Data Lakehouse : transformer la gestion des données d’entreprise

Ces dernières années, Lacs de données sont devenus un composant essentiel pour la gestion de systèmes de données expansifs. Agissant comme un pont entre les entrepôts de données traditionnels et les lacs de données contemporains, ils réunissent les forces des deux. Cette intégration nous permet de gérer efficacement de grands volumes de données et de résoudre les défis critiques auxquels est confronté le paysage de la science des données.

En associant les aspects de haute performance des entrepôts de données à l’évolutivité des data lakes, les data lakehouses offrent une solution unique. Ils abordent des questions relatives au stockage, à la gestion et à l’accessibilité des données, ce qui les rend indispensables à l’ère numérique. En approfondissant ce concept, nous découvrirons pourquoi les data lakehouses sont supérieurs aux systèmes sur lesquels nous comptions autrefois et le rôle crucial qu’ils jouent pour garantir la sécurité et la gouvernance des données.

Principaux points à retenir

• Les data lakehouses combinent les fonctionnalités des data lakes et des data warehouses.
• Ils répondent à des enjeux majeurs en matière de stockage et de gestion des données.
• Une gouvernance des données efficace est essentielle dans les data lakehouses.

Qu’est-ce qu’un Data Lakehouse ?

Comment fonctionne une maison au lac ?

En substance, un lakehouse combine les caractéristiques des lacs de données et des entrepôts de données. Nous bénéficions de l’évolutivité et des avantages en termes de coûts d’un data lake tout en bénéficiant de la gestion et de la performance d’un entrepôt. Cette conception nous permet d’effectuer des analyses sur des données structurées et non structurées dans un cadre unique. En supprimant le stockage de données isolé, les lakehouses facilitent la circulation et l’intégration.

Retracer l’origine des bases de données relationnelles

Pour comprendre l’importance d’une maison de lac, il faut revenir sur l’évolution de la gestion des données. Dans les années 1980, alors que les entreprises reconnaissaient l’importance des informations, il est apparu un besoin de systèmes capables de gérer des données étendues. Cette transition a conduit au développement de bases de données relationnelles. Ils ont révolutionné la gestion des données en introduisant SQL et en garantissant l’intégrité des données avec les propriétés ACID.

Comprendre le traitement des transactions

À la base, le traitement des transactions gère les modifications de données en temps réel. Cela implique d’insérer, de mettre à jour ou de supprimer des données rapidement et avec précision. De tels systèmes garantissent que les modifications sont exécutées correctement, ou qu’aucune modification ne se produit en cas d’erreur. Cette fiabilité est essentielle pour les applications métier critiques où la précision des données doit être maintenue.

De l’entrepôt à de nouveaux horizons

Initialement, les entrepôts de données étaient adaptés aux formats de données fixes. Ils excellaient dans l’analyse détaillée, mais avaient du mal à faire face à l’émergence de diverses sources de données. Leur structure rigide s’est avérée coûteuse et inefficace pour les Analyse des données besoins. Au fur et à mesure que les entreprises se développaient, leurs besoins en données augmentaient également, ce qui a entraîné l’avènement de solutions de stockage de données à grande échelle.

L’arrivée des Data Lakes

Les lacs de données ont transformé la gestion des collections de données. Ces solutions ont permis aux entreprises de stocker de vastes données brutes sans organisation immédiate, en prenant en charge diverses entrées telles que les journaux Web et les flux IoT. L’un des principaux avantages était le faible coût de stockage, bien que l’entretien Qualité des données et la fiabilité étaient des défis qui se sont posés.

Qu’est-ce qu’un Data Lake ?

Un lac de données sert de vaste référentiel où les données brutes sont stockées jusqu’à ce qu’elles soient nécessaires. Contrairement aux entrepôts nécessitant une pré-organisation, les data lakes adoptent une approche « schema-on-read ». Cette flexibilité est bénéfique pour les scientifiques et les analystes de données, car elle permet un examen et une interprétation sans structures fixes.

Avantages des dépôts de données volumineux

• Évolutivité : Ils gèrent des données substantielles sans modifications significatives de l’infrastructure.
• Rentabilité : Le stockage dans les lacs de données est plus abordable, ce qui réduit les dépenses opérationnelles.
• Prise en charge diversifiée des données : Ils prennent en charge efficacement les données structurées, semi-structurées et non structurées, ce qui les rend polyvalents pour divers besoins d’analyse.

En évoluant des systèmes traditionnels tout en intégrant la polyvalence des lacs, le concept de maison de lac offre une approche moderne de la gestion et de l’analyse des données, fusionnant le meilleur des deux méthodes fondamentales.

