Architecture de lac de données : stockage de données évolutif pour l'entreprise moderne

Dans le monde actuel axé sur les données, les organisations du monde entier sont aux prises avec la croissance exponentielle des données. Des interactions avec les clients et des transactions financières aux données des capteurs et aux flux de médias sociaux, le volume, la vélocité et la variété des données ne cessent d'augmenter. Pour gérer et exploiter efficacement ces données, les entreprises se tournent de plus en plus vers les lacs de données : un référentiel centralisé conçu pour stocker de grandes quantités de données brutes dans leur format natif. Cet article de blog fournit un guide complet de l'architecture des lacs de données, explorant ses avantages, ses considérations de conception, ses défis et ses meilleures pratiques pour la construction d'une solution de stockage de données évolutive et efficace.

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un lac de données est un référentiel centralisé qui vous permet de stocker toutes vos données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, qui imposent des schémas rigides et des transformations de données en amont, un lac de données adopte une approche de type « schéma à la lecture ». Cela signifie que les données sont stockées dans leur format brut, sans schémas prédéfinis ni transformations importantes. Cette flexibilité vous permet de stocker une grande variété de types de données, notamment :

• Données structurées : bases de données relationnelles, fichiers CSV, etc.
• Données semi-structurées : JSON, XML, etc.
• Données non structurées : documents texte, images, audio, vidéo, etc.

Les lacs de données sont souvent construits sur du matériel de base ou des services de stockage d'objets basés sur le cloud, ce qui les rend rentables pour le stockage de grands volumes de données. Ils fournissent une plateforme flexible et évolutive pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et d'autres cas d'utilisation avancés.

Principaux avantages de l'architecture de lac de données

L'adoption d'une architecture de lac de données offre plusieurs avantages importants aux organisations qui cherchent à exploiter leurs actifs de données :

• Évolutivité : Les lacs de données peuvent facilement évoluer pour prendre en charge des ensembles de données massifs, ce qui permet aux entreprises de stocker et de traiter des pétaoctets de données. Les lacs de données basés sur le cloud, en particulier, offrent une évolutivité pratiquement illimitée.
• Rentabilité : Les lacs de données utilisent souvent des options de stockage rentables comme le stockage d'objets, ce qui réduit le coût global du stockage de données par rapport aux entrepôts de données traditionnels.
• Flexibilité : L'approche de type « schéma à la lecture » vous permet de stocker les données dans leur format brut, offrant ainsi une flexibilité pour divers types de données et cas d'utilisation. Vous pouvez vous adapter à de nouvelles sources de données et à l'évolution des besoins de l'entreprise sans modélisation approfondie des données en amont.
• Agilité : Les lacs de données permettent une expérimentation et une innovation rapides. Les scientifiques des données et les analystes peuvent accéder et analyser rapidement les données sans être contraints par des structures de données rigides ou des processus ETL. Cela accélère le délai d'obtention d'informations et prend en charge les méthodologies de développement agile.
• Analyse avancée : Les lacs de données sont idéaux pour les cas d'utilisation d'analyse avancée tels que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et la modélisation prédictive. La capacité de stocker divers types de données et d'appliquer des techniques de traitement complexes ouvre de nouvelles perspectives et opportunités.
• Démocratisation des données : Les lacs de données rendent les données plus accessibles à un plus large éventail d'utilisateurs au sein d'une organisation. Cela permet aux utilisateurs professionnels de prendre des décisions fondées sur les données, favorisant ainsi une culture de littératie des données et de collaboration.

Conception de l'architecture de lac de données : principaux composants

La conception d'une architecture de lac de données robuste implique un examen attentif de divers composants et de leurs interactions. Voici les éléments clés d'une architecture de lac de données typique :

1. Ingestion des données

L'ingestion des données est le processus d'intégration des données dans le lac de données. Cela peut impliquer diverses méthodes, notamment :

• Ingestion par lots : Chargement des données en grands lots, généralement à partir de bases de données, de fichiers plats ou d'autres sources de données. Des outils comme Apache Sqoop, Apache NiFi et des services basés sur le cloud comme AWS Glue ou Azure Data Factory peuvent être utilisés pour l'ingestion par lots.
• Ingestion de flux : Capture de flux de données en temps réel provenant de sources telles que les journaux de serveur Web, les appareils IoT ou les flux de médias sociaux. Des technologies comme Apache Kafka, Apache Flink et des services de diffusion en continu basés sur le cloud comme AWS Kinesis ou Azure Event Hubs sont couramment utilisées.
• Intégration d'API : Extraction de données à partir d'API fournies par diverses applications et services.

