Tout ce que les Data Scientists doivent savoir sur l’organisation des Data Lakes

Tout ce que les Data Scientists doivent savoir sur l’organisation des Data Lakes

Les Data lakes ont été un sujet brûlant ces derniers temps en raison de la grande quantité d’informations inexploitées stockées dans différents types de dépôts de données. De plus, les entreprises qui utilisent les Data lakes surpassent les autres entreprises avec une croissance de 9 % de leur chiffre d’affaires. Les organisations doivent saisir toutes les opportunités disponibles pour créer de la valeur à partir de leurs données, et les Data lakes peuvent les aider à utiliser différentes approches analytiques pour accélérer les capacités de prise de décision.

Qu’est-ce qu’un Data Lake ?

Un data lake est un dépôt de stockage qui conserve une grande quantité de données brutes dans leur format d’origine jusqu’à ce qu’on en ait besoin. Imaginez un data lake comme un conteneur pour des quantités massives de données de toutes sortes, où il n’est pas nécessaire de modifier les données avant de les stocker. Les données sont stockées telles quelles, quelle qu’en soit la forme. Les Data lakes stockent des données relationnelles provenant d’applications professionnelles, de sources de données relationnelles normales, d’appareils IdO, de médias sociaux, d’applications mobiles et de toutes sortes d’autres sources.

Les entreprises peuvent utiliser les Data lakes pour stocker des données en vue d’une utilisation future jusqu’à ce qu’elles soient nécessaires pour améliorer la connaissance des clients et soutenir leur expérience. Les entreprises peuvent également commencer à utiliser des applications d’intelligence artificielle (IA) avec traitement du langage naturel. Les Data lakes peuvent également contribuer à soutenir les initiatives de Big Data et aider les entreprises à exploiter de manière cohérente des volumes massifs de données. Combinez cela avec des algorithmes d’apprentissage machine, et vous pouvez commencer à faire des analyses en temps réel avec ces énormes quantités de données.

La différence entre les bases de données et les Data Lakes

Un Data lakes diffère d’une base de données. Alors qu’une base de données hiérarchique stocke des données dans des fichiers ou des dossiers, un data lake utilise une architecture plate pour stocker des données, mais la différence est bien plus importante.

Les bases de données stockent de grandes quantités de données structurées de manière très bien organisée. Les entreprises peuvent extraire, modifier et améliorer les informations, et les données peuvent être utilisées selon les besoins. Par conséquent, la qualité des données dans la base de données est beaucoup plus élevée et plus fiable que ce qui est stocké dans un Data lakes. Il a déjà été structuré, et il est prêt à être utilisé par un analyste de données pour toutes sortes d’applications.

Les data lakes diffèrent des data warehouses principalement en raison des différents types de formats qu’ils peuvent héberger et parce que ces données n’ont pas besoin d’être formatées au préalable. Par conséquent, les data lakes sont relativement rentables en raison de la nature des données et parce qu’il s’agit d’un format peu coûteux. Les entreprises peuvent ainsi héberger les Data lakes plus longtemps pour une utilisation future, et les données peuvent être extraites à tout moment, en fonction de leur objectif.

Pour une comparaison directe, une base de données est comme de l’eau filtrée qui est potable, tandis qu’un data lake est comme de l’eau non traitée qui doit être traitée avant de pouvoir être consommée. Vous avez des données prétraitées qui sont utilisées à des fins spécifiques par rapport à des données de source non structurées, presque aléatoires, que vous utilisez à n’importe quelle fin.

La lutte pour accéder, utiliser et comprendre tous ces énormes volumes de données est la raison pour laquelle les entreprises se tournent vers les data lakes : Elles ne peuvent plus traiter ce type de données dans des bases de données aussi nombreux et variés. Le data lake est le moyen de le mettre en œuvre et pour les entreprises de changer leur culture afin de créer une culture axée sur les données, leur permettant de créer toutes sortes de processus d’analyse et de nouveaux types de processus de connaissance.

Que faut-il pour utiliser les Data Lakes ?

