Le Big Data est bien connu de nos jours mais celui de Data Lake beaucoup moins. C’est un lac de données en français mais voyons en quoi il consiste.
Le Big Data est différent
Avec le Big Data, les données sont recueillies puis rangées, organisées, structurées et stockées. Cette organisation se fait selon les informations qu’elles détiennent. Cette organisation est avantageuse dans le sens où la navigation y est simplifiée mais l’inconvénient revient au coût élevé des modifications sur la structure de stockage ; les travaux peuvent être impossibles ou très difficiles sans perte de données.
Dans un Data Lake, des données brutes
C’est une nouvelle approche par rapport au Big Data car les données absorbées sont brutes. La vocation du Data Lake est de rendre ces données utilisables en les transformant pour satisfaire différents besoins d’analyse. Cette approche est donc différente puisqu’elle permet de charger des données pour ensuite les rendre exploitables. Les données sont brutes dans un Data Lake donc chacun peut les déplacer comme des fichiers dans un ordinateur, pour imager simplement. Un Data Lake est particulièrement approprié pour le stockage de données dont on ignore à l’avance à quoi elles serviront exactement.
Quelle utilisation ?
De façon générale, beaucoup de Data Lake sont utilisés pour remplacer ou améliorer les infrastructures Data existantes. En effet, avec eux, les secteurs du marketing et du média voient un moyen de centraliser toutes leurs sources en un point unique. De plus, dans une démarche DMP (Data Management Platform), le Data Lake permet de collecter toutes les données issues des interactions avec les clients, les affiner dans le but d’offrir une vision à 360° sur les clients. Une prédiction des comportements des consommateurs est alors possible.
Avec une telle flexibilité, les données peuvent servir pour de nombreuses entreprises car chacune fera ce qu’elle veut des données brutes. Un Data Lake est donc un atout car les données y sont simplement stockées sans être triées. De grands groupes comme Amazon et Google ont bien compris le peu d’argent que cela représentait d’avoir des Data Lakes et les économies ainsi réalisées.
Vous comprenez désormais que l’utilisation d’un Data Lake a de nombreux avantages puisqu’aucune structuration n’est imposée aux analystes. Ils peuvent donc faire ce qu’ils veulent des données présentes dans ce « lac ».