Des processus d'ingestion de données efficaces garantissent que les données sont capturées avec précision, efficacité et fiabilité.

2. Stockage de données

Le stockage des données est le fondement du lac de données. Les données sont généralement stockées dans leur format brut dans une solution de stockage rentable, souvent un stockage d'objets basé sur le cloud comme :

• AWS S3 : Amazon Simple Storage Service
• Azure Blob Storage : Microsoft Azure Blob Storage
• Google Cloud Storage : Google Cloud Storage

Ces services offrent une durabilité, une évolutivité et une disponibilité élevées. La couche de stockage doit également prendre en charge différents formats de données tels que CSV, Parquet, Avro et JSON afin d'optimiser l'efficacité du stockage et les performances des requêtes.

3. Traitement des données

Le traitement des données implique la transformation, le nettoyage et l'enrichissement des données brutes stockées dans le lac de données. Les tâches courantes de traitement des données comprennent :

• ETL (Extract, Transform, Load) : Les processus ETL traditionnels déplacent les données des systèmes sources, les transforment et les chargent dans un entrepôt de données ou d'autres systèmes analytiques.
• ELT (Extract, Load, Transform) : Les processus ELT chargent les données brutes dans le lac de données, puis effectuent des transformations à l'aide de moteurs de traitement dans le lac.
• Nettoyage et validation des données : Identification et correction des erreurs, des incohérences et des valeurs manquantes dans les données.
• Transformation des données : Conversion des données d'un format à un autre, agrégation des données et création de nouveaux champs de données.
• Enrichissement des données : Ajout de contexte aux données en intégrant des informations provenant d'autres sources.

Les outils de traitement des données populaires incluent Apache Spark, Apache Hive, Apache Pig et les services basés sur le cloud comme AWS EMR, Azure Databricks et Google Dataproc.

4. Catalogue de données et gestion des métadonnées

Un catalogue de données est essentiel pour organiser et régir les données dans le lac de données. Il fournit :

• Gestion des métadonnées : Maintien des informations sur les données, telles que le schéma, la lignée des données, les mesures de qualité des données et la propriété des données.
• Découverte des données : Permettre aux utilisateurs de trouver et de comprendre facilement les données dont ils ont besoin.
• Gouvernance des données : Application des règles de qualité des données, des contrôles d'accès et des exigences de conformité.

Les outils de catalogue de données populaires incluent Apache Atlas, AWS Glue Data Catalog, Azure Data Catalog et Alation.

5. Sécurité des données et contrôle d'accès

La sécurité des données est primordiale. Mettez en œuvre des mesures de sécurité robustes pour protéger les données sensibles, notamment :

• Chiffrement : Chiffrez les données au repos et en transit.
• Contrôle d'accès : Définissez des contrôles d'accès granulaires pour restreindre l'accès aux données en fonction des rôles et des autorisations des utilisateurs.
• Authentification et autorisation : Mettez en œuvre des mécanismes d'authentification forts pour vérifier l'identité des utilisateurs.
• Audit : Surveillez et enregistrez tous les accès aux données et les activités de modification.

Les fournisseurs de cloud offrent diverses fonctionnalités et services de sécurité, tels que AWS IAM, Azure Active Directory et Google Cloud IAM, pour vous aider à sécuriser les lacs de données.

6. Consommation et analyse des données

Le lac de données sert de base à divers cas d'utilisation d'analyse. Les consommateurs de données utilisent des outils et des technologies pour extraire des informations des données, notamment :

• Entreposage de données : Chargement des données dans des entrepôts de données comme Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics ou Google BigQuery.
• Business Intelligence (BI) : Utilisation d'outils de BI comme Tableau, Power BI et Looker pour créer des tableaux de bord et des rapports.
• Apprentissage automatique (ML) : Formation et déploiement de modèles ML à l'aide d'outils comme TensorFlow, PyTorch et de services ML basés sur le cloud.
• Requêtes ad hoc : Utilisation d'outils basés sur SQL comme Presto, Trino ou Apache Impala pour interroger les données directement à partir du lac de données.