Récapitulatif : Du Data Lake au Data Swamp

La construction d’un bon data lakehouse a certainement ses défis. Au début, les entreprises étaient toutes sur les lacs de données, pensant qu’ils seraient la solution magique à tous leurs problèmes de stockage. Mais sans une gestion appropriée, ces lacs peuvent se transformer en marécages de données, où il est beaucoup plus difficile de déterrer quoi que ce soit d’utile.

Qu’est-ce qu’un marécage de données exactement ?

Lorsque les entreprises ont adopté les lacs de données pour la première fois, elles espéraient une solution idéale à leurs problèmes de stockage. Mais sans une structure et une surveillance appropriées, ces lacs de données peuvent devenir des collectes de données chaotiques, ou des marécages. Dans un tel état, trouver des informations utiles devient un défi. Voici quelques-uns des problèmes :

• Données en double : Les copies de données peuvent s’accumuler, ce qui entraîne une confusion et des coûts de stockage plus élevés.
• Mauvaise qualité des données : Des données inexactes conduisent à de mauvaises décisions, ce qui a un impact sur les performances globales de l’entreprise.
• Questions réglementaires : Les données mal gérées peuvent signifier le non-respect des obligations légales protection des données Normes.

Les silos de données et l’obsolescence des données émergent souvent de ces référentiels désorganisés, ce qui conduit à des ensembles de données isolés et à des informations obsolètes qui entravent davantage notre capacité à prendre des décisions en temps opportun.

Caractéristiques d’un Data Lakehouse

Pour contrer ces enjeux, le concept de data lakehouse a émergé, proposant une approche plus équilibrée de la gestion des données. Ce système nous permet de stocker de grandes quantités de données brutes, ce qui offre une flexibilité aux analystes et aux data scientists. Contrairement aux systèmes plus anciens, il s’aligne sur les besoins modernes en matière de science des données et d’apprentissage automatique, facilitant ainsi l’analyse avancée.

Le data lakehouse combine des éléments provenant à la fois des lacs de données et des entrepôts. Explorons ses caractéristiques :

• Transactions fiables : Prend en charge les transactions, en veillant à ce que les données soient exactes et fiables.
• Données structurées : Utilise l’application de schéma pour garder les données organisées et fiables.
• Stockage et traitement séparés : Découple le stockage et le calcul, optimisant ainsi l’efficacité.
• Formats flexibles : Compatible avec les formats de table ouverts tels que Delta, Iceberg et Hudi.
• Gestion polyvalente des données : Gère les données structurées, semi-structurées et non structurées.
• Streaming en temps réel : Prend entièrement en charge le streaming, ce qui permet des analyses à jour.

Ces fonctionnalités répondent aux limites des systèmes traditionnels, ce qui nous permet de travailler plus efficacement avec les données. En capitalisant sur ces atouts, nous pouvons bien nous positionner dans un monde de plus en plus axé sur les données.

Gouvernance des données dans les Data Lakehouses

La gouvernance des données dans une configuration de serre-relais est cruciale pour maintenir la précision, l’accessibilité et la sécurité, tout en respectant les réglementations. Nous veillons à ce que nos données restent fiables en nous concentrant sur plusieurs aspects :

• Catalogue de données : Nous organisons toutes les données et métadonnées, ce qui permet une découverte et une récupération faciles.
• Responsabilité et qualité :Notre Gestionnaires de données sont responsables du maintien de la qualité et de l’uniformité des données.
• Accès contrôlé : En mettant en œuvre l’accès basé sur les rôles, nous nous assurons que seules les personnes autorisées peuvent consulter les informations sensibles.

Ces pratiques nous aident à maintenir un environnement de données flexible et interopérable, garantissant la confidentialité et l’uniformité.

Comparaison des Data Lakehouses et des Data Warehouses

L’architecture d’un data lakehouse offre des avantages uniques par rapport aux entrepôts de données traditionnels. Alors que les entrepôts sont conçus pour les données structurées et excellent dans l’analyse, les lakehouses offrent de la flexibilité en permettant aux données structurées et non structurées de coexister. Cette approche donne aux organisations la possibilité d’exploiter efficacement divers types de données.

Principales différences :

• Stockage des données : Les entrepôts exigent que les données soient structurées avant d’être stockées, tandis que les lakehouses peuvent conserver les données brutes et les traiter selon les besoins.
• Performances des requêtes : Les entrepôts excellent dans les requêtes de données structurées complexes, tandis que les lakehouses prennent en charge des types de données variés avec des requêtes plus rapides à l’aide d’outils tels qu’Apache Spark.
• Coût: Les lakehouses utilisent souvent un stockage économique, réduisant les coûts par rapport au stockage haute performance requis par les entrepôts.
• Évolutivité : Les Lakehouse évoluent facilement avec des nœuds de stockage supplémentaires, contrairement aux entrepôts qui ont des limites d’évolutivité à mesure que la taille des données augmente.

