Data Lake VS Data warehouse … 3 raisons pour adopter la meilleure structuration des données

Malgré leur fonctionnalité commune, le Data Lake et le Data Warehouse ont des caractéristiques bien différentes. Encore aujourd’hui, bon nombre d’entreprises se retrouvent à faire le mauvais choix. Ce choix peut leur faire perdre des données et du temps dans leur processus de stockage. C’est pourquoi il est important de connaitre la différence entre le Data Lake et le Data Warehouse.

Les formats des données

De nombreuses entreprises ont besoin de stocker un large volume de données issues de différentes sources ainsi que de différents formats (tels que mp4, mp3, png, jpeg, svg, etc..). Pour cela, la flexibilité du Data Lake permet aux entreprises d’avoir une data base qui conserve les données dans leur format natif. Cela permet aux experts data scientists d'avoir une certaine souplesse dans l'analyse des données et le développement des modèles.

La précision et la véracité des données

Par ailleurs, de nombreuses entreprises souhaitent avoir la possibilité de maîtriser leur marge d’erreur de très près. Elles ont besoin d’avoir des données à la structuration forte, afin d’accéder à des données exactes et précises. Pour cela, l’architecture ordonnée du Data Warehouse, permet de répertorier et de centraliser les données d’une entreprise, issues d’une même source, afin garantir sa fiabilité et de faciliter son accessibilité aux utilisateurs moins techniques.

L’harmonisation des données

Certaines entreprises doivent, quant à elles, faire face à un besoin hybride, pouvant être généré par l’héritage de plusieurs données, suite à un rachat d’une filiale par exemple. Dans ce cas précis, certaines entreprises souhaitent pouvoir filtrer et structurer leurs données. Mais aussi avoir la possibilité de stocker les données de différentes sources et formats. Il est alors possible d’opter pour les deux, Data Lake et Data Warehouse, afin de profiter des différents avantages des solutions de stockage.

Par ailleurs, si une entreprise choisit d’utiliser les deux technologies de bases de données, il est important d’identifier en amont celle qui sera la principale pour assurer le bon stockage et la bonne structuration de ses données.

Pour conclure, les deux technologies permettent le stockage d’un volume de données conséquent. Elles se catégorisent, en outre, par leurs avantages qui sont la flexibilité du DataLake et l’architecture ordonnée du DataWarehouse. Malgré leurs différences, ces deux technologies restent compatibles entre elles, et peuvent être utilisées par une même entreprise.