Les entrepôts de données fournissent des données structurées et de haute qualité pour la veille économique et les rapports de conformité.
Aujourd’hui, la plupart des décisions prises par les entreprises reposent sur des données propres, précises et fiables. C’est là que les entrepôts de données entrent en jeu. Ils sont conçus pour être structurés, rien n’y entre sans être clairement défini et tout y est stocké de manière à garantir la cohérence. Il ne s’agit pas seulement de produire des rapports clairs pour les cadres. C’est une question de confiance. Lorsque les données sont structurées avant d’être stockées (ce que les techniciens appellent le schéma sur l’écriture), vous éliminez les conjectures des analyses futures.
Pour les environnements soumis à de nombreuses réglementations (finance, soins de santé, gouvernement), ce point n’est pas négociable. Vous avez besoin de systèmes qui fournissent une piste d’audit fiable et qui répondent aux attentes des régulateurs. Sarbanes-Oxley, GDPR, HIPAA, ce ne sont pas des choses sur lesquelles on fait des compromis. Les entrepôts de données vous permettent de contrôler la conformité de vos données. Cette approche s’associe également bien aux outils de veille stratégique. Que les analystes utilisent SQL, Tableau ou Power BI, l’entrepôt est compatible avec tous ces outils.
Des entreprises comme Walgreens ont mis cela en pratique. En transférant leurs données d’inventaire dans un entrepôt de données dans le cloud, elles ont donné un avantage à leurs analystes, les rapports qui prenaient des heures sont prêts au début de la journée de travail.
Si les décideurs recherchent la fiabilité, les performances régulières et la tranquillité d’esprit en matière de réglementation, un bon entrepôt de données reste difficile à battre.
Les lacs de données permettent le stockage à grande échelle de données brutes diverses pour l’analyse exploratoire et la science des données.
Lorsque la vitesse et l’innovation sont au cœur de votre feuille de route, la flexibilité dans la manière dont vous traitez les données devient un avantage concurrentiel. C’est dans cet espace que les lacs de données opèrent. Contrairement aux entrepôts de données, les lacs de données ne vous demandent pas de définir la structure de vos données à l’avance. Ils vous permettent d’ingérer des données brutes, structurées, semi-structurées ou totalement non structurées. Vous définissez la structure lors de l’accès ultérieur aux données, et non pas avant leur stockage. Cette méthode est connue sous le nom de « schéma à la lecture ».
La plupart des organisations qui génèrent de gros volumes de données désordonnées à croissance rapide, comme l’IdO, la télémétrie des applications ou le contenu social, ont besoin de ce type d’adaptabilité. Et cette adaptabilité est facile à mettre à l’échelle. Des services comme Amazon S3, Azure Blob Storage et Google Cloud Storage permettent de stocker à peu de frais de nombreux pétaoctets de données sans se heurter à des goulets d’étranglement ou à des contraintes de coût. À environ 0,02 dollar par gigaoctet, le stockage d’énormes ensembles de données ne doit pas grever votre budget.
Pour les équipes chargées de la science des données et de l’apprentissage automatique, les lacs de données sont une source d’énergie. Elles peuvent explorer, tester et modéliser des données qui n’ont pas été dépouillées de leur complexité initiale. Cela inclut les journaux JSON, les fichiers vidéo, les flux de capteurs, tout ce qui alimente l’analyse prospective au sein de votre entreprise.
Si votre entreprise se développe rapidement et que vous expérimentez l’IA, la productisation ou les technologies de pointe, un lac de données vous offre une marge de manœuvre sans imposer une structure trop tôt. C’est essentiel si vous travaillez sur des marchés où le retour d’information rapide et l’expérimentation définissent le succès.
Les entrepôts de données offrent une architecture unifiée combinant les lacs de données et les fonctions d’entrepôt.