Evolution des schémas dans les data lakehouses

L’évolution du schéma est très importante car elle permet aux entreprises d’ajuster la configuration de leurs données sans perturber leurs flux de travail actuels. Et honnêtement, dans le monde des données en évolution rapide d’aujourd’hui, ce type de flexibilité est indispensable.

Adopter de nouvelles normes

Auparavant, la modification des schémas de base de données, comme l’ajout de colonnes ou la modification de structures, était compliquée et pouvait entraîner des temps d’arrêt. Avec les lakehouses, les modifications de schéma sont simples et intégrées au système. Cela permet à nos équipes de s’adapter rapidement aux nouvelles exigences en matière de données, tout en maintenant des opérations efficaces.

Rendre le système efficace

• Contrôle de version : Nous suivons les versions des ensembles de données pour nous adapter aux modifications tout en prenant en charge les anciens formats.
• Reconnaissance automatisée des schémas : L’utilisation d’outils qui détectent les modifications de schéma garantit que notre traitement des données Les flux de travail restent fluides.
• Examen des données : En mettant en place des règles de validation, nous nous assurons que toutes les données entrantes sont conformes aux formats attendus, évitant ainsi les problèmes de traitement.

Grâce à ces stratégies, nous pouvons rendre nos systèmes de données plus réactifs et plus robustes, en gérant efficacement les exigences changeantes de la gestion des données.

Assurer la sécurité et la préparation de vos données : pourquoi c’est important

Le rôle du stockage dans le cloud

Le stockage d’objets dans le cloud joue un rôle essentiel pour garantir la sécurité et l’accessibilité de nos données. Ce type de stockage permet de garder nos ressources numériques, qu’il s’agisse de données professionnelles structurées ou de fichiers multimédias variés, bien organisées et sécurisées. Des fonctionnalités telles que les sauvegardes et la gestion des versions sont essentielles car elles offrent une tranquillité d’esprit. Si des données sont corrompues ou perdues, nous pouvons les restaurer rapidement, ce qui nous permet d’éviter d’éventuelles interruptions.

Formats de données ouverts flexibles

Les normes de données ouvertes sont cruciales pour la flexibilité des données. En utilisant des formats tels que Parquet ou ORC, nous veillons à ce que nos données restent adaptables. De cette façon, nous ne sommes pas liés à un seul outil ou fournisseur, ce qui signifie que nous pouvons ajuster nos systèmes selon les besoins. Cette flexibilité est essentielle pour s’assurer que nos données peuvent être utilisées efficacement sur différentes plateformes et outils.

Avantages commerciaux d’une gestion fiable des données

Un environnement de données bien structuré utilisant le stockage d’objets dans le cloud et des formats ouverts est avantageux pour toute entreprise. Il garantit que nos données commerciales sont à la fois sécurisées et accessibles en cas de besoin. Qu’il s’agisse de gérer des ensembles de données structurées ou des contenus multimédias variés, nous acquérons la flexibilité et la fiabilité nécessaires à nos opérations. À mesure que notre entreprise évolue ou que le volume de données augmente, il est essentiel de disposer d’une configuration qui s’adapte à ces changements. Cette approche nous permet de suivre le rythme de nos besoins en données et de maintenir des opérations commerciales fluides.

L’avenir des Data Lakehouses

L’architecture des données continue de croître et de s’adapter aux exigences croissantes de l’analyse et de la science des données. Alors que de plus en plus d’entreprises se lancent dans l’IA et l’apprentissage automatique, il sera crucial de disposer d’une configuration de données solide et flexible.

Se connecter à l’IA et à l’apprentissage automatique

Les data lakehouses constituent une base solide pour des tâches telles que apprentissage automatique . En fusionnant les données structurées et non structurées sur une seule plateforme, nous pouvons rationaliser le flux de travail des data scientists. Cette configuration permet à la fois de développer et de déployer efficacement des modèles d’apprentissage automatique, améliorant ainsi nos capacités de science des données.

Que nous réserve l’avenir ?

Avec les progrès technologiques continus, les data lakehouses continueront d’évoluer. Nous prévoyons des améliorations telles que la gouvernance automatisée des données, des mesures de sécurité améliorées et des outils d’amélioration des performances. Ces mises à jour renforceront le rôle des data lakehouses dans Stratégies de données modernes , en veillant à ce qu’ils fassent partie intégrante de nos efforts de gestion et d’analyse efficaces des données.

