Qu’est-ce que le Data Lake ?
Qu’est-ce qu’un lac de données ?
Les lacs de données sont des référentiels qui peuvent contenir d’énormes quantités de données semi-structurées, structurées et non structurées. Il s’agit d’un dépôt où tout type d’information peut être conservé dans sa forme originale sans aucune limite de taille de compte ou de fichier. C’est une grande source de données qui peut être utilisée pour améliorer les performances de votre analyse et s’intégrer nativement.
Le lac de données est un énorme conteneur qui ressemble beaucoup aux rivières et aux lacs. Comme dans un lac, vous trouverez de nombreux affluents qui se jettent dans le lac. Les lacs de données contiennent des journaux structurés et non structurés, de machine à machine, qui circulent en temps réel.
Le lac de données est un moyen de rendre les données accessibles et offre un moyen rentable de conserver toutes les données de l’entreprise pour les traiter ultérieurement. L’analyste de la recherche peut se concentrer sur la recherche de modèles significatifs dans les données plutôt que sur les données elles-mêmes.
Contrairement à une maison hiérarchique dans laquelle les informations sont stockées dans des dossiers et des fichiers et des dossiers, le Data Lake a une structure plate. Chaque élément de données au sein du lac de données se voit attribuer un identifiant unique et est associé à un ensemble de détails de métadonnées.
Dans ce tutoriel vidéo, vous apprendrez :
- Qu’est-ce que le lac de données exactement ?
- Quelle est la raison d’être de Data Lake ?
- La structure de Data Lake
- Les notions fondamentales du Data Lake
- Les étapes de maturité de Data Lake
- Les meilleures pratiques à suivre dans la mise en œuvre d’un Data Lake :
- La différence entre Data Lake et Data Warehouse
- Avantages et dangers de l’utilisation d’un Data Lake :
- Pourquoi opter pour un Data Lake ?
L’objectif premier de la création du lac de données est d’offrir une vue brute des données aux data scientists.
Les principales raisons d’utiliser les lacs de données sont telles qu’elles sont :
Avec le développement de moteurs de stockage comme Hadoop, le stockage de données disparates est désormais facile. Il n’est pas nécessaire d’organiser les données dans un schéma d’entreprise en utilisant le lac de données. La quantité de données, leurs métadonnées et leur qualité s’améliorent, tout comme la qualité des analyses.
Le lac de données offre une agilité commerciale
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent aider à faire des prédictions rentables.
Il procure un avantage en termes de compétitivité à l’entreprise qui le met en œuvre.
Les silos de données ne sont pas une structure. Le Data Lake offre une vue à 360 degrés des clients et permet de fiabiliser les analyses.
Architecture du lac de données
L’image montre la structure de la structure d’un lac de données d’entreprise. Les niveaux inférieurs montrent la majorité des données au repos, tandis que les niveaux supérieurs montrent les informations transactionnelles en temps réel. Les données sont déplacées dans tout le système avec un délai minimal ou nul. Les niveaux suivants sont essentiels dans la structure du lac de données :
Niveau d’ingestion Les niveaux visibles à gauche représentent les sources de données. Les données peuvent être transférées vers le lac de données par lots ou en temps réel.
Niveau d’analyse Les niveaux visibles à droite représentent le côté où les analyses du système sont utilisées. Des requêtes SQL, NoSQL ou même Excel peuvent être utilisées pour analyser les données.
HDFS est une solution abordable pour les données structurées et non structurées. C’est un point d’atterrissage pour toutes les données au repos dans le système.
Le processus de distillation extrait les informations du stockage des pneus et transforme les données en informations structurées qui peuvent être utilisées pour l’analyse.
Le niveau de traitement exécute les algorithmes analytiques et les requêtes des utilisateurs qui utilisent des lots interactifs variables en temps réel et produisent des données structurées pour faciliter l’analyse.
Le niveau des opérations unifiées est responsable de l’administration et du contrôle du système. Il couvre la gestion des audits et des compétences, ainsi que la gestion des données et des flux de travail.
Les principaux concepts de Data Lake
Voici les concepts essentiels de Data Lake que vous devez connaître pour comprendre l’architecture de Data Lake.
Ingestion de données
L’ingestion de données permet aux connecteurs d’obtenir des données de différentes sources et de les charger ensuite dans le lac de données.
L’ingestion de données est prise en charge :
Tous les types de données structurées, semi-structurées et non structurées.
Les ingestions multiples comme les chargements uniques en temps réel ou par lot.
Différents types de sources de données, comme les serveurs Web, les bases de données, les courriels, l’IdO et le FTP.
