Un data Lakehouse, dans les termes les plus simples, combine les meilleures fonctionnalités d'un lac de données et d'un entrepôt de données. Il offre une plate-forme unifiée pour intégrer de manière transparente les données structurées et non structurées, offrant aux entreprises agilité, évolutivité et flexibilité dans leurs processus d'analyse de données. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels qui s'appuient sur des schémas rigides pour organiser et stocker des données structurées, un data lakehouse utilise un flexible approche schéma à la lecture. 

Cela signifie que les données brutes et non traitées peuvent être ingérées dans le système sans aucune structure prédéfinie, permettant ainsi une analyse et une exploration à la volée. De plus, l’un des principaux avantages du Data Lakehouse est sa capacité à exploiter à la fois les capacités de traitement par lots et en temps réel. En combinant ces deux approches de traitement au sein d’une seule architecture, les organisations peuvent tirer des informations précieuses à partir d’ensembles de données de streaming historiques et actualisés.

Un aspect crucial qui rend l’architecture Data Lakehouse puissante est son intégration avec les analyses basées sur Spark. En tirant parti La puissance de traitement de Spark, les organisations peuvent effectuer des tâches analytiques complexes sur les données stockées dans le Lakehouse. Cela inclut l'exécution avancée machine learning algorithmes, effectuant des agrégations et des transformations complexes et exécutant des calculs itératifs. De plus, un data lakehouse permet des analyses de streaming en temps réel en s'intégrant de manière transparente aux frameworks de streaming comme Apache Kafka ou Apache Flink. Cela permet aux entreprises d’analyser et d’obtenir des informations à partir de flux de données en flux constant au fur et à mesure de leur arrivée.

Quels sont les défis courants de Data Lakehouse ?

Le data lakehouse, malgré ses nombreux avantages, présente plusieurs défis liés aux données gouvernance, sécurité, confidentialité et conformité qui doivent être abordés. La gouvernance des données est cruciale pour garantir l’exactitude, la cohérence et la fiabilité des données au sein d’un data lakehouse. Les organisations doivent établir des politiques et des processus clairs pour gérer le contrôle de la qualité des données, la gestion des métadonnées et les contrôles d'accès dans l'ensemble de l'écosystème.

La sécurité est une autre préoccupation importante lorsqu’il s’agit de traiter de grandes quantités de données. Les informations sensibles résidant dans le data lakehouse, les organisations doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes telles que des techniques de cryptage et des contrôles d'accès pour se protéger contre les accès non autorisés ou les violations. Règlements de confidentialité comme le RGPD ou le CCPA exigent que les organisations protègent les informations personnelles de manière appropriée. 

Quelles sont les principales fonctionnalités de l’architecture Data Lakehouse ?

Les différentes couches d'une architecture d'entrepôt de données

À la base, une architecture de lac de données se compose de trois couches : stockage, calcul et catalogue. La couche de stockage stocke les données brutes structuré et non structuré données sans aucune modification. La couche de calcul permet des capacités de traitement et d'analyse en plus de ces informations stockées en exploitant divers moteurs comme Apache Spark ou Presto. Enfin, la couche catalogue agit comme un référentiel de métadonnées qui fournit une vue organisée des ensembles de données disponibles au sein de l'architecture. 

Stockage, traitement et intégration dans un Data Lakehouse

Les composants clés d’un data lakehouse sont le stockage, le traitement et l’intégration. Le composant de stockage d'un data lakehouse permet aux organisations de stocker de grandes quantités de divers types de données dans leurs formats natifs. Cette flexibilité permet un accès et une analyse faciles des deux données historiques et en temps réel. 

Le traitement est un autre élément essentiel qui permet aux utilisateurs de tirer des informations précieuses des données stockées. En tirant parti des technologies informatiques distribuées comme Apache Spark ou Presto, les organisations peuvent effectuer des tâches d'analyse complexes telles que l'apprentissage automatique, les requêtes ad hoc ou le traitement par lots sur leur lac de données. L'intégration joue un rôle essentiel dans la connexion de divers systèmes et applications au sein de l'infrastructure d'une organisation. Il permet une ingestion transparente de données provenant de plusieurs sources telles que bases de données, services cloud ou plateformes de streaming dans le lac de données.