Pourquoi Ilum est un exemple parfait d’un data lakehouse bien défini

Ilum incarne ce que devrait être un data lakehouse, en harmonisant la polyvalence des data lakes avec le contrôle complet des entrepôts de données. Examinons les raisons pour lesquelles Ilum se démarque dans cet espace.

• Gestion unifiée de plusieurs clusters
  Notre plateforme simplifie la gestion de plusieurs clusters Spark, qu’ils soient basés sur le cloud ou sur site. Cette fonctionnalité garantit un traitement transparent des données dans différents environnements.
• Flexibilité Kubernetes et Hadoop
  Ilum prend en charge à la fois Kubernetes et Hadoop Yarn, offrant aux entreprises le choix de gérer leurs clusters Spark de la manière qui leur convient le mieux. Cette flexibilité permet aux entreprises de passer des configurations Hadoop traditionnelles à des environnements modernes et natifs du cloud, en s’adaptant au paysage technologique d’aujourd’hui.
• Sessions interactives Spark et REST API
  En utilisant notre API REST pour les tâches Spark, Ilum améliore l’interactivité, permettant des opérations de données en temps réel. Cela permet non seulement d’améliorer l’expérience de la plate-forme de données, mais aussi de créer des applications dynamiques qui répondent instantanément aux demandes des utilisateurs, une fonctionnalité essentielle pour les data lakehouses avancés.
• Accessibilité open-source et gratuite
  Un trait remarquable d’Ilum est son rentabilité , car il est disponible gratuitement. En utilisant des outils open source tels qu’Apache Spark, Jupyter et Apache Ranger, Ilum évite la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur, ce qui en fait une option attrayante pour les startups et les entreprises qui souhaitent explorer l’architecture du data lakehouse sans coûts élevés.

Les points forts d’Ilum résident dans son évolutivité, sa flexibilité, son interactivité en temps réel et son prix abordable. Il s’adresse à ceux qui recherchent un data lakehouse bien architecturé qui ne compromet pas les performances ou la gouvernance. L’adoption des fonctionnalités avancées d’Ilum nous permet d’exploiter pleinement le potentiel d’une solution moderne de data lakehouse, en combinant véritablement les avantages des data lakes et des entrepôts.

Foire aux questions

Quels sont les principaux composants d’un Data Lakehouse ?

Les data lakehouses combinent des éléments des data lakes et des data warehouses. Les composants clés incluent une couche de stockage qui gère de grands volumes de données structurées et non structurées, une couche de traitement pour l’exécution des requêtes et des transformations de données, et une couche de gestion pour maintenir l’organisation et la gouvernance des données.

Comment les performances de Data Lakehouse se comparent-elles à celles des entrepôts de données traditionnels ?

Les data lakehouses ont souvent des performances améliorées en raison de leur capacité à gérer divers types de données et à effectuer des requêtes complexes. Ils intègrent le stockage flexible des lacs de données aux performances de requête efficaces des entrepôts de données, offrant ainsi une approche équilibrée du stockage et du calcul des données.

Quels sont les avantages d’utiliser un Data Lakehouse pour l’analyse de données ?

L’utilisation d’un data lakehouse permet de rationaliser l’analyse des données en fournissant une plateforme unique qui prend en charge à la fois le stockage et l’analyse. Cette intégration réduit le déplacement et la duplication des données, ce qui permet d’obtenir des informations plus rapidement et une gestion plus efficace des données. De plus, les data lakehouses offrent évolutivité et flexibilité, essentielles pour gérer de grands ensembles de données.

Quels sont les outils et technologies courants dans la construction d’un Data Lakehouse ?

Les outils courants incluent Apache Spark pour le traitement de grands ensembles de données et Delta Lake pour offrir une indexation des données et un contrôle de version fiables. Des technologies telles que les services de stockage dans le cloud et les outils de gouvernance des données font partie intégrante de la gestion efficace des lakehouses de données à grande échelle.

Comment les Data Lakehouses gèrent-ils la sécurité et la gouvernance des données ?

La gouvernance et la sécurité des données sont gérées par la mise en œuvre de protocoles d’authentification robustes, de techniques de chiffrement et de masquage des données. Cela garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux informations sensibles, protégeant ainsi l’intégrité et la confidentialité des données dans l’environnement du lakehouse.

Quand un Data Lakehouse est-il préféré à un Data Lake ?

Un data lakehouse est préféré lorsqu’il est nécessaire de prendre en charge à la fois des charges de travail d’analyse et des charges de travail de requête opérationnelle traditionnelles sur divers types de données. Il est idéal pour les organisations qui ont besoin d’un système unifié qui réduit les silos de données et simplifie les processus de gestion des données.