Stockage des données
Le stockage des données doit être évolutif, offrir une solution de stockage abordable et permettre un accès rapide à l’exploration des données. Il doit pouvoir s’adapter à une variété de formats pour les données.
Gouvernance des données
La gouvernance des données est la pratique consistant à garantir l’accessibilité des données, leur facilité d’utilisation, leur sécurité et l’intégrité des données utilisées au sein d’une organisation.
Sécurité
La sécurité doit être mise en œuvre à chaque couche du lac de données. Cela inclut la fouille, le stockage et la consommation. Le plus important est de bloquer l’accès des utilisateurs non autorisés. Elle doit être compatible avec différents outils permettant d’accéder aux données via une interface visuelle et des tableaux de bord faciles à utiliser.
L’autorisation, l’authentification et la protection des données sont des éléments cruciaux de la sécurité des lacs de données.
Qualité des données
La qualité des données est un élément essentiel de l’architecture du lac de données. Les données sont utilisées pour évaluer la valeur commerciale. En cas d’obtention d’informations à partir de données de mauvaise qualité, la qualité des données sera inadéquate.
Découverte des données
La découverte des données est une étape supplémentaire à franchir avant de commencer à créer des données ou à effectuer des analyses. À cette étape, la méthode de balisage est utilisée pour transmettre la compréhension des données en organisant et en interprétant les données ingérées dans le lac de données.
Audit des données
Les deux principales tâches de l’audit des données consistent à surveiller les modifications apportées à l’ensemble de données primaires.
Modifications des composants clés de l’ensemble de données
Capture la manière, le moment et l’identité des personnes qui modifient ces éléments.
L’audit des données peut aider à déterminer les risques et à assurer la conformité.
Lignage des données
Cette partie se concentre sur les origines de l’information. Il s’agit de la façon dont elle évolue dans le temps, ainsi que de ce qui lui arrive. Elle aide à corriger les erreurs au cours du processus d’analyse des données, du début à la fin.
Data mining
Il s’agit de la phase initiale de l’analyse des données. Il est crucial de trouver le bon ensemble de données avant de commencer l’exploration des données.
Chaque composant de données doit coopérer pour jouer un rôle crucial dans la création d’un lac de données qui se développe et explore rapidement les environs.
Étapes de maturité du lac de données
La définition des étapes de maturité varie d’un manuel à l’autre. L’essence est la même. Une fois la maturité atteinte, la description des phases se fait d’un point de vue profane.
Étape 1 : Manipuler et ingérer des données à grande échelle
L’étape initiale de la maturation des données consiste à améliorer la capacité d’analyse et de transformation des données. Les chefs d’entreprise doivent trouver les bons outils correspondant à leurs compétences pour collecter davantage de données et développer des applications analytiques.
Étape 2 : Développer les capacités d’analyse
Cette deuxième étape est axée sur l’amélioration des capacités de transformation et d’analyse des données. À ce stade, les entreprises utilisent l’outil le plus adapté à leurs besoins. Elles commencent à collecter davantage de données et à créer des applications. Dans ce cas, les capacités de l’entrepôt de données d’entreprise et du lac de données sont utilisées conjointement.
3. Étape 3 : L’EDW et le lac de données fonctionnent à l’unisson
C’est l’étape où vous transmettez les données et les analyses au plus grand nombre de personnes possible. À ce stade, le lac de données et l’entrepôt de données d’entreprise commencent à travailler ensemble. Tous deux jouent un rôle dans l’analyse
Étape 4 : Capacité d’entreprise dans le lac
À ce stade de la maturité du lac de données, des capacités d’entreprise sont ajoutées au lac. La mise en œuvre des capacités de gouvernance de l’information et de gestion du cycle de vie de l’information ainsi que la gestion des métadonnées. Cependant, seules quelques organisations sont capables d’atteindre ce niveau de maturité, mais cette tendance devrait s’accentuer dans les années à venir.
Meilleures pratiques pour la mise en œuvre d’un lac de données :
- Les composants architecturaux, leurs interactions et les produits identifiés doivent être capables de travailler avec des types de données natives.
- La conception du lac de données doit se concentrer sur les données disponibles, et non sur celles qui sont requises. Le schéma et les exigences en matière de données ne sont pas établis tant qu’ils ne sont pas testés.
- La conception doit être pilotée par des composants jetables intégrés à l’API pour le service. API.
- La découverte des données, le stockage, l’administration de l’ingestion, la transformation de la qualité et la visualisation doivent être traités séparément.
- La conception du lac de données doit être adaptée à l’industrie spécifique. Elle doit s’assurer que les caractéristiques requises pour ce secteur particulier sont un élément clé de la conception.
- Il est essentiel d’intégrer plus rapidement les nouvelles sources de données.