L’essor du lac de données (data lakehouse) montre clairement que l’architecture des données évolue rapidement. Les équipes chargées des données ne veulent pas diviser leur infrastructure entre les charges de travail structurées et non structurées. Elles veulent de la flexibilité sans renoncer aux performances et à la conformité. C’est exactement ce qu’offrent les centres de données. Vous bénéficiez du support de données brutes d’un lac de données et de la fiabilité, de la gouvernance et de la rapidité d’un entrepôt de données. Il ne s’agit pas de deux systèmes assemblés, mais d’une architecture spécialement conçue pour répondre à ces deux exigences en une seule fois.
Les Lakehouses gèrent à la fois les schémas en écriture et les schémas en lecture. Vos équipes sont ainsi libres de choisir la méthode de traitement la plus efficace pour chaque charge de travail. Les analystes commerciaux peuvent conserver leurs tableaux de bord habituels, alimentés par des rapports tabulaires précis. Dans le même temps, les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent former des modèles en temps réel à l’aide de flux ou d’énormes ensembles de données semi-structurées, le tout dans le même environnement.
La conformité ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité), une caractéristique essentielle pour des transactions fiables, est déjà intégrée dans la plupart des entrepôts modernes grâce à des outils tels que les tables Delta. Ces systèmes ne sont pas seulement fiables, ils sont aussi conçus pour s’adapter au stockage dans le cloud, comme Amazon S3 ou Azure Blob, sans gonfler vos coûts d’infrastructure.
Si vous exécutez à la fois des programmes d’analyse traditionnelle et d’IA/ML au sein de l’organisation, cette architecture élimine les frictions. Vos équipes opérationnelles peuvent prendre des décisions basées sur des données propres et gouvernées, tandis que vos équipes d’innovation peuvent avancer rapidement sans se heurter à des murs, ou changer d’écosystème.
Les modèles de conception des schémas influencent la flexibilité par rapport à la performance dans les architectures de données
Le moment et la manière dont vous imposez une structure à vos données constituent une décision fondamentale en matière de conception. Le schéma en écriture exige que la structure soit définie avant le stockage des données. Il verrouille les attentes, chaque ligne, chaque champ, avant même que les données ne soient interrogées. C’est ce que font les entrepôts de données traditionnels, et cela fonctionne bien si vos cas d’utilisation sont prévisibles et si vous avez besoin de performances d’interrogation rapides et reproductibles.
En revanche, le schéma en lecture reporte cette structure jusqu’à l’accès aux données. Cela signifie que vous pouvez ingérer tous les types de données sans avoir besoin de savoir à l’avance comment elles seront utilisées. C’est la règle dans les lacs de données, et elle est puissante lorsque vous avez affaire à des sources de données imprévisibles ou à des charges de travail expérimentales, en particulier dans les cas où les informations sont exploratoires ou dérivées de processus d’apprentissage automatique.
Les entrepôts lacustres offrent les deux approches. Vos équipes peuvent stocker des journaux d’événements, des images, des données audio ou des flux en temps réel et les structurer ultérieurement lors de l’élaboration de modèles ou de la découverte de nouvelles mesures. Mais lorsque vous avez besoin de données structurées pour des rapports commerciaux ou la conformité, ces données sont également prises en charge. Cette double capacité permet aux opérations de données et aux projets stratégiques de s’aligner plus étroitement.
Pour les responsables de haut niveau, le choix de la conception doit refléter les priorités opérationnelles. Si votre entreprise s’appuie sur des indicateurs de performance clés standard et utilise des rapports fréquents, le schéma en écriture permet de maintenir la stabilité des processus. En revanche, si vous vous lancez dans l’IA, les simulations de produits ou si vous devez vous adapter rapidement, le schéma en lecture ajoute une vitesse d’exécution significative. Une maison de lac, offrant les deux, équilibre la performance à court terme avec la flexibilité à long terme.