Modèles de déploiement de lac de données

Il existe différentes façons de déployer un lac de données :

• Sur site : Déploiement d'un lac de données sur votre propre infrastructure. Cette option nécessite un investissement initial important dans le matériel et l'infrastructure. Les organisations ayant des exigences strictes en matière de résidence des données ou des investissements matériels importants existants peuvent envisager cette solution.
• Basé sur le cloud : Exploitation des services cloud (AWS, Azure, GCP) pour le stockage, le traitement et l'analyse. Cela offre évolutivité, rentabilité et facilité de gestion. C'est le modèle de déploiement le plus populaire aujourd'hui.
• Hybride : Combinaison de composants sur site et basés sur le cloud. Cette approche convient aux organisations qui doivent conserver certaines données sur site en raison de contraintes réglementaires ou de raisons de sécurité, tout en tirant parti de l'évolutivité et de la flexibilité du cloud.

Défis et considérations liés à la mise en œuvre d'un lac de données

Bien que les lacs de données offrent de nombreux avantages, leur mise en œuvre et leur gestion efficaces présentent plusieurs défis :

1. Gouvernance des données

L'établissement de politiques de gouvernance des données robustes est essentiel. Cela comprend :

• Qualité des données : Assurer l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données. Mettez en œuvre des règles de validation des données et des contrôles de qualité.
• Lignée des données : Suivi de l'origine et de l'historique de transformation des données.
• Catalogage des données : Documentation des actifs de données avec des métadonnées.
• Sécurité et conformité des données : Respect des réglementations sur la confidentialité des données (p. ex., RGPD, CCPA) et mise en œuvre de contrôles d'accès.

2. Sécurité des données

La sécurisation du lac de données est essentielle. Cela nécessite la mise en œuvre d'une authentification, d'une autorisation, d'un chiffrement et de mécanismes d'audit forts. Examinez et mettez à jour régulièrement les politiques de sécurité pour faire face à l'évolution des menaces.

3. Contrôle de version des données et évolution du schéma

Les schémas de données peuvent changer au fil du temps. Gérez efficacement l'évolution des schémas en utilisant des outils et des techniques pour gérer la compatibilité descendante et le contrôle de version. Pensez à utiliser des solutions d'enregistrement de schéma comme Apache Avro ou Apache Parquet.

4. Silos de données

Empêchez la création de silos de données. Encouragez la collaboration et le partage des connaissances entre les différentes équipes et les différents services. Mettez en œuvre un cadre de gouvernance des données unifié pour assurer la cohérence et l'uniformité dans l'ensemble du lac de données.

5. Complexité des données

La gestion de la complexité des ensembles de données volumineux et diversifiés nécessite des compétences et une expertise spécialisées. Investissez dans la formation et le perfectionnement de vos équipes d'ingénierie des données et de science des données. Pensez à utiliser un cadre de gouvernance des données pour organiser efficacement les données.

6. Optimisation des performances

L'optimisation des performances des requêtes est essentielle pour garantir des informations opportunes. Cela comprend :

• Choisir les bons formats de données : Parquet, Avro et ORC sont optimisés pour le stockage en colonnes, ce qui améliore les performances des requêtes.
• Partitionnement des données : Le partitionnement des données en fonction des dimensions clés, telles que la date ou la région, peut considérablement améliorer les performances des requêtes.
• Indexation : Création d'index sur les colonnes fréquemment interrogées.
• Optimisation des requêtes : Optimisez les requêtes pour tirer parti des capacités de traitement parallèle.

