DataLake : stockage et virtualisation de données et métadonnées fiabilisées

Le volume de données double chaque année et a atteint plus de 44 milliards de gigaoctets en 2020. Plus de 90 % de ces données sont non structurées ou semi-structurées. Ajoutez à cela l'avalanche d'informations provenant des capteurs IoT en temps réel. Cela représente un double défi : trouver une solution efficace pour stocker toutes ces données tout en ayant en permanence les capacités nécessaires pour les traiter rapidement. Le Data Lake répond à ces deux objectifs, au moins autant, sinon mieux, que les précédents modèles de stockage tels que les Data Warehouse. LOAMICS-DataLake est une solution de stockage optimisée qui est parfaitement intégrée dans la chaîne de traitement globale LOAMICS-Suite.

Qu'est-ce qu'un DataLake et comment fonctionne-t-il ?

C’est une approche innovante : ELT (Extraire, Charger, Transformer) par rapport à l’ancien processus d’ETL (Extraire, Transformer, Charger)

Un DataLake est un emplacement de stockage centralisé qui contient du Big Data dans un format brut et granulaire. Il est constitué de nombreuses sources dans de nombreux formats. Un DataLake peut stocker des données structurées, semi-structurées ou non structurées, ce qui signifie que les données peuvent être conservées dans des formats plus simples et plus flexibles pour une utilisation ultérieure. Lorsqu’il importe des données, le DataLake les associe à des identifiants et des balises de métadonnées pour une récupération plus rapide. La recherche avec un DataLake est également plus rapide car vous n’avez qu’à parcourir les métadonnées, et non lire tout le contenu des fichiers. Le terme Data Lake implique que les données sont stockées en masse et sous forme brute. Dans les Data Warehouse traditionnels, les données stockées sont nettoyées et structurées.

Schéma de lecture vs. schéma d'écriture

Le schéma d'un Data Warehouse est défini et structuré avant le stockage ; il est appliqué lors de l'écriture des données. Celui d'un Data Lake n'est pas prédéfini, ce qui lui permet de stocker des données dans son format d'origine. En d'autres termes, dans un Data Warehouse, la majeure partie de la préparation des données a généralement lieu avant le traitement, alors que dans un Data Lake, elle n'a lieu que lorsque les données sont utilisées.

Accessibilité et flexibilité

Avec un Data Warehouse, vous devez non seulement laisser du temps pour définir le schéma initial, mais aussi avoir des ressources importantes pour modifier ce schéma chaque fois que les besoins de l'entreprise changent. Les Data Lakes sont très flexibles au changement. Lorsque les besoins en capacité de stockage augmentent, il est plus facile de redimensionner les serveurs dans un cloud Data Lake de Big Data car les données brutes ne sont pas organisées en cluster.

Pourquoi utiliser une solution Data Lake ?

Le modèle DataLake présente de nombreux avantages par rapport à un Data Warehouse traditionnel.

Il offre une réelle alternative de stockage de données. Avec un DataLake, ce sont les données natives qui sont stockées et sont donc faciles à extraire et à traiter. Il est tout à fait possible d’utiliser n’importe quel type de traitement de données open source.

LOAMICS-DataLake exploite pleinement ce paradigme pour mette votre unique source de données à l’abri de vos utilisateurs, en quelques clics.

Accès aux données non filtrées

Un Data Lake fonctionne sur la base d’un « schéma de lecture », ce qui signifie qu’il n’existe pas de schéma prédéfini dans lequel les données doivent être importées avant d’être stockées. Ce n’est que lorsque vous accédez aux données à traiter qu’elles sont analysées et adaptées dans un schéma si nécessaire. Cette fonctionnalité permet d’économiser le temps nécessaire pour définir un schéma. Ce dernier est généralement excessivement long et dépend à la fois du volume de données à traiter et de la complexité du schéma. Un Data Lake permet de stocker des données telles quelles, dans n’importe quel format. Cette simplification permet aux équipes de data science d’accéder aux données, de les préparer et de les analyser plus rapidement et avec une plus grande précision. Pour les experts en analytique, ce vaste ensemble de données cloud disponibles dans des formats non traditionnels leur donne la possibilité d’accéder à des données pour divers cas d’utilisation tels que l’analyse du ressenti des consommateurs ou la détection de fraude.