Différents flux de travail ETL/ELT pour répondre à l’évolution des besoins en matière de traitement des données
L’ETL et l’ELT ne sont pas seulement des préférences techniques, ils influencent la rapidité et l’efficacité de l’utilisation des données par votre entreprise. Les flux de travail ETL (Extract, Transform, Load) traditionnels, utilisés dans les entrepôts de données, traitent les données avant qu’elles ne soient stockées. Ainsi, lorsque les données entrent dans vos systèmes, elles sont déjà propres, formatées et prêtes à être analysées. Le résultat est cohérent et de haute qualité, ce qui le rend idéal pour les rapports de conformité, les tableaux de bord structurés et les indicateurs clés de performance prédéfinis.
La méthode ELT (Extract, Load, Transform), utilisée par les lacs de données et les centres de données, renverse cette logique. Les données sont chargées immédiatement et ne sont transformées qu’en cas de besoin. L’avantage est l’adaptabilité. Vos équipes accèdent plus rapidement aux données brutes et peuvent les transformer au fur et à mesure que les besoins évoluent. L’ELT convient mieux aux projets agiles, aux pipelines d’apprentissage automatique et aux scénarios dans lesquels différentes équipes peuvent avoir besoin de différentes vues d’un même ensemble de données.
Les entrepôts lacustres prennent en charge les flux de travail ETL et ELT. Cela signifie que les équipes financières peuvent continuer à produire des rapports structurés avec précision, tandis que votre groupe de science des données ingère des données en continu et exécute des transformations à la demande. Cela élimine les limitations et permet à plusieurs domaines de votre entreprise de gérer les données de la manière qui correspond le mieux à leurs besoins.
Lorsque vous définissez votre architecture de données, cette distinction est importante. L’ETL est idéal pour la stabilité. L’ELT est meilleur pour la rapidité. Laissez vos cas d’utilisation vous guider, pas votre infrastructure.
Les entrepôts lacustres sont plus performants en matière de traitement en temps réel et de prise en charge des charges de travail AI/ML.
L’apprentissage automatique et l’analyse en temps réel ne sont plus des objectifs futurs. Ce sont des priorités actives dans des secteurs compétitifs. Les Lakehouses sont spécialement conçus pour cette évolution. Leur architecture prend en charge à la fois le traitement en temps réel et le traitement par lots, et cette flexibilité est essentielle lorsque vous construisez des systèmes de détection des fraudes, des moteurs de recommandation ou des plateformes de maintenance prédictive. Les Lakehouses s’intègrent également directement avec des frameworks populaires tels que TensorFlow et PyTorch, ce qui signifie que vous n’avez pas besoin de déplacer les données d’une plateforme à l’autre pour former ou déployer des modèles.
Ce qui en résulte, c’est la vitesse d’exécution. Vos équipes de ML peuvent extraire des données brutes, semi-structurées ou structurées et commencer immédiatement à développer des fonctionnalités, à former des algorithmes et à expérimenter. Pendant ce temps, les analystes commerciaux qui travaillent dans le même environnement peuvent être sûrs que les données répondent aux normes de conformité et de gouvernance.
L’ingestion des données n’attend pas. Grâce à la capacité de diffusion en continu, l’architecture Lakehouse permet de prendre des décisions sur la base de données en direct. Les boucles de rétroaction sont plus rapides et les outils internes deviennent plus réactifs. Ce n’est pas de la théorie, les organisations qui mettent en œuvre des pipelines de données en temps réel obtiennent des résultats tangibles : 95 % d’amélioration de l’expérience client, 92 % d’amélioration de la gestion des risques et 90 % de gains en matière d’innovation de produits. Il ne s’agit pas d’améliorations mineures, mais de véritables multiplicateurs de performance.
Si votre entreprise met à l’échelle des initiatives d’IA, ou si vous devez agir en temps réel à travers les points de contact, les paiements, la logistique, l’IoT, le risque de fraude, les lakehouses offrent un avantage. Ils suppriment le frein du pipeline de données et permettent aux équipes techniques de livrer plus rapidement sans compromettre la fidélité des données.
Les stratégies d’évolutivité varient, ce qui affecte la flexibilité à long terme et les coûts opérationnels.