Évolutivité et flexibilité de l’architecture Data Lakehouse  

L’un des principaux avantages de l’architecture Data Lakehouse est son évolutivité. Les entrepôts de données traditionnels ont souvent du mal à gérer le volume, la variété et la vélocité sans cesse croissants des données modernes. Cependant, avec un data lakehouse, les organisations peuvent faire évoluer de manière transparente leur capacité de stockage horizontalement en ajoutant davantage de nœuds à leur cluster. Ce distribué Cette approche offre une gestion efficace de quantités massives de données sans compromettre les performances. 

La flexibilité offerte par l’architecture est cruciale pour s’adapter à l’évolution des besoins de l’entreprise. Les données d'un Lakehouse peuvent être stockées sous leur forme brute sans schéma ni structure prédéfinis, ce qui facilite l'adaptation de nouveaux types d'informations à mesure qu'elles apparaissent. Cette flexibilité permet aux organisations de capturer et de stocker divers ensembles de données provenant de diverses sources sans se soucier des transformations initiales ou des modifications de schéma.

L'évolutivité et la flexibilité offertes par l'architecture Data Lakehouse permettent aux entreprises de stocker efficacement de grandes quantités d'informations structurées et non structurées tout en restant adaptables aux changements futurs de leurs besoins analytiques.     

Ingestion et transformation de données dans Data Lakehouse

L'analyse en temps réel et le traitement par lots sont des composants cruciaux d'une architecture de lac de données, permettant aux organisations d'exploiter la puissance des données. ingestion et transformation. Ces capacités facilitent l'extraction d'informations précieuses à partir de données en temps réel et historiques, garantissant une prise de décision rapide et améliorant l'agilité globale de l'entreprise. 

Gouvernance des données et gestion de la qualité dans les Data Lakehouses 

La gouvernance et la qualité des données sont deux aspects cruciaux d'une architecture de lac de données - englobant divers composants clés tels que l'application des schémas, métadonnées gestion et gouvernance des données. 

L’application des schémas joue un rôle essentiel dans le maintien de la cohérence et de la fiabilité des données au sein d’un data lakehouse. Cela implique de définir et d'appliquer des schémas prédéfinis pour différents ensembles de données afin de garantir que la structure et le format des données respectent des normes spécifiques. En appliquant des règles de schéma, les organisations peuvent éviter les incohérences ou les divergences dans leurs ensembles de données, permettant ainsi une intégration et une analyse transparentes. 

La gestion des métadonnées est un autre élément essentiel qui aide à organiser et à décrire les données stockées dans un data lakehouse. Cela implique de capturer des métadonnées complètes, y compris des informations sur la source, la structure, les relations et les modèles d'utilisation des données. Une gestion efficace des métadonnées permet une meilleure compréhension et découverte des ensembles de données disponibles tout en facilitant des opérations d'interrogation et de récupération efficaces. 

Gouvernance des données fait partie intégrante de la garantie du respect des exigences réglementaires, des politiques de confidentialité, des mesures de sécurité et des considérations éthiques. Cela implique l’établissement de politiques, de procédures, de rôles, de responsabilités et de cadres pour régir la gestion globale des données au sein d’une organisation. La gouvernance des données garantit que des contrôles appropriés sont en place pour le contrôle d'accès, les mécanismes d'autorisation, les pistes d'audit, les politiques de conservation et d'autres aspects liés à la sécurité des données.

Moteur de requête intégré et accès unifié aux données

Le moteur de requête intégré permet une interrogation et un traitement transparents de grandes quantités de données stockées dans le data Lakehouse. Cela permet aux organisations d'effectuer des analyses en temps réel sur divers ensembles de données sans avoir à les déplacer ou à les transformer dans un système distinct. 

De plus, la fonctionnalité d'accès unifié aux données garantit que tous les types de données sont accessibles à l'aide d'un seul langage ou d'une seule interface de requête. Cela simplifie le processus global de gestion des données et réduit la courbe d’apprentissage des analystes et des ingénieurs. 

