peut être relativement faible par rapport à celui d'un Data Warehouse, car il n'y a pas de structures de données rigides à mettre en place. 
  
• Scalabilité : Un Data Lake est conçu pour être évolutif, ce qui signifie que des données et des utilisateurs peuvent être ajoutés sans avoir à redimensionner l’ensemble du système. 
  

Inconvénients : 

• Qualité des données : Les données stockées dans un Data Lake n’étant pas forcément structurées, la gestion de ces données peut être difficile, en particulier lorsqu'il s'agit de garantir leur qualité et leur traçabilité. 
  
• Sécurité : Comme les données sont stockées sous leur forme brute, le contrôle des accès peut être difficile. 
  
• Difficulté d’utilisation : Les données stockées dans un Data Lake peuvent être plus difficiles à interroger et à analyser que celles stockées dans un Data Warehouse. 
  
• Intégration difficile : La nécessité de manipuler des données brutes peut rendre plus difficile l'intégration des données avec des outils de BI ou d’analyse. 
  

Data Lakehouse 

Un Data Lakehouse est une architecture qui combine les avantages du Data Warehouse et du Data Lake. Dans un Data Lakehouse, les données sont stockées sous leur forme brute, mais également organisées en tables pour permettre des requêtes SQL standards. Les données sont également souvent indexées et optimisées pour améliorer les performances. Cela permet aux analystes de travailler sur des données à la fois brutes et agrégées, tout en utilisant des outils SQL standards pour les interroger. 

Avantages : 

• Flexibilité : Un Data Lakehouse permet la flexibilité d'un Data Lake, tout en conservant la structure et la cohérence d'un Data Warehouse. 
  
• Performances élevées : Le stockage des données et les moteurs de traitement sont optimisés afin d’offrir une vitesse d’interrogation élevée. 
  
• Séparation du stockage et du calcul : La séparation du stockage et du calcul permet une mise à l’échelle simplifiée car il est possible d’augmenter ou de réduire indépendamment les capacités de chacune des couches. 
  
• Faible coût : Un Data Lakehouse permet de réduire les coûts en réduisant les besoins de stockage des données redondantes et en utilisant des outils open-source pour le traitement et l'analyse des données. 
  
• Capacité d'intégration : Un Data Lakehouse permet l'intégration de données de sources diverses avec une grande variété d’applications. 
  
• Gouvernance simplifiée : Le fait d’avoir une solution unifiée plutôt que deux solutions de stockage (Data Warehouse + Data Lake) permet une gouvernance et une gestion des accès plus efficace. 
  

Inconvénients : 

• Complexité : Etant une fusion de deux solutions de stockage, le Data Lakehouse peut être plus complexe à mettre en place. 
  
• Coût : Les coûts de mise en place et de maintenance d'un Data Lakehouse peuvent être plus élevés que pour un unique Data Lake ou Data Warehouse. 
  
• Sécurité : Des enjeux de sécurité peuvent exister dû à la nature hétérogène des données et à leur centralisation.

Conclusion

En conclusion, un Data Lakehouse offre de nombreux avantages en termes de stockage et de traitement de données. Elle permet d'avoir une architecture unifiée qui combine les avantages du data lake et du data warehouse. Cependant, la mise en place et la gestion de la datalakehouse peuvent poser des défis, notamment en termes de gouvernance des données et de sécurité. Les entreprises doivent être prêtes à investir dans les ressources nécessaires pour tirer pleinement parti de cette architecture. À mesure que les volumes de données continuent de croître, le Data Lakehouse deviendra de plus en plus important pour les entreprises qui cherchent à rester compétitives sur le marché.

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