Une fois les données ingérées, elles doivent être stockées de manière à être facilement accessibles, transformées et analysées. C’est ici que les Data Warehouses et Data Lakehouses interviennent. Ces infrastructures constituent le cœur de votre Modern Data Stack, en centralisant et en organisant les données afin de les rendre exploitables pour les analyses et les processus décisionnels.

Pourquoi ces architectures sont-elles importantes ?

Le stockage des données sous une forme organisée et optimisée est essentiel pour garantir des performances élevées lors des requêtes analytiques et des traitements de données. Un Data Warehouse ou un Data Lakehouse permet de centraliser toutes les données d'une organisation, offrant ainsi une source unique de vérité pour prendre des décisions basées sur les données. C’est également la base pour des analyses avancées, la BI, et l'IA (générative ou machine learning).

Différences clés :

• Data Warehouse : Un entrepôt de données, ou Data Warehouse, est une base de données optimisée pour les requêtes analytiques et les rapports. Il est conçu pour des données structurées et est particulièrement performant pour l’analyse rapide de données structurées.
• Data Lakehouse : Un Data Lakehouse combine les avantages d'un Data Warehouse et d'un Data Lake, permettant de stocker des données structurées et non structurées dans un seul environnement. Il fournit à la fois des capacités d'analyse rapide et une flexibilité pour gérer des formats variés de données (JSON, CSV, images, vidéos, etc.)

Types de stockage

La structure de votre plateforme dépend du type de données que vous gérez et de vos besoins en performance et flexibilité. Voici les principaux types de stockage disponibles pour construire votre infrastructure de données :

1. Data Warehouse :
   • Stockage pour des données structurées (souvent relationnelles).
   • Optimisé pour des requêtes rapides et des analyses en profondeur sur des jeux de données bien définis.
   • Exemples de solutions : Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake.
2. Data Lake :
   • Stockage pour des données non structurées ou semi-structurées.
   • Idéal pour des volumes massifs de données brutes qui nécessitent une exploration avant d’être transformées et analysées.
   • Exemples de solutions : Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage.
3. Data Lakehouse :
   • Combinaison des deux précédents, il permet de traiter à la fois des données structurées et non structurées tout en offrant les capacités analytiques d’un Data Warehouse.
   • Exemples de solutions : Databricks Lakehouse, Cleyrop .

Solutions existantes

Il existe de nombreuses solutions sur le marché pour héberger des Data Warehouses et des Data Lakehouses, chacune ayant ses forces en fonction des besoins d’une organisation.

Outils Open Source

• Apache Hive : Un entrepôt de données open source construit au-dessus de Hadoop pour interroger et analyser de grandes quantités de données. Il est idéal pour les entreprises qui gèrent de gros volumes de données, bien qu'il puisse être lent pour des requêtes interactives.
• Apache Hudi : Un framework open source pour gérer des tables transactionnelles sur des lacs de données. Hudi optimise les opérations de mise à jour et d'insertion dans les Data Lakes, tout en garantissant une performance élevée.
• Delta Lake : Un projet open source développé par Databricks qui permet d'implémenter des Data Lakehouses sur des lacs de données. Il garantit la qualité des données et améliore les performances analytiques grâce à son support des transactions ACID et de la gestion des versions (Comment créer sa data …).

Outils Propriétaires

Les solutions propriétaires sont souvent choisies pour leur facilité de déploiement, leur performance, et le support qu’elles offrent.

• Snowflake : Snowflake est une plateforme de Data Warehouse cloud-native qui offre des capacités d'analyse en temps réel. Elle est conçue pour être simple à utiliser, avec des fonctionnalités avancées comme la séparation du stockage et du calcul. Snowflake est particulièrement apprécié pour sa flexibilité à gérer à la fois des données structurées et semi-structurées (JSON, Avro, etc.).
• Amazon Redshift : Amazon Redshift est un Data Warehouse cloud géré qui fait partie de la suite AWS. Il est optimisé pour des requêtes SQL massives sur des téraoctets de données. Il est souvent utilisé pour son intégration avec d'autres services AWS, bien qu'il puisse nécessiter une expertise en optimisation des performances.
• Google BigQuery : BigQuery est un Data Warehouse serverless proposé par Google Cloud, conçu pour des analyses très rapides sur des quantités massives de données. Il est idéal pour les entreprises qui ont besoin de traiter de grandes volumétries de données en un minimum de temps.
• Databricks Lakehouse : Databricks combine des capacités de Data Lake et de Data Warehouse au sein de sa plateforme. Databricks permet de gérer à la fois des données structurées et non structurées avec une puissante infrastructure distribuée, idéale pour les cas d’usage de machine learning et d’analyse en temps réel.

Temps de mise en place et complexité

La mise en place d'une infrastructure Data Warehouse ou Data Lakehouse dépend de plusieurs facteurs, tels que la taille de l'organisation, la complexité des données et l'expertise interne. Voici un aperçu du temps de mise en place typique pour un déploiement complet :

‍

‍

Défis à surmonter

• Performances : Garantir des performances élevées pour des requêtes analytiques rapides sur de gros volumes de données est souvent un défi, notamment pour des systèmes traitant à la fois des données structurées et non structurées.
• Evolutivité : Choisir une solution capable de grandir avec vos besoins est crucial, surtout si les volumes de données augmentent ou que les analyses deviennent plus complexes.
• Coût : Les solutions cloud sont souvent facturées à l’usage, mais cela peut aussi entraîner des coûts imprévus si les ressources ne sont pas optimisées efficacement.

Pourquoi choisir Cleyrop ?

Chez Cleyrop, nous comprenons que le stockage de données est la clé pour maximiser la valeur de vos données. Notre plateforme all-in-one vous permet d'intégrer des Data Warehouses ou des Data Lakehouses performants et sécurisés, tout en offrant des fonctionnalités avancées d’analyse, de transformation et de gouvernance des données. Cleyrop se distingue par sa flexibilité, avec une prise en charge complète des données structurées et non structurées, ainsi qu'une intégration transparente avec les outils d'ingestion, de transformation, et d'IA générative.

Notre objectif est de vous fournir une plateforme robuste, évolutive et sécurisée, afin que vous puissiez exploiter pleinement le potentiel de vos données tout en minimisant les complexités techniques.

‍