Introduction à Data Lake vs Data Warehouse
Data Lake vs Data Warehouse sont les termes qui sont utilisés de manière interchangeable, mais il existe des différences entre ces deux termes. Nous avons présenté le diagramme ci-dessous pour comprendre la différence de haut niveau entre ces deux et très bientôt, nous irons en détail pour chacun d'eux.
Qu'est-ce que Data Lake?
Un Data Lake est une sorte de référentiel de stockage qui se compose uniquement de données brutes sous la forme d'un format structuré, semi-structuré et non structuré. Le Data Lake est principalement utilisé par les Data Scientists et les Machine Learning Engineers car il les aide à répondre à des questions qui ne sont pas encore répondues ou peut-être à créer une question qui n'est pas encore connue. Il contient un vaste pool de données de différents types et lorsqu'ils sont intégrés, ils s'avèrent très utiles en termes de modélisation prédictive qui est principalement utilisée pour construire des modèles d'apprentissage automatique.
Qu'est-ce qu'un entrepôt de données?
Un entrepôt de données est un emplacement centralisé pour stocker les données transformées qui sont transformées en un format structuré avant de les stocker dans l'entrepôt de données. Un entrepôt de données peut contenir des données provenant de plusieurs sources de données qui sont chargées à l'aide du processus ETL dans l'entrepôt, puis utilisées à des fins de Business Intelligence.
Comparaison directe entre Data Lake et Data Warehouse (infographie)
Voici les 14 principales différences entre Data Lake et Data Warehouse 
Différences clés
Il existe des différences majeures entre le lac de données et l'entrepôt de données:
- Il se compose de données non structurées et structurées de différentes plates-formes telles que des capteurs, des applications et des sites Web, etc. Il se compose principalement de données relationnelles provenant de SGBDR, de systèmes SGBD et d'autres bases de données et applications opérationnelles.
- Data Lake est un traitement de schéma en lecture. L'entrepôt de données est un traitement de schéma en écriture.
- Il est très agile. C'est moins agile.
- La configuration est simple et peut s'adapter aux changements. Il a une configuration fixe et est très difficile à modifier.
- Il est principalement utilisé par les scientifiques de l'IA et les professionnels du Machine Learning. Il est utilisé par les professionnels.
Tableau de comparaison entre Data Lake et Data Warehouse:
Discutons de la principale différence entre Data Lake et Data Warehouse
| Caractéristiques | Data Lake | Entrepôt de données |
| Espace de rangement | Les données sont conservées sous leur forme brute dans Data Lake et ici toutes les données sont conservées quelle que soit la source des données. Ils ne sont transformés en d'autres formes que lorsque cela est nécessaire. | Data Warehouse est composé de données extraites des systèmes transactionnels et autres systèmes de métriques. Ici, les données ne sont pas sous forme brute et sont toujours transformées et propres. |
| Utilisation et objectif | La cible principale de Data Lake est les Data Scientists, Big Data Developers et Machine Learning Engineers qui doivent effectuer une analyse approfondie pour créer des modèles pour l'entreprise tels que la modélisation prédictive. | La cible principale de Data Warehouse est les utilisateurs opérationnels, car ces données sont dans un format structuré et peuvent fournir des rapports prêts à être créés. Ils sont donc principalement utilisés pour la Business Intelligence. |
| Entrées de données | Les principales entrées de Data Lake sont toutes sortes de données telles que des données structurées, semi-structurées et non structurées. Ces données résident dans Data Lake dans leur forme d'origine. | Les entrées principales de Data Warehouse sont des données structurées provenant de systèmes transactionnels et métriques qui sont ensuite organisés sous forme de schémas. |
| Qualité des données | Comprend des données brutes qui peuvent ou non être conservées. | Il se compose de données conservées qui sont centralisées et sont prêtes à être poursuivies à des fins de business intelligence et d'analyse. |
| Normalisation | Ici, les données ne sont pas sous forme normalisée. | Schémas dénormalisés |
| Histoire | Les technologies utilisées dans les lacs de données tels que Hadoop, Machine Learning sont relativement nouvelles par rapport à l'entrepôt de données. | Ici, la technologie utilisée pour un entrepôt de données est plus ancienne. |
| Chronologie des données | Un lac de données peut contenir toutes sortes de données et peut être utilisé en gardant à l'esprit le passé, le présent et les perspectives. | En ce qui concerne Data Warehouse, ici la plupart du temps est consacré à l'analyse de diverses sources de données. |
| Temps de traitement | Ici, le temps de traitement lors de l'analyse et de l'obtention des résultats de Data Lake est beaucoup plus petit que celui de Data Warehouse car ici les données sont stockées sous forme de données brutes et celles-ci ne sont pas au format transformé et à la suite de quoi nous avons coupé le temps qui pourraient être dépensés pour la transformation des données. Nous pouvons simplement récupérer les données telles quelles et faire un nettoyage de base et commencer à construire nos modèles. | Dans le cas de l'entrepôt de données, le temps consacré au traitement est plus important que celui du Data Lake. La raison en est que les données de tout entrepôt de données doivent d'abord être transformées puis analysées. |
| Coût de stockage | Les coûts de stockage ici dans les technologies de Data Lake sont relativement inférieurs à ceux de Data Warehouse et prennent également moins de temps. | Le coût du stockage dans les technologies d'entrepôt de données est plus élevé que celui du Data Lake. En effet, il a besoin de plus de stockage pour les données transformées car il doit d'abord stocker les données brutes, puis les transformer pour attribuer divers champs en fonction de la structure de l'entrepôt de données. |
| Compatibilité | Ici, les données sont toujours conservées dans leur format brut et ne sont transformées qu'en cas de besoin ou lorsqu'elles sont prêtes à être utilisées. | Ici, les données sont stockées dans un format transformé et nous pouvons rencontrer des problèmes lorsque nous essayons d'apporter des modifications. |
| Accessibilité | Les données à l'intérieur du lac de données sont très accessibles et peuvent être rapidement mises à jour. | Les données à l'intérieur de l'entrepôt de données sont plus compliquées et nécessitent des coûts plus élevés pour y apporter des modifications, l'accessibilité est également limitée uniquement aux utilisateurs autorisés. |
| Position du schéma | Le schéma est principalement créé après le stockage des données. Cela apporte une grande agilité. | Ici, le schéma est principalement créé avant le stockage des données. |
| Processus de traitement | Le lac de données utilise le processus ELT, c'est-à-dire extraire, charger et transformer. | L'entrepôt de données utilise l'approche traditionnelle d'ETL, c'est-à-dire extraire, transformer et charger. |
| Avantages | Le lac de données conduit à de nouvelles inventions car l'intégration rassemble différents types de données et apporte également des réponses à de nombreuses questions sans réponse. | La plupart des utilisateurs organisationnels sont impliqués dans des activités opérationnelles et l'entrepôt de données fournit une telle plate-forme brillante pour créer des rapports et des mesures en plus des données transformées. |
Conclusion
Dans cet article, nous avons découvert Data Lakes vs Data Warehouse. Nous sommes également allés de l'avant et avons comparé les deux en fonction de différents paramètres. Cela devrait aider tout apprenant à se faire une idée de base des technologies qui prennent en charge Data Lake et Data Warehouse.
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