L’évolutivité est une décision à long terme qui a un impact sur les performances, les coûts et la résilience. Les entrepôts de données évoluent généralement de manière verticale. Cela signifie que l’on augmente la capacité en améliorant le matériel, en augmentant l’unité centrale, la mémoire et la puissance. Cela fonctionne bien jusqu’à un certain point, mais il y a des limites. Au bout du compte, le système devient plus coûteux et moins tolérant aux pannes. Il introduit également des risques liés aux points de défaillance uniques. Si une machine tombe en panne, elle peut entraîner beaucoup de choses avec elle.
Les entrepôts lacustres adoptent une approche différente. Ils évoluent horizontalement, en ajoutant des machines au lieu d’en mettre une seule à niveau. Grâce à la mise à l’échelle horizontale, vous pouvez répartir la charge, répondre aux variations de la demande en temps réel et améliorer la résilience du système. Cette configuration vous permet également d’augmenter ou de réduire la charge en fonction des besoins de traitement actuels, ce qui conduit à une utilisation plus intelligente des ressources du cloud.
Pour tout dirigeant qui supervise des marchés en croissance, ce niveau de contrôle est important. Vous ne voulez pas que votre infrastructure de données devienne un goulot d’étranglement pendant les périodes d’expansion ou de forte croissance. Les entrepôts lacustres offrent une évolutivité qui permet de synchroniser les performances et le contrôle des coûts. Ils évoluent lorsque vous en avez besoin, sans vous obliger à surinvestir inutilement lorsque vous n’en avez pas besoin.
Si la flexibilité et la disponibilité ne sont pas négociables, le choix d’une solution évolutive horizontalement, comme une maison de lac, est le meilleur choix à long terme.
Les coûts de stockage varient considérablement, ce qui favorise les maisons en bord de lac et les lacs pour une croissance rentable.
Les données augmentent rapidement. Cela ne change pas. Ce que vous pouvez contrôler, c’est le coût du stockage et du traitement des données. Les entrepôts de données reposent souvent sur des formats de stockage propriétaires liés à des plateformes spécifiques. Lorsque vous augmentez la taille de votre entreprise, les coûts de stockage suivent, et ce rapidement. Cela est particulièrement important si vous conservez de gros volumes de données semi-structurées ou non structurées.
Les lacs de données et les entrepôts de données gèrent le stockage différemment. Ils s’appuient sur le stockage d’objets dans le cloud, Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud Storage. C’est rentable, surtout à grande échelle. Le stockage objet des chiffres publics coûte environ 0,02 $ par Go pour les niveaux standard, et souvent moins avec les plans échelonnés ou réservés. Il s’agit d’un écart de coût considérable par rapport aux options d’entreposage traditionnelles.
Les entrepôts lacustres creusent encore davantage l’écart en ajoutant l’efficacité du traitement. En séparant le calcul et le stockage, ils vous permettent de faire évoluer chacun d’entre eux indépendamment. Vous n’avez pas à maintenir un calcul inactif lorsqu’il n’est pas nécessaire. Ajoutez à cela une capacité sans serveur et des moteurs optimisés comme Photon, et vous obtenez des réductions majeures des dépenses fixes et variables.
Pour les entreprises qui surveillent le coût total de possession de leur infrastructure ou qui cherchent à opérer à grande échelle sans disperser leur budget entre plusieurs outils, les « lakehouses » permettent de réaliser des économies stratégiques. Ils vous permettent de construire pour la croissance sans gonfler vos dépenses de backend à chaque fois que votre volume de données augmente.
Les cas d’utilisation diffèrent, mais les stratégies hybrides donnent souvent les meilleurs résultats.
La plupart des entreprises ont des besoins variés en matière de données. Les rapports financiers exigent précision et contrôle. Les équipes produits ont besoin de flexibilité pour expérimenter. Les équipes d’intelligence artificielle ont besoin d’accéder à des données brutes à grande échelle. Aucune architecture ne peut à elle seule répondre à tous ces besoins de manière optimale. C’est pourquoi de nombreuses entreprises combinent des entrepôts de données, des lacs et des lagunes pour tirer le meilleur parti de chacun d’entre eux.