Meilleures pratiques pour la construction d'un lac de données réussi

Le respect des meilleures pratiques permet d'assurer le succès de la mise en œuvre de votre lac de données :

• Définir des objectifs commerciaux clairs : Identifiez les problèmes commerciaux spécifiques que vous souhaitez résoudre avec le lac de données. Cela guidera la conception et la mise en œuvre de votre lac de données.
• Commencez petit et itérez : Commencez par un projet pilote pour valider votre architecture et acquérir de l'expérience avant de passer à l'échelle supérieure. Itérez et affinez votre lac de données en fonction des leçons apprises.
• Choisir les bonnes technologies : Sélectionnez les technologies qui correspondent à vos exigences commerciales, au volume de données et à votre budget. Tenez compte des outils open source, des services basés sur le cloud et des solutions commerciales.
• Mettre en œuvre un cadre de gouvernance des données robuste : Établissez des normes de qualité des données, la lignée des données, la gestion des métadonnées et les contrôles d'accès.
• Donner la priorité à la sécurité des données : Mettez en œuvre des mesures de sécurité fortes pour protéger vos données contre tout accès non autorisé.
• Automatiser les pipelines de données : Automatisez les processus d'ingestion, de transformation et de chargement des données pour améliorer l'efficacité et réduire les erreurs. Utilisez un système de gestion du flux de travail comme Apache Airflow.
• Surveiller et optimiser les performances : Surveillez en permanence les performances de votre lac de données et optimisez les requêtes, le stockage et le traitement pour garantir des performances optimales.
• Investir dans les compétences et la formation : Offrez une formation à vos équipes d'ingénierie des données et de science des données pour leur donner les compétences et les connaissances nécessaires pour gérer et utiliser efficacement le lac de données.
• Bâtir une culture axée sur les données : Favorisez une culture de littératie des données et encouragez la prise de décisions axée sur les données dans l'ensemble de l'organisation.
• Choisir la bonne stratégie d'évolution du schéma : Tenez compte de la compatibilité descendante lorsque cela est possible.

Exemples de mises en œuvre de lacs de données à l'échelle mondiale

Les lacs de données sont adoptés par des organisations du monde entier pour relever divers défis commerciaux. Voici quelques exemples :

• Services financiers : Les banques et les institutions financières utilisent des lacs de données pour analyser les données des clients, détecter les fraudes, gérer les risques et personnaliser l'expérience client. Par exemple, une grande banque internationale pourrait utiliser un lac de données pour analyser les données de transaction dans différents pays afin d'identifier les activités frauduleuses et d'améliorer les protocoles de sécurité.
• Soins de santé : Les fournisseurs de soins de santé exploitent les lacs de données pour stocker et analyser les données des patients, améliorer les résultats pour les patients et accélérer la recherche médicale. Les hôpitaux de toute l'Europe, par exemple, peuvent analyser les données des patients pour optimiser les opérations hospitalières et prédire les besoins des patients.
• Vente au détail : Les détaillants utilisent des lacs de données pour comprendre le comportement des clients, personnaliser les campagnes de marketing et optimiser les chaînes d'approvisionnement. Une entreprise mondiale de commerce électronique pourrait utiliser un lac de données pour analyser les habitudes d'achat des clients afin de faire des recommandations de produits personnalisées.
• Fabrication : Les fabricants utilisent des lacs de données pour collecter et analyser les données des capteurs provenant des équipements de fabrication, optimiser les processus de production et prédire les défaillances des équipements. Les entreprises au Japon et en Allemagne, par exemple, utilisent des lacs de données pour effectuer une maintenance prédictive sur leurs équipements de fabrication.
• Télécommunications : Les entreprises de télécommunications utilisent des lacs de données pour analyser les performances du réseau, gérer le taux de désabonnement des clients et personnaliser les offres aux clients. Un fournisseur de télécommunications en Inde pourrait utiliser un lac de données pour analyser les performances du réseau et l'utilisation des clients afin d'améliorer la qualité du réseau et d'offrir des forfaits de données optimisés.

Conclusion

L'architecture de lac de données fournit une plateforme puissante et flexible pour stocker et traiter des ensembles de données volumineux et diversifiés. En comprenant les principaux composants, avantages et défis, les organisations peuvent concevoir et mettre en œuvre un lac de données qui répond à leurs besoins spécifiques. Le respect des meilleures pratiques, l'établissement d'un cadre de gouvernance des données solide et l'investissement dans les bonnes technologies et les bonnes compétences sont essentiels pour construire un lac de données réussi qui débloque des informations précieuses et stimule l'innovation commerciale. À mesure que les données continuent de croître de façon exponentielle, les lacs de données joueront un rôle de plus en plus important pour aider les organisations du monde entier à prospérer à l'ère axée sur les données.