- Le lac de données aide à la gestion personnalisée afin d’extraire la valeur maximale.
- Le lac de données Data Lake doit prendre en charge les méthodes existantes de gestion des données pour les entreprises et les méthodes
Les défis de la création d’un lac de données
La quantité de données est plus importante au sein du lac de données, ce qui signifie que le processus sera plus dépendant de l’administration des programmes.
Il est difficile de traiter les petites informations, incomplètes et volatiles
La croissance des sources et de l’ensemble des données nécessite plus de surveillance et de soutien
Différences entre les lacs de données et les entrepôts de données
Paramètres des lacs de données et des entrepôts de données
Les lacs de données contiennent tout. L’entrepôt de données se concentre uniquement sur les processus métier.
Traitement Les données sont pour la plupart non traitées et hautement traitées.
Le type de données : il peut s’agir de données semi-structurées, non structurées ou structurées. Elles prennent généralement la forme de structures et de tableaux.
Gestion des données Task Share optimisé pour la recherche de données
Agilité Très agile, il peut être reconfiguré et configuré en fonction des besoins. En comparaison avec Data Lake, il est moins flexible et a une configuration fixe.
Utilisateurs Le lac de données est principalement utilisé par les spécialistes des données Les professionnels utilisent largement l’entrepôt de données
Stockage Les lacs de données ont été créés pour fournir un stockage à faible coût. Le système de stockage est coûteux et offre des temps de réponse rapides.
La sécurité donne moins de contrôle. Il permet un plus grand contrôle sur les données.
Remplacement de l’EDW Le lac de données pourrait être une source d’EDW et d’EDW (pas une alternative)
Schéma Schéma de lecture (pas de schémas prédéfinis), schéma d’écriture (schémas prédéfinis)
Traitement des données Aide à ingérer de nouvelles données rapidement. L’incorporation de nouveaux contenus peut prendre du temps.
Granularité des données Données avec un faible niveau de détail ou la granularité. Données résumées ou à un niveau de détail agrégé.
Outils Vous pouvez utiliser des outils open source et des outils comme Hadoop Map Reduce La plupart du temps, des outils commerciaux.
Les avantages et les dangers de l’utilisation de Data Lake
Voici les principaux avantages de l’utilisation des lacs de données : Data Lake :
- Aide à l’ionisation des produits ainsi qu’aux analyses avancées.
- Flexible et rentable.
- Fournit de la valeur à partir d’une variété de types de données.
- Réduit le coût de possession sur le long terme.
- Permet un stockage de fichiers rentable
- S’adapte rapidement aux changements
- L’avantage le plus important du lac de données est la centralisation d’une variété de sources de contenu.
- Les utilisateurs, qui proviennent de différents départements, peuvent se trouver partout dans le monde et avoir accès à l’information.
Risques liés à l’utilisation de Data Lake :
- Après une certaine période, le Data Lake peut perdre son importance et son dynamisme.
- La conception de Data Lake comporte un risque plus élevé
- Les données non structurées peuvent conduire à un chaos non contrôlé, à des données inutilisables, à des outils complexes et disparates, à l’uniformité et à la cohérence de la collaboration à l’échelle de l’entreprise et de la communauté.
- La capacité de stockage est aussi une capacité accrue et calcule les coûts
- Il n’y a aucun moyen de tirer des enseignements de ceux qui ont travaillé avec ces données puisqu’il n’y a aucune preuve de l’ascendance des résultats des analystes précédents
- Le risque le plus important associé aux lacs de données est le contrôle d’accès et la sécurité. Parfois, les données sont stockées dans un lac sans aucune surveillance, car certains types de données pourraient être classés comme sensibles et nécessiter une approbation réglementaire.
Résumé
Les lacs de données sont des référentiels qui peuvent contenir une énorme quantité de données semi-structurées, structurées et non structurées.
L’objectif principal de la construction d’un lac de données est de fournir une vue claire des données aux scientifiques.
L’étage des opérations unificatrices, l’étage de distillation, l’étage de traitement et HDFS sont des composants essentiels de la structure du lac de données
. Le stockage des données, la gestion de la qualité des données, l’audit et l’exploration des données sont quelques-uns des éléments les plus importants de l’architecture du lac de données.
La conception du Data Lake doit se concentrer sur ce qui est facilement disponible plutôt que sur ce qui est nécessaire.
Le lac de données réduit le coût de propriété à long terme et permet un stockage rentable des fichiers
. Le principal risque associé aux lacs de données est le contrôle d’accès et la sécurité. Parfois, les données sont stockées dans un lac sans aucune surveillance, car certaines d’entre elles peuvent être de nature privée et répondre à un besoin administratif.
