Data lake et data warehouse répondent à des besoins complémentaires plutôt que concurrents, malgré une confusion fréquente entre les deux termes dans le discours commercial des éditeurs.
Deux philosophies de stockage
Le data warehouse stocke des données déjà structurées et modélisées, optimisées pour des requêtes analytiques rapides et fiables. Le data lake, à l’inverse, conserve des données brutes, structurées ou non, dans leur format d’origine, offrant une flexibilité maximale au prix d’une gouvernance plus exigeante.
Vers le data lakehouse
- Le data lakehouse (Databricks, Delta Lake) cherche à combiner la flexibilité du lake et la fiabilité du warehouse
- Il permet d’appliquer un schéma à la lecture plutôt qu’à l’écriture
- Il réduit la duplication de données entre les deux couches historiques
Le choix d’architecture dépend avant tout de la maturité data de l’organisation et du niveau de gouvernance qu’elle est capable de maintenir dans la durée.
Choisir un logiciel de base de données comme un projet, pas un réflexe
Qu'il s'agisse du choix d'un SGBD relationnel, d'une migration vers le cloud ou de la mise en place d'une politique de sécurité, chaque étape mérite d'être anticipée. Comprendre les contraintes réelles du projet permet d'en tirer aussi des bénéfices concrets : performance, fiabilité et maîtrise des coûts.
Pour aller plus loin
- Vérifier l'adéquation entre le modèle de données et le moteur envisagé
- Comparer les offres cloud managées et leurs services additionnels
- Sécuriser l'accès et le chiffrement de vos données sensibles
- Impliquer votre équipe technique dès la phase de conception
