Le passage vers des systèmes de gestion de données plus dynamiques et sophistiqués est crucial pour toute organisation cherchant à tirer parti de la prise de décision axée sur les données dans le domaine des données en constante évolution. Cela a conduit à l'émergence de lacs de données qui ont révolutionné la façon dont les organisations exploitent et analysent de vastes quantités de données. Semblables à des réservoirs expansifs, les lacs de données offrent un référentiel centralisé pour stocker des ensembles de données diversifiés dans leurs formats natifs jusqu'à ce qu'ils soient nécessaires, offrant une flexibilité et une évolutivité inégalées. Cependant, la véritable puissance des lacs de données réside dans leur intégration avec les plates-formes d'intelligence d'affaires (BI), ouvrant la voie à une prise de décision éclairée et à des informations stratégiques. 

Comprendre les lacs de données 

Un lac de données est un vaste bassin de données brutes, dont le but n'est défini que lorsque les données sont nécessaires. Contrairement à un entrepôt de données hiérarchique, qui stocke des données (traitées et structurées) dans des fichiers ou des dossiers, un lac de données utilise une architecture plate pour stocker des données, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Chaque élément de données dans un lac reçoit un identifiant unique et est étiqueté avec un ensemble d'étiquettes de métadonnées étendues. Lorsqu'une question commerciale se pose, le lac de données peut être consulté pour les données pertinentes, et cet ensemble de données plus petit peut ensuite être analysé pour aider à répondre à la question. 

Un exemple de lac de données est une grande entreprise de télécommunications qui collecte de vastes quantités de données à partir de dispositifs mobiles, de sites Web et de centres d'appels. Elle stocke ces données dans un lac de données car elle peut ne pas savoir initialement comment elle utilisera ces informations. Au fil du temps, elle peut utiliser des outils d'analyse pour découvrir des tendances sur les habitudes d'utilisation, la satisfaction des clients et même les besoins de maintenance prédictive. 

Lac de données vs entrepôt de données 

Alors que les lacs de données et les entrepôts de données servent tous deux de référentiels pour stocker des données, la différence clé réside dans leur architecture et leur flexibilité. Les entrepôts de données sont conçus pour les données structurées et suivent une approche de schéma en écriture, ce qui signifie que les données doivent être structurées avant l'ingestion. En revanche, les lacs de données adoptent une approche de schéma en lecture, permettant de stocker les données sous leur forme brute et de les structurer plus tard selon les besoins. Cette flexibilité permet aux organisations de stocker des ensembles de données diversifiés sans les contraintes de schémas prédéfinis. 

Les entrepôts de données sont hautement structurés pour effectuer des opérations de requête rapides, adaptés aux tâches courantes d'intelligence d'affaires, tandis que les lacs de données sont hautement flexibles, conçus pour gérer de vastes quantités de données hétérogènes qui peuvent être transformées et traitées selon les besoins pour une analyse complète. 

Les trois couches d'un lac de données 

Les lacs de données se composent généralement de trois couches vitales : la couche d'ingestion, de stockage et de consommation. Cette architecture en couches facilite Data Governance, l’évolutivité et l’accessibilité dans l’environnement du lac de données. 

1. Couche d'ingestion 

La couche d'ingestion dans l'architecture du lac de données signifie le point où les données sont introduites dans le lac de données à partir de diverses sources, y compris les bases de données transactionnelles, relationnelles, les dispositifs IoT, les réseaux sociaux, les données SaaS, les API, les applications mobiles et les fichiers journaux 

2. Couche de stockage 

La couche de stockage est l'endroit où les données brutes sont stockées sans beaucoup de traitement. C'est la fondation de l'ensemble du système. Elle est responsable de l'hébergement de la vaste quantité de données brutes et non traitées qui sont ingérées dans le lac de données. Les technologies de stockage courantes sont les systèmes de fichiers distribués Hadoop, le stockage Cloud comme Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud et Data Lake Storage. 

3. Couche de consommation 

La couche de consommation, la dernière étape d'un lac de données, est l'endroit où les données traitées sont présentées aux utilisateurs pour analyse. Cette couche brise les barrières en offrant divers outils comme les tableaux de bord BI et les clients SQL, rendant les données accessibles à un large éventail d'utilisateurs, des spécialistes techniques aux analystes commerciaux, et même aux utilisateurs commerciaux non techniques. En démocratisant l'accès aux données, le lac de données vise à permettre à tout le monde de tirer parti des données pour une prise de décision éclairée. 

Avantages de l'intégration des lacs de données dans les plates-formes d'intelligence d'affaires 

Intégrer les lacs de données aux plates-formes BI débloque une myriade d'avantages pour les organisations cherchant à tirer des insights exploitables de leurs données. En combinant des données brutes et non structurées des lacs de données avec les capacités analytiques des plates-formes BI, les organisations obtiennent une vue d'ensemble de leur paysage de données. Cette intégration permet une prise de décision agile et axée sur les données, donne aux utilisateurs commerciaux des capacités d'analyse en libre-service et favorise l'innovation et l'avantage concurrentiel. Voici quelques avantages : 

Libérer la puissance des données diversifiées 

Les plates-formes BI reposent traditionnellement sur des données structurées, mais les lacs de données apportent une toute nouvelle dimension à la table. Avis textuels, sentiment des médias sociaux et lectures de capteurs – ce sont les pièces manquantes du puzzle qui peuvent fournir une vue d'ensemble de vos clients, opérations et tendances du marché. 

Démocratiser l'exploration des données 

Les plates-formes BI étaient autrefois le domaine des data scientists, mais l'intégration des lacs de données ouvre la porte à un plus large éventail d'utilisateurs. Les analystes commerciaux, les spécialistes du marketing et même les équipes de vente peuvent tirer parti des tableaux de bord et des rapports conviviaux pour obtenir des insights précieux sans nécessiter un doctorat en data science. 

Alimenter la prise de décision agile 

La beauté des lacs de données réside dans leur nature presque en temps réel. En les intégrant aux plates-formes BI, vous accédez aux informations les plus récentes, vous permettant de prendre des décisions fondées sur les données plus rapidement et plus efficacement. Imaginez repérer un changement soudain du sentiment client sur les réseaux sociaux et ajuster immédiatement votre campagne marketing – c'est la puissance de l'intelligence des données en temps réel. 

Outils avancés de qualité des données dans le lac de données 

Alors que les organisations entreprennent leur voyage pour exploiter les lacs de données afin d'obtenir des aperçus BI, voilà la mise en garde cruciale : garantir la qualité et la fiabilité des données devient primordial. Digna, avec ses outils avancés de qualité des données, joue un rôle essentiel dans cette transformation. Grâce à des fonctionnalités telles qu'Autometrics, le modèle de prévision, les seuils automatiques, le tableau de bord et les notifications, Digna permet aux organisations de maintenir l'intégrité des données, de surveiller la santé des données en temps réel et d'identifier et d'adresser de manière proactive les anomalies. 

En intégrant les lacs de données aux plates-formes BI et en utilisant des outils avancés de qualité des données comme Digna, les organisations peuvent débloquer la véritable valeur de leurs actifs de données, obtenir des insights exploitables et prendre des décisions éclairées. 

Pour en savoir plus sur la façon dont les outils avancés de qualité des données peuvent transformer vos lacs de données en centrales d'intelligence d'affaires, parlez à notre équipe.