Les entrepôts de données offrent toujours des performances fiables pour les analyses structurées, en particulier pour les rapports, la conformité réglementaire et les tableaux de bord prêts pour l’audit. Ces systèmes fournissent aux analystes et aux dirigeants des chiffres auxquels ils peuvent se fier sans délai ni complexité. Mais lorsque vous travaillez avec des données non structurées, des vidéos, des journaux, des données textuelles, ou lorsque vous développez des modèles d’IA/ML, l’entrepôt vous gêne.
C’est là qu’interviennent les « lakehouses ». Ils servent de couche centrale où les connaissances et l’innovation se rencontrent. Vous pouvez exploiter les sorties structurées d’un entrepôt et vous connecter directement aux sources brutes provenant de votre lac de données. Les cas d’utilisation transversale dans les domaines de la santé, de la finance et de la vente au détail dépendent de cet environnement combiné. Les fournisseurs peuvent utiliser des entrepôts pour les opérations cliniques et des lacs de données pour les modèles de santé de la population ou l’analyse des schémas de traitement.
Les stratégies hybrides ne se contentent pas de résoudre les problèmes techniques, elles rationalisent les résultats au sein des unités opérationnelles. Lorsque votre infrastructure s’aligne sur le mode de fonctionnement des différentes équipes, le temps nécessaire pour obtenir des informations se réduit, tandis que la valeur de chaque ensemble de données augmente.
La gouvernance et la sécurité des données sont solides dans toutes les architectures, mais diffèrent dans leur mise en œuvre.
Une bonne gouvernance des données n’est pas facultative, elle est fondamentale. Que vous prépariez un rapport pour le conseil d’administration ou que vous déployiez un modèle de recommandation avec des données sur les consommateurs, vous avez besoin de systèmes qui assurent la sécurité, la traçabilité et la conformité. Cela est vrai que vous utilisiez un entrepôt de données ou une maison de lac. Mais les détails de la mise en œuvre ne sont pas les mêmes.
Les entrepôts de données offrent une gouvernance centralisée, fondée sur une application mature des schémas. C’est vous qui décidez de ce qui entre, de la forme que cela prend et des personnes qui peuvent y accéder. Ces cadres sont idéaux pour travailler avec des données structurées et des rapports standardisés. Tout est linéaire et contrôlé.
Les « Lakehouses » abordent la gouvernance avec souplesse, mais pas au détriment de la responsabilité. Elles s’appuient sur des mécanismes tels que les autorisations fines, le suivi des accès et les outils de gestion des métadonnées tels que AWS Lake Formation ou Unity Catalog. Ces outils permettent aux différentes unités commerciales d’accéder à ce dont elles ont besoin, sans entrer en conflit avec la politique de gouvernance. C’est essentiel pour les environnements où les données structurées et non structurées affluent en permanence et où les rôles de la science des données, de la finance et des opérations se croisent.
Les deux architectures prennent en charge un cryptage fort, des pistes d’audit et un accès basé sur les rôles. Elles répondent aux normes de conformité internationales telles que GDPR, HIPAA et CCPA. Des outils comme Snowflake et Databricks offrent des fonctionnalités natives, la sécurité au niveau des colonnes dans Snowflake et l’isolation de la charge de travail dans Databricks, pour les organisations qui traitent des données sensibles ou réglementées.
Du point de vue de la direction, la décision à prendre n’est pas de savoir si la gouvernance est soutenue, mais quel modèle correspond le mieux à la façon dont votre organisation utilise et protège les données. Si votre tolérance au risque est faible et que vos obligations en matière de conformité sont élevées, les entrepôts seront à la hauteur. Si la flexibilité opérationnelle et la démocratisation des données sont essentielles, les entrepôts de données peuvent répondre aux exigences de gouvernance et d’agilité.
