{"id":4147,"date":"2022-05-29T23:28:51","date_gmt":"2022-05-30T07:28:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4147"},"modified":"2026-07-11T22:56:11","modified_gmt":"2026-07-12T06:56:11","slug":"what-is-a-data-lake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/quest-ce-quun-lac-de-donnees\/","title":{"rendered":"Qu'est-ce qu'un lac de donn\u00e9es\u00a0? | Data Lake 101"},"content":{"rendered":"

Lac de donn\u00e9es 101<\/h2>\n

Le concept de lac de donn\u00e9es est tr\u00e8s en vogue actuellement, et de nombreuses entreprises construisent ou envisagent de construire leur propre lac de donn\u00e9es. Cependant, avant de planifier et de construire un tel lac, il est essentiel de bien comprendre ce qu'est un lac de donn\u00e9es, pourquoi nous en avons besoin, quelle est sa valeur et quels sont ses cas d'application. Cet article s'efforcera de r\u00e9pondre \u00e0 ces questions afin de vous permettre de mieux appr\u00e9hender ce concept.<\/p>\n

\"Qu'est-ce
Qu'est-ce qu'un lac de donn\u00e9es ?<\/figcaption><\/figure>\n

Qu'est-ce qu'un lac de donn\u00e9es\u00a0?<\/h2>\n

Un lac de donn\u00e9es est un r\u00e9f\u00e9rentiel centralis\u00e9 permettant de stocker, traiter et s\u00e9curiser de grands volumes de donn\u00e9es structur\u00e9es, semi-structur\u00e9es et non structur\u00e9es. Il peut stocker les donn\u00e9es dans leur format natif et g\u00e9rer tout format de conversion, quelles que soient les limitations de taille.<\/p>\n

Elle fournit une plateforme \u00e9volutive et s\u00e9curis\u00e9e qui permet aux entreprises d'ing\u00e9rer des donn\u00e9es provenant de n'importe quel syst\u00e8me, \u00e0 n'importe quelle vitesse, depuis des syst\u00e8mes informatiques sur site, dans le cloud ou en p\u00e9riph\u00e9rie, de stocker tout type ou quantit\u00e9 de donn\u00e9es avec une fid\u00e9lit\u00e9 totale, de traiter les donn\u00e9es en temps r\u00e9el ou par lots et d'analyser les donn\u00e9es \u00e0 l'aide de SQL, Python, R ou de tout autre langage, application de donn\u00e9es ou d'analyse tierce.<\/p>\n

Pourquoi en avons-nous besoin ?<\/h2>\n

Les organisations qui parviennent \u00e0 cr\u00e9er de la valeur commerciale \u00e0 partir de leurs donn\u00e9es surpassent leurs concurrents. Une \u00e9tude d'Aberdeen r\u00e9v\u00e8le que les entreprises qui mettent en \u0153uvre des lacs de donn\u00e9es affichent une croissance organique de leur chiffre d'affaires sup\u00e9rieure de 91 \u00e0 20 milliards de dollars \u00e0 celle de leurs homologues. Ces entreprises leaders exploitent de nouvelles formes d'analyse, comme l'apprentissage automatique, \u00e0 partir de sources in\u00e9dites telles que les fichiers journaux, les donn\u00e9es de navigation, les r\u00e9seaux sociaux et les donn\u00e9es stock\u00e9es dans des lacs de donn\u00e9es. Cela leur permet d'identifier et de saisir plus rapidement les opportunit\u00e9s de croissance en attirant et en fid\u00e9lisant leurs clients, en am\u00e9liorant leur productivit\u00e9, en assurant la maintenance proactive de leurs \u00e9quipements et en prenant des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es.<\/p>\n

Quelle est sa valeur ?<\/h2>\n

D'une part, elle permet de rassembler diff\u00e9rents types de donn\u00e9es. D'autre part, sa valeur r\u00e9side dans la possibilit\u00e9 d'effectuer des analyses de donn\u00e9es sans mod\u00e8le pr\u00e9d\u00e9fini. Les architectures Big Data actuelles sont \u00e9volutives et offrent aux utilisateurs des analyses en temps r\u00e9el toujours plus pouss\u00e9es. Aujourd'hui, avant que la Business Intelligence (BI) et les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es ne disparaissent, l'analyse et les lacs de donn\u00e9es massives (Big Data Lakes) \u00e9voluent vers une offre de services intelligents en temps r\u00e9el plus diversifi\u00e9e, capable d'assister la prise de d\u00e9cision en temps r\u00e9el.<\/p>\n

