Meilleurs outils d'entrepôt de données pour l'analyse de données moderne

Choisir les bons outils d'entrepôt de données est l'une des décisions les plus importantes qu'une équipe d'analyse ou de ML prendra. Le marché mondial de l'entreposage de données devrait atteindre 7,69 milliards de dollars d'ici 2028, et d'ici 2025, 75 % des organisations devraient passer à des architectures de données modernes pour répondre aux exigences de prise de décision en temps réel.

Pourtant, la plupart des patrimoines de données actuels sont encore fragmentés – un patchwork de plateformes d'entrepôts de données cloud, de data lakes séparés et de systèmes ML autonomes qui génère des coûts élevés, des lacunes en matière de gouvernance et une surcharge d'ingénierie qui s'aggrave avec le temps.

Ce guide s'adresse aux équipes d'ingénierie des données, d'analyse et de ML qui évaluent les outils et solutions d'entrepôt de données – que vous sélectionniez une plateforme pour la première fois, consolidiez une pile fragmentée ou migriez depuis une infrastructure existante. Nous expliquons comment évaluer les outils d'entrepôt par rapport aux charges de travail importantes, comment les solutions modernes d'entrepôt de données doivent prendre en charge l'analyse et l'IA ensemble, et comment l'architecture lakehouse est devenue la norme moderne pour les équipes qui doivent faire les deux à grande échelle.

Le passage mondial aux architectures lakehouse reflète une idée fondamentale : les outils modernes d'entrepôt de données estompent de plus en plus la frontière entre les data lakes et les entrepôts structurés. Les équipes d'entreprise ont besoin d'une plateforme unique qui gère les données structurées et non structurées, le streaming en temps réel, le machine learning et l'analyse avancée – le tout sous une gouvernance unifiée.

Critères d'évaluation pour choisir les meilleurs outils d'entrepôt de données

Tous les outils d'entrepôt ne sont pas conçus de la même manière. Avant de comparer des outils d'entrepôt de données spécifiques, établissez des critères d'évaluation clairs selon ces six dimensions. Le bon outil d'entrepôt de données dépend entièrement des capacités qui correspondent à vos charges de travail, à votre trajectoire de croissance et à votre stratégie à long terme.

Performance et vitesse de requête

La vitesse brute des requêtes – la rapidité avec laquelle le système exécute les requêtes SQL sur de grands ensembles de données – est l'attente de base pour tout outil d'entrepôt de données. Examinez comment les plateformes gèrent le MPP, le stockage en colonnes et l'optimisation des performances à l'échelle. Le traitement massivement parallèle (MPP) distribue les requêtes sur plusieurs nœuds pour une exécution rapide sur des milliards de lignes, et le stockage en colonnes réduit les données analysées par requête analytique. Au-delà des benchmarks, évaluez comment les plateformes maintiennent leurs performances à mesure que l'utilisation et la concurrence augmentent – la dégradation des performances à l'échelle est le mode de défaillance le plus courant des outils d'entrepôt hérités.

Évolutivité

La performance doit être maintenue à mesure que les volumes de données augmentent. Évaluez si la plateforme découple le calcul et le stockage – un avantage architectural critique qui permet aux équipes de faire évoluer l'un sans payer pour l'autre. L'analyse évolutive est non négociable : les patrimoines de données sont passés de milliards à des centaines de milliards d'enregistrements, et ils continuent de croître. Les plateformes qui obligent les équipes à choisir entre le coût de stockage et la performance de calcul créent des inefficacités structurelles qui s'aggravent avec le temps.

Intégration des données et adéquation à l'écosystème

Les meilleurs outils d'entrepôt de données se connectent de manière transparente aux pipelines de données existants, aux outils ETL et aux consommateurs en aval. Évaluez les connecteurs natifs, les API REST et la compatibilité avec les frameworks existants. Des capacités d'intégration de données solides réduisent la surcharge liée au déplacement des données entre les systèmes et aident les équipes à intégrer des données provenant de multiples sources – bases de données opérationnelles, applications SaaS, systèmes d'événements en streaming et stockage d'objets – dans un magasin de données unifié et cohérent.

Les outils d'intégration de données qui prennent en charge le traitement par lots et le streaming en temps réel permettent à une seule plateforme de gérer un plus large éventail de charges de travail analytiques sans infrastructure séparée.

Connectivité Business Intelligence

Les outils de Business Intelligence (BI) comme Power BI, Tableau et Looker sont les principaux consommateurs des données traitées dans l'entrepôt. Évaluez la qualité des connecteurs, le support Direct Query et si la plateforme offre des fonctionnalités BI natives au-delà de la connectivité.

Les rapports critiques pour l'entreprise, les tableaux de bord de conformité et l'analyse exécutive nécessitent un accès fiable et à faible latence avec une qualité de données constante. La BI native assistée par l'IA – requêtes en langage naturel, tableaux de bord en libre-service – réduit la dépendance vis-à-vis des équipes de développement BI centralisées et permet un accès plus large aux informations critiques pour l'entreprise dans toute l'organisation.

Coût total de possession

Les modèles de tarification des entrepôts de données varient considérablement – les structures de paiement à la requête, basées sur la consommation et par abonnement ont toutes des profils de risque différents à mesure que les volumes de données augmentent. Comprendre le modèle de tarification est essentiel car les coûts peuvent s'accélérer fortement avec la concurrence et le volume de données traitées. Budgétisez le calcul et le stockage séparément, tenez compte de l'exfiltration de données chez les principaux fournisseurs de cloud, et évaluez si les outils ETL, la gouvernance et les capacités BI sont inclus ou nécessitent une licence supplémentaire.

Le coût total de possession des solutions d'entrepôt qui nécessitent des systèmes séparés pour le ML, la gouvernance et la BI est presque toujours plus élevé qu'il n'y paraît.

Gouvernance, gestion des données et sécurité

Les équipes d'analyse d'entreprise exigent le chiffrement des données au repos et en transit, des contrôles d'accès, des autorisations basées sur les rôles, la gestion des métadonnées et des pistes d'audit complètes. La qualité des données et la conformité au RGPD et à l'HIPAA sont des exigences de