La compatibilité des outils de BI et du cadre de ML distingue l’utilité de la plateforme
L’une des principales décisions en matière d’infrastructure ne concerne pas seulement l’endroit où les données sont stockées, mais aussi la facilité avec laquelle vos équipes peuvent les utiliser. Si les équipes commerciales ne peuvent pas générer de rapports ou si les scientifiques des données ne peuvent pas former des modèles directement sur la plateforme, cette dernière limite la valeur. La compatibilité avec les outils d’analyse et d’apprentissage automatique est l’endroit où les différences entre les architectures deviennent opérationnelles.
Les entrepôts de données s’intègrent parfaitement aux outils de veille stratégique traditionnels tels que Tableau, Looker et Power BI. Ils sont conçus pour des interactions basées sur SQL et des tableaux de bord structurés, ce qui signifie que les utilisateurs professionnels et les analystes peuvent extraire des informations significatives sans avoir besoin d’un soutien technique important. Cette approche est bien établie et fonctionne de manière fiable.
Les entrepôts lacustres, quant à eux, élargissent la gamme d’outils. Ils ne se contentent pas de prendre en charge la BI. Ils se connectent également directement aux frameworks ML modernes tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Cette compatibilité native permet aux data scientists de construire, d’entraîner et de déployer des modèles directement dans le même environnement, en utilisant les mêmes pipelines de données que ceux qui alimentent les rapports exécutifs. Il n’y a pas de retard dans l’exportation, le reformatage ou la synchronisation des données à travers des systèmes disjoints.
Cet accès unifié supprime les barrières entre les équipes commerciales et techniques. Les analystes peuvent créer des tableaux de bord structurés, tandis que les ingénieurs et les scientifiques travaillent avec de grands ensembles de données, forment des modèles et effectuent des expériences, tout cela en utilisant la même source de données.
Si vous dirigez une entreprise axée sur les données où les rapports stratégiques et le développement de l’IA doivent fonctionner en temps réel, la compatibilité des plateformes n’est pas seulement une question de commodité, c’est un facteur de performance.
Les principaux fournisseurs proposent des philosophies différentes, databricks (lakehouse) vs. snowflake (warehouse)
Le choix d’un fournisseur a des conséquences stratégiques. Databricks et Snowflake sont deux des acteurs les plus avancés en matière d’infrastructure de données cloud, mais leurs philosophies fondamentales et leurs architectures techniques diffèrent. Comprendre ces différences vous permet d’aligner la plateforme sur vos objectifs opérationnels.
Databricks, conçu autour du modèle Lakehouse, met l’accent sur la flexibilité, l’évolutivité et l’intégration ML/AI. Elle prend en charge les formats ouverts, offre un contrôle total sur les clusters et donne aux équipes un accès direct à l’installation d’outils, à l’intégration de bibliothèques et à la gestion des configurations de bas niveau. Ce niveau d’ouverture est idéal pour les entreprises qui privilégient l’innovation, les produits de données personnalisés et l’automatisation avancée.
Snowflake optimise la gouvernance, la facilité d’utilisation et la cohérence des performances dans les analyses structurées. Il minimise la complexité de l’infrastructure grâce à une gestion abstraite et une sécurité avancée par défaut, des fonctionnalités telles que la sécurité au niveau des colonnes, le marquage des objets et la classification automatisée des données. C’est un choix judicieux pour les entreprises où les exigences de conformité et les rapports standardisés dominent la stratégie de données.
Les deux plateformes complètent les écosystèmes d’outils modernes et soutiennent la collaboration interfonctionnelle, mais elles l’abordent sous des angles différents. Databricks maximise la personnalisation et la profondeur pour les environnements à forte composante technique. Snowflake réduit les frictions pour les équipes chargées des données et des activités qui ont besoin d’informations rapides et précises sans avoir à mettre en place une infrastructure.
Le bon choix dépend de la façon dont vous menez vos initiatives en matière de données, que vous mettiez l’accent sur l’expérimentation évolutive ou sur la gestion rigoureuse des performances.