Les outils intégrés comme Hadoop sont utilisés dans ce type de grands environnements et peuvent aider les entreprises à tirer profit de leurs données brutes en les intégrant à d’autres bases de données. Les Data Lakes peuvent permettre aux entreprises d’utiliser et d’analyser des données qui n’étaient pas facilement accessibles auparavant. Cependant, si les entreprises ne s’assurent pas que l’exportation est utile et pertinente, les données n’ont que peu de valeur. Les bons outils doivent être déployés pour aider les organisations à gérer leurs données plus tard.

La capacité d’une organisation à tirer de la valeur du Data Lakes dépend de nombreux facteurs. Par exemple, quels types d’outils, de processus et de méthodologies de développement sont utilisés ? Sont-ils traditionnels ? Quel est l’héritage ? Ou sont-ils nouveaux ? Les outils d’analyse jouent un rôle important car ils doivent être affinés dans le processus pour les différents types de données complexes. La gestion de la charge de travail est également un facteur essentiel. Il en va de même pour la quantité de données dont les utilisateurs ont besoin dans l’environnement professionnel et la vitesse à laquelle les données doivent être consultées. Faut-il que ce soit en temps réel ? Et pour quel type d’application sera-t-il utilisé ? Et quoi qu’il en soit, si les données sont compromises ou endommagées, le Data Lakes n’a aucune valeur. C’est comme le dit le proverbe : les déchets entrent, les déchets sortent.

Si les données ne sont pas vraiment intégrées ou modifiées de manière appropriée, une organisation sera confrontée à des difficultés et l’analyse prendra plus de temps. Vous devez préparer beaucoup plus de données, mais les organisations doivent être conscientes que de nombreuses formes de nettoyage, d’enrichissement et de normalisation peuvent compromettre le data lake et faire perdre à certaines informations de ce référentiel leur valeur et leur utilité. Les entreprises doivent traiter les données d’un data lake comme si elles avaient un fort potentiel d’information.

Mais d’un autre côté, nous avons aussi tout ce volume. Tout le monde continue à tout stocker parce qu’il pense que cela peut être utile à l’avenir. Mais comme on ne sait pas exactement ce que les données peuvent contenir et comment elles peuvent être utiles, il ne faut pas les organiser de manière simplifiée avec des objets similaires. Les données disponibles potentiellement utiles peuvent être jetées ou peut-être perdues autrement. Ou bien un Data Lakes peut être pollué si l’on tente d’utiliser trop d’outils différents sur le data lake. Cela crée beaucoup de données qui n’ont pas une structure appropriée, ou bien l’organisation n’a pas un processus de contrôle de qualité approprié ou l’autre processus de données. Il devient alors long et difficile de trouver le bon type de données.

Les Data Lakes et la gouvernance et la vie privée

Lorsqu’on parle de données aujourd’hui, il faut aussi parler de gouvernance et de respect de la vie privée, surtout depuis la mise en place du RGPD. Les entreprises doivent gouverner et organiser une gestion complète des données de bout en bout. En ce qui concerne les Data Lakes, le défi est que vous pouvez tout stocker, mais la question est de savoir si vous en avez le droit. Avez-vous l’autorisation de stocker ces données ? De plus, les organisations doivent maintenir des normes de protection des données et prendre des mesures pour garantir la sécurité des données. Si elles n’ont pas le bon type d’outils de gestion des données en place, elles risquent de ne pas contrôler et surveiller efficacement les données dans les Data Lakes comme elles le devraient.

Tirer le meilleur parti des Data Lakes

À l’avenir, les entreprises doivent mettre en œuvre les meilleures pratiques de gestion des données de bout en bout, afin d’éviter que les Data Lakes ne deviennent ingérables ou ne se transforment en énormes silos de données. Ce sera une tendance pour l’année à venir. Les entreprises ont également besoin d’une gestion des données solide, axée sur la transformation de ces données brutes en informations grâce à un processus systématique reposant sur des technologies automatisées et intelligentes, comme l’apprentissage automatique et l’apprentissage approfondi. Ce type de technologie peut aider une organisation à trouver les bonnes données, à les nettoyer automatiquement et à les rendre prêtes pour votre application.

Les données sont nécessaires pour soutenir la prise de décision à tous les niveaux, et un Data Lakes peut aider à fournir ces données à condition que vous ayez mis en place des pratiques intelligentes de gestion des données.

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