Data Lake, Data Warehouse, Base de données : Quelle est la différence ?

L'intérêt pour "Big Data" est à la hausse depuis plusieurs années. Il existe désormais différentes solutions pour stocker des données. Le but de cet article est d'aider à mettre en évidence les différences entre Data Lake, entrepôts de données (Data Warehouse) et les bases de données.

Data Lake vs Data Warehouse vs Base de données

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Les Data Lakes, les Data Warehouse et les Database sont tous conçus pour stocker des données. Alors pourquoi y a-t-il différentes façons de stocker les données, et pourquoi sont-elles aussi importantes ?

Les Bases de données

Les bases de données ont vu le jour dans les années 1950, avec l'essor de la base de données relationnelles dans les années 1980. Essentiellement, une base de données est une collection organisée de données. Les bases de données sont classées en fonction de la façon dont elles stockent ces données. Les premières bases de données étaient plates et se limitaient à de simples lignes et colonnes. Aujourd'hui, les bases de données populaires sont :

Aujourd'hui, les bases de données populaires sont :

  • Les bases de données relationnelles, qui stockent leurs données dans des tableaux
  • Les bases de données orientées objet, qui stockent leurs données dans des classes et sous-classes d'objets

Les bases de données sont vraiment conçues pour surveiller et mettre à jour les données structurées en temps réel, et elles ne contiennent généralement que les données les plus récentes disponibles.

Une base de données est généralement associée à un système de gestion de base de données (SGBD) qui est responsable du stockage et de la gestion des données.

L'un des formats de base de données les plus courants est la base de données OLTP.

Le Data Warehouse

Un entrepôt de données recueille des données de diverses sources, internes ou externes, et optimise la récupération des données à des fins commerciales. Un Data Warehouse permet de stocker des données historiques, structurées, non volatiles, orientées objet. Il est conçu pour l’analyse de données dans le cadre de la prise de décision.

Avec le Data Warehouse, la valeur n’est pas annulée et remplacée. Ce qui permet de garder l’ensemble des valeurs que la donnée a pu prendre durant son existence.

L'entrepôt de données est un modèle pour soutenir le flux de données des systèmes opérationnels vers les systèmes décisionnels.

Par exemple, si vous possédez une carte de fidélité, la base de données peut contenir vos achats les plus récents. L’entreprise peut ainsi les analyser et en déduire les tendances actuelles des consommateurs. L'entrepôt de données, quant à elle, peut contenir un enregistrement de tous les articles que vous avez achetés. Ce qui permet une analyse plus étendu de son évolution et facilite ainsi le processus d’aide à la décision.

Une base de données est un fournisseur de données en temps réel, tandis qu’un Data Warehouse est davantage une source d'analyse des données à mesure qu'elles sont enregistrées. Toutes les données peuvent être extraites d'un entrepôt de données pour être analysées chaque fois que cela est nécessaire.

Le Data Lake

Un Data Lake ou lac de données est un référentiel de données et repose sur une architecture à plat permettant de stocker des données brutes provenant de sources diverses. Ces données peuvent également être structurées, non-structurées ou semi-structurées pour une utilisation ultérieure, au contraire d’un Data Warehouse qui possède essentiellement des données traitées et structurées.

Les données qui entrent dans les bases de données et les entrepôts de données doivent être nettoyées et préparées avant d'être stockées. Pour rappel, les données non structurées peuvent aller du texte aux données de médias sociaux en passant par les données machine telles que les fichiers journaux et les données de capteurs provenant de dispositifs IoT.

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