Le choix final de l’architecture dépend du cas d’utilisation, de l’évolutivité et des objectifs de l’entreprise plutôt que d’une approche unique.
Il n’existe pas de « meilleure » architecture de données universelle. Ce qui compte, c’est l’alignement entre votre modèle d’entreprise, vos objectifs stratégiques et la manière dont vos équipes utilisent les données. Certaines entreprises donnent la priorité au reporting opérationnel, aux tableaux de bord KPI et à la conformité. D’autres se concentrent sur l’expérimentation, la prise de décision en temps réel et la mise à l’échelle des systèmes d’intelligence artificielle. Il s’agit d’environnements différents, qui exigent des solutions différentes.
Les entrepôts de données jouent toujours un rôle essentiel. Si vos flux de travail dépendent de données structurées et que vos cycles de reporting font l’objet d’un audit rigoureux, les entrepôts offrent la rapidité, la précision et la gouvernance requises. Cette structure élimine toute ambiguïté. Elle réduit également les risques lorsque vous traitez avec des secteurs réglementés tels que la banque, les produits pharmaceutiques ou les programmes gouvernementaux.
Les entrepôts lacustres offrent un champ d’application plus large. Ils permettent aux équipes de travailler avec tous les types de données, structurées, semi-structurées et non structurées, dans le même environnement. Vous pouvez élaborer des modèles à partir de journaux bruts, exécuter des analyses en temps réel sur des données de capteurs, puis générer des rapports financiers sans changer de plateforme. Ce niveau de convergence est puissant, en particulier lorsque vous dirigez des équipes interfonctionnelles.
Dans la pratique, la plupart des entreprises adoptent une stratégie mixte. Les organismes de santé gèrent généralement des entrepôts pour les rapports de base et des centres de données pour la modélisation prédictive. Les détaillants combinent des lacs pour les données de transaction brutes avec des lakehouses pour détecter les tendances dans les interactions avec les clients. Les entreprises financières segmentent le risque opérationnel et les données de conformité dans des systèmes structurés, tout en expérimentant des modèles de fraude pilotés par l’IA dans des entrepôts de données réactifs.
Les cadres dirigeants devraient moins se concentrer sur la recherche du système parfait que sur le choix d’une structure qui évolue avec leur entreprise. Que vous vous prépariez à une expansion, que vous lanciez de nouveaux produits de données ou que vous transformiez une infrastructure existante, la bonne combinaison de capacités d’entrepôt, de lac et de centre de données peut vous apporter rapidité, contrôle et évolutivité, sans compromis.
En conclusion
La façon dont vous structurez vos données n’est pas seulement un choix technique, c’est un choix stratégique. Que vous souhaitiez développer l’IA, moderniser les rapports ou renforcer la gouvernance, l’architecture que vous choisissez déterminera la vitesse de déplacement de vos équipes, la précision de vos décisions et l’évolutivité de vos opérations.
Les entrepôts de données offrent toujours une fiabilité inégalée pour les besoins structurés. Les lacs de données offrent une flexibilité pour les données brutes et l’expérimentation. Les entrepôts de données vous offrent désormais les deux, en prenant en charge l’analyse en temps réel, l’apprentissage automatique et la conformité sans diviser les équipes entre les systèmes.
Les décideurs n’ont pas besoin d’en choisir une et d’abandonner les autres. Les organisations les plus avant-gardistes mélangent les architectures pour s’adapter à la complexité du monde réel. Les finances, les opérations, la R&D, les produits ne fonctionnent pas de la même manière, et votre écosystème de données ne doit pas les y contraindre.
Prenez des décisions en matière d’architecture en fonction de la situation actuelle de vos équipes et de l’évolution de votre entreprise. Si la flexibilité, l’échelle et l’alignement entre les départements sont des priorités, alors les plateformes unifiées telles que lakehouses méritent une attention particulière. Vous ne vous contentez pas de gérer des données. Vous donnez le ton.