Capacités avancées d'analyse et de sécurité

L'architecture Data Lakehouse comprend des capacités d'analyse avancées et des fonctionnalités de sécurité. Un aspect crucial est la capacité d’exploiter les données en streaming en temps réel, ce qui permet aux organisations de traiter et d’analyser les informations au fur et à mesure qu’elles arrivent, permettant ainsi une prise de décision rapide. 

L'intégration du ML est un autre composant essentiel d'une architecture de lac de données, qui permet aux organisations de découvrir des modèles et des tendances précieux, d'en tirer des informations exploitables et de faire des prédictions précises. 

Face à l’augmentation des cas de violations de données et de violations de la vie privée, les mesures de sécurité constituent une priorité absolue pour les organisations mondiales. Les data lakehouses fournissent des mesures de sécurité avancées telles que des méthodes de chiffrement avancées, des contrôles d'accès basés sur les rôles, des capacités d'audit et la conformité aux normes de l'industrie. 

Quels sont les avantages de l’architecture Data Lakehouse ?

Voici un résumé des principaux avantages d’un data lakehouse :

• Stockage centralisé des données : Cette fonctionnalité offre plusieurs avantages pour une gestion améliorée des données et une intégration rationalisée des données. Grâce à une approche centralisée, les organisations peuvent stocker de grandes quantités de données structurées et non structurées dans un seul emplacement, éliminant ainsi le besoin de plusieurs systèmes cloisonnés. 

• Accès à plusieurs sources de données : Les données provenant de différents départements, applications et sources externes peuvent être ingérées dans le lac de données, créant ainsi une vue globale des actifs informationnels de l'organisation. Les organisations peuvent appliquer des politiques et des contrôles cohérents sur toutes les informations stockées, garantissant ainsi la conformité aux exigences réglementaires. 

• Gestion améliorée de la qualité des données : Les processus de nettoyage et de transformation des données peuvent être appliqués de manière uniforme.     

• Évolutivité et flexibilité : L'évolutivité et la flexibilité d'une architecture de lac de données permettent aux organisations de libérer la puissance d'une gestion de données rentable. Avec un data lakehouse, les entreprises peuvent facilement stocker et traiter des volumes massifs d’ensembles de données divers sans avoir besoin de transformations approfondies ou de schémas prédéfinis. 

• Avantage du cloud : En tirant parti des plates-formes basées sur le cloud, les organisations peuvent faire évoluer de manière dynamique leurs ressources de stockage et de calcul en fonction de la demande, optimisant ainsi les coûts tout en maintenant des niveaux de performances élevés. 

• Analyses en temps réel et prise de décision plus rapide : L'adoption de l'architecture Data Lakehouse apporte des avantages en termes d'analyse en temps réel et de processus décisionnels plus rapides. L'analyse en temps réel devient possible car les données sont ingérées et traitées en temps quasi réel, éliminant ainsi le besoin d'un ETL fastidieux. En consolidant les données structurées et non structurées dans un référentiel unique, le Data Lakehouse permet aux entreprises d'accéder à de grandes quantités d'informations rapidement et efficacement.

• Collaboration améliorée et démocratisation des données : L'architecture Data Lakehouse offre également des fonctionnalités de collaboration améliorées. Dans les architectures de données traditionnelles, les silos de données entravent souvent la communication et la collaboration entre les différents départements ou équipes au sein d'une organisation. Cependant, avec un data lakehouse, toutes les données sont stockées dans un référentiel centralisé, éliminant ces silos et favorisant la collaboration. 

• Utilisation optimisée des ressources et capacités de ML : Le Data Lakehouse exploite la puissance du cloud computing pour stocker et traiter efficacement de grandes quantités de données sous leur forme brute. En consolidant les données structurées et non structurées dans un référentiel unique, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs ressources existantes. 

Quel est l’avenir de l’architecture Data Lakehouse ?

L’ingénierie des données jouera un rôle central dans l’élaboration du l'avenir d'un lac de données. Les ingénieurs de données jouent un rôle crucial dans la conception, la création et la maintenance de l’infrastructure nécessaire à la réussite de la mise en œuvre de Data Lakehouse. Ils sont chargés de développer des pipelines de données évolutifs et efficaces qui ingèrent, transforment et stockent de grandes quantités de données structurées et non structurées. 

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• La source: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/