Le Data Lake est adapté aux cloud

Le Data Lake n’est pas comparable à un Data Warehouse. L’un et l’autre présentent des différences notables qui peuvent être des avantages importants pour certaines entreprises. Cela est particulièrement vrai à une époque où le Big Data, le machine learning et leurs processus migrent massivement de solutions locales vers des Cloud. Généralement, les Data Lake sont configurés sur des clusters de serveurs standard peu coûteux et évolutifs. Ce type de configuration permet de stocker des données dans le Data Lake sans avoir à se soucier de la capacité de stockage disponible. Si ces clusters peuvent être déployés sur site, la tendance est de les placer dans le Cloud. Cette évolution est logique lorsque l’on considère les avantages apportés par les services d’hébergement de données (redondance, tolérance aux pannes, sécurité, réplication géolocalisée, etc.).

Avantages de LOAMICS-DataLake

LOAMICS-DataLake est capable de traiter de grandes quantités de données structurées, semi-structurées ou non structurées. Une fois collectées, les données sont placées dans des clusters situés sur les instances cloud du client. LOAMICS-DataLake assure une réelle virtualisation de toutes les données dans le Data Lake. Les données sont ensuite exposées et mises à disposition de tous les processus, y compris ceux d’AlgoEngine, qui alimentent les applications analytiques, les rapports et les tableaux de bord. LOAMICS-DataLake est entièrement intégré à nos autres solutions logicielles.

Les avantages suivants peuvent lui être attribués :

Automatisation des données

Selon une étude de Forbes, les équipes de Data Science consacrent environ 80% de leur temps à la préparation des données sur lesquelles elles travailleront.

Leurs compétences sont monopolisées par un travail répétitif et ennuyeux, qui éloigne les spécialistes précieux des tâches dans lesquelles ils excellent vraiment. Avec LOAMICS-DataLake, la préparation des données est entièrement automatisée selon une norme industrielle.

Les professionnels des données peuvent désormais se concentrer sur leur travail d’analyse et sur l’alimentation des modèles d’intelligence artificielle.

Découvrez nos autres logiciels

LOAMICS-Suite total est composé de 3 modules dont LOAMICS-DataLake.

En complément de cette application de gestion de données, LOAMICS-DataCollect est utilisé pour la collecte de données et LOAMICS-AlgoEngine pour le traitement des données. Tous font partie d’une chaîne de traitement de données spécialisée et optimisée qui met le Big Data à la portée des entreprises de tous types et de toutes tailles. Cette solution est un véritable accélérateur d’intelligence artificielle qui permet de prendre des décisions basées sur l’exploration de données et l’analyse en libre-service. Une fois recueillies, les données sont nettoyées et mises à disposition dans le Data Lake en tant que source de données unique. Quels que soient le volume et le format, il est plus facile d’accéder, d’analyser, de croiser des données et d’échanger.

Votre organisation peut enfin passer d’un simple utilisateur de données à une véritable entreprise construite autour et sur ses données.

Nos autres logiciels

01 DataCollect

Collecter et ingérer des données brutes en temps réel (quels que soient le volume, les sources ou le format), pour les transformer très simplement en données enrichies homogènes, efficaces et précieuses, prêtes pour la visualisation des données et les premiers niveaux d'analyse.

02 AlgoEngine

Connecter, traiter et analyser les données en temps réel pour générer des informations qui répondent à tous les besoins des utilisateurs finaux au sein de l'organisation. Gérer un workflow et une bibliothèque d'algorithmes qui peuvent être enrichis en permanence. Partager les connaissances en mettant à disposition ou en échangeant les " bonnes " données. Industrialiser les processus de connexion des algorithmes aux données pour tous vos besoins.