Quels sont les avantages pour les entreprises ?<\/h2>\n

D'abord<\/strong>Elle offre des fonctionnalit\u00e9s plus puissantes pour l'exploration de la valeur des donn\u00e9es. Dans la mise en \u0153uvre d'une autorisation et d'un audit pr\u00e9cis, notamment pour l'analyse des donn\u00e9es, l'apprentissage automatique, l'acc\u00e8s aux donn\u00e9es et leur gestion, la valeur des lacs de donn\u00e9es est encore plus manifeste.<\/p>\n

Deuxi\u00e8me,<\/strong> Le ph\u00e9nom\u00e8ne des silos de donn\u00e9es est \u00e9limin\u00e9. Aucun format de donn\u00e9es n'est impos\u00e9 et toutes les donn\u00e9es peuvent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9es au lac de donn\u00e9es. Une fois g\u00e9n\u00e9r\u00e9es, les donn\u00e9es utilisateur peuvent y \u00eatre stock\u00e9es directement, en conservant leur contenu et leurs attributs d'origine, sans aucun traitement ni structuration pr\u00e9alable.<\/p>\n

Le troisi\u00e8me<\/strong> Ce syst\u00e8me vise \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 l'expansion flexible du stockage de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle des utilisateurs. Il prend en charge des types de donn\u00e9es complexes, notamment les donn\u00e9es structur\u00e9es (tables de bases de donn\u00e9es relationnelles), les donn\u00e9es semi-structur\u00e9es (CSV, JSON, XML, journaux, etc.) et les donn\u00e9es non structur\u00e9es (e-mails, documents, PDF, graphiques, fichiers audio, vid\u00e9o, etc.). Les lacs de donn\u00e9es permettent un d\u00e9ploiement de stockage \u00e0 grande \u00e9chelle, de l'ordre du p\u00e9taoctet (PB) et de l'\u00e9lastooctet (EB).<\/p>\n

Quatri\u00e8me<\/strong>Dans ce cadre, la s\u00e9paration du calcul et du stockage est r\u00e9alis\u00e9e. Compte tenu des orientations futures g\u00e9n\u00e9ralement admises par le secteur, cette architecture offre une \u00e9volutivit\u00e9 ind\u00e9pendante, permettant aux moteurs de calcul de s'\u00e9tendre selon les besoins, tandis que les donn\u00e9es alimentent le lac de donn\u00e9es. Plus important encore, ce mode d\u00e9coupl\u00e9 du stockage et du calcul am\u00e9liore le rapport co\u00fbt-efficacit\u00e9. Il convient de pr\u00e9ciser que, dans un lac de donn\u00e9es, la s\u00e9paration du calcul et du stockage ne signifie pas que le moteur de traitement et d'analyse des donn\u00e9es et le disque sont h\u00e9berg\u00e9s sur des serveurs diff\u00e9rents, mais bien que le stockage des donn\u00e9es est s\u00e9par\u00e9 du moteur de traitement et d'analyse.<\/p>\n

Comment d\u00e9terminer si vous avez besoin d'un lac de donn\u00e9es\u00a0?<\/h2>\n

Pour d\u00e9terminer si votre entreprise a besoin d'un lac de donn\u00e9es, vous devez prendre en compte le type de donn\u00e9es que vous traitez, ce que vous souhaitez en faire, la complexit\u00e9 de votre processus d'acquisition de donn\u00e9es, votre gestion des donn\u00e9es et gouvernance des donn\u00e9es<\/a><\/strong> strat\u00e9gies, outils et niveaux de comp\u00e9tences utilis\u00e9s par les membres de votre organisation.<\/p>\n

Aujourd'hui, les entreprises commencent \u00e0 consid\u00e9rer la valeur des lacs de donn\u00e9es sous un angle diff\u00e9rent\u00a0: ces derniers ne servent plus seulement \u00e0 stocker des donn\u00e9es compl\u00e8tes, mais permettent \u00e9galement aux utilisateurs de mieux comprendre le contexte commercial. Gr\u00e2ce \u00e0 un contexte plus riche que jamais, les lacs de donn\u00e9es acc\u00e9l\u00e8rent les exp\u00e9rimentations analytiques.<\/p>\n

Les lacs de donn\u00e9es sont principalement con\u00e7us pour le traitement de grands volumes de donn\u00e9es (Big Data). Les entreprises peuvent souvent y transf\u00e9rer des donn\u00e9es brutes par lots et\/ou en flux continu, sans les transformer. Elles y ont principalement recours pour les raisons suivantes\u00a0:<\/p>\n