Qu'est-ce qu'un Data Lake, le référentiel centralisé de données et comment le mettre en œuvre sur AWS

En quoi consiste un data lake ?

Un data lake consiste en un référentiel centralisé de données, qui permet de stocker à la fois des données structurées et non structurées. Il s'agit d'un emplacement où nous pouvons stocker et gérer tout type de fichiers, quelle que soit la source, l'échelle ou le format, afin d'exécuter des analyses, des visualisations et des traitements en fonction des objectifs de l'organisation.

Pour te donner une idée, les Data Lake sont utilisés par exemple pour des projets de Big Data Analytics dans différents secteurs, de la santé publique à la R&D, et aussi dans différents domaines d'affaires, la segmentation de marchés en marketing et ventes ou dans les Ressources Humaines, où des solutions de Business Analytics sont nécessaires.

Le Data Lake a une grande importance en tant qu'approche d'architecture de données, à mesure que les entreprises ont besoin de gérer une variété croissante d'informations pour mettre en œuvre des analyses qui leur permettent d'améliorer la prise de décision ou de mieux connaître leur marché.

Différences entre Data Lake et Data Ware House

La particularité du Data Lake par rapport à d'autres référentiels unifiés comme les entrepôts de données (Data Ware House) est que les données sont collectées à l'état naturel et transformées au moment pour répondre aux besoins de traitement de l'organisation.

La mise en œuvre d'un lac de données permet de gagner du temps dans le processus de sélection et de structuration des données brutes, ainsi que la nécessité de comprendre les processus métier pour créer un modèle adaptable aux utilisateurs de l'organisation.

Le Data Lake est une solution plus agile, polyvalente et également adaptée aux utilisateurs ayant des profils plus techniques, avec des besoins d'analyse plus avancés.

AWS Data Lake : comment créer un lac de données sur AWS

La technologie AWS nous offre un ensemble de services qui inclut à la fois un espace de stockage dans le cloud et des outils d'analyse permettant de combiner des données et de gérer de manière sécurisée et évolutive les opérations que nous souhaitons réaliser.

La première étape consiste à analyser les objectifs et les avantages que l'on souhaite atteindre avec la mise en œuvre d'un Data Lake sur AWS. Une fois le plan conçu, nous commencerons par migrer les données vers le cloud de la manière la plus efficace et avec la plus grande vitesse de transfert possible, en tenant compte de la taille et du volume des données.

Pour le traitement des données, nous travaillerons avec une architecture basée sur le serverless, coordonnée par des événements pour l'ingestion, le traitement et le chargement à la demande en utilisant des services tels que AWS Lambda ou AWS Glue, permettant de traiter et de transformer une grande quantité de données de manière efficace, réduisant significativement les coûts associés à l'infrastructure informatique et améliorant les performances.

L'architecture Serverless permet de combiner deux types de traitement de l'information : en mode "batch" (traitant des volumes de données sur des périodes espacées et exécutées de manière programmée) et en mode stream (en temps réel ou quasi-réel, via des déclencheurs d'actions), lorsque le projet nécessite des réponses rapides et la gestion des mises à jour de divers flux de données.

Par exemple, avec la fonction Lambda, nous pouvons effectuer le traitement des transactions de vente dans une multinationale, en déterminant dans quelle usine de stockage il faut exécuter la commande et en permettant la continuité du workflow du processus complémentaire.

Avantages d'utiliser Amazon S3 pour Data Lake

Utiliser Amazon S3 pour un Data Lake nous permet d'avoir une haute évolutivité, d'excellents coûts et un niveau de sécurité adéquat, offrant ainsi une solution intégrale pour réaliser différents modèles de traitement.

Lorsque les données sont stockées dans S3, nous pouvons utiliser le service AWS Glue pour créer un catalogue de données dans lequel les utilisateurs peuvent formuler des requêtes. Le processus se complique lorsqu'il s'agit de surveiller les flux de données, de configurer le contrôle d'accès et de définir les politiques de sécurité.

Parmi les services de Business Analytics qu'Amazon nous offre, il faudrait enfin implémenter et exécuter ceux qui sont nécessaires pour trouver la meilleure solution d'analyse. Des outils, par exemple, comme Amazon Kinesis permettent l'analyse et le traitement des données en streaming, ou Amazon Athena pour réaliser des analyses interactives avec des requêtes SQL instantanément.