Définition - Un data lake ou lac de données est une plateforme permettant de stocker de manière structurée, non structurée ou semi structurée des données provenant de diverses sources.
Contrairement aux bases de données traditionnelles, le data lake est conçu pour gérer de grandes quantités de data de types variés : textes, images, vidéos, données en temps réel, ou encore des données issues de capteurs IoT.
Ainsi, ce système donne la possibilité de rassembler des informations provenant de différentes applications, de différents systèmes ou encore de sources externes, tout en offrant une grande flexibilité pour leur exploitation.
Dans un data lake, les données sont généralement stockées dans leur format brut ou dans des formats compatibles. Elles peuvent être traitées, analysées et transformées selon les besoins, notamment via des outils d’analyse de données avancés comme le machine learning, la datavisualisation ou le big data.
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Les data lake sont devenus essentiels dans un contexte où les entreprises génèrent des volumes massifs de données. Ils sont une porte d’entrée très flexible capable d'emmagasiner un très grand nombre d’informations. Leur utilité réside notamment dans la capacité à traiter des données en temps réel et à fournir des insights précieux pour la prise de décisions stratégiques.
Les entreprises qui adoptent cette architecture de données connaissent des gains significatifs en termes de rapidité d’analyse et d’optimisation des coûts. Selon un rapport du cabinet d’études Spherical Insights : “la taille du marché mondial de data lake devrait atteindre 90,18 milliards de dollars d’ici 2033”. Il a été évalué “à 11,86 milliards de dollars en 2023”.
La mise en place d’un data lake s’adresse aux organisations engagées dans un projet de data-driven et qui cherchent à tirer parti de la donnée à grande échelle. Ces plateformes offre de nombreux avantages :
Il existe plusieurs outils pour la gestion et l’exploitation des data lake. À l’image de : Amazon Web Services (AWS) avec son service Amazon S3, Microsoft Azure avec Azure Data Lake Storage, Google Cloud Platform, via son service Google Cloud Storage.
Ces plateformes permettent de créer, gérer et analyser des data lake à grande échelle, avec des outils de traitement de données comme Apache Spark, Hadoop, ou encore des outils propriétaires comme AWS Glue et Azure Data Factory.
Les entreprises de technologies comme Cloudera ou Databricks jouent également un rôle clé dans l'écosystème des data lake en fournissant des solutions pour l’intégration, l’analyse et la gestion des données à grande échelle.
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