En quoi est-ce différent d'un datawarehouse ?
La tentation est très souvent forte d’apparenter le data lake à un classique datawarehouse, mais les différences entre les deux sont importantes, et ceci sur plusieurs plans. Le data lake a vocation à absorber des flux de données bruts et à les rendre utilisables en les transformant pour satisfaire différents besoins d’analyse.
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Quel socle choisir lors de la mise en œuvre d'un data lake ?
Dans la construction d’un data lake, le cloud est assurément la meilleure option, car elle permet de provisionner à la demande les ressources pour faire croître l’infrastructure au fur et à mesure des besoins. L'élasticité est aussi un facteur d’accélération de l’innovation autour des données, et permet par exemple de traiter ponctuellement en marge de la production un historique de données pour valider un nouvel algorithme.
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Quels sont les atouts d'un data lake ?
Le fait de ne pas imposer de schéma strict aux données lors de leur ingestion présente un évident risque de qualité et de fiabilité. Dans les faits, on constate que les données restent finalement non structurées assez peu longtemps, puisqu’elles passent rapidement dans un pipeline qui va permettre de normaliser les sources et de les cataloguer pour obtenir des meta-données.
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Quels sont les usages du data lake ?
D’une manière générale, de nombreux data lake voient le jour par des projets de remplacement et d’amélioration des infrastructures data existantes. Les organisations sont motivées par le besoin d’améliorer leur utilisation des données, de centraliser toutes les sources en un seul point et d’accélérer les cycles d’innovation.
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Quid des solutions techniques clés dans ce domaine ?
Si Hadoop apparaît comme une évidence pour construire un data lake d’ampleur, il serait assez réducteur de penser qu’il soit l’unique solution à implémenter. Absorber d’importants volumes d’informations, et les traiter est un emploi sur mesure pour le petit éléphant jaune.
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Qu’est-ce qu’un data lake ? (définition)
Concept lié à la mouvance du big data, le lac de données (ou data lake en anglais) désigne un espace de stockage global des informations présentes au sein d'une organisation. Il s’agit de le faire avec suffisamment de flexibilité pour interagir avec les données, qu’elles soient brutes ou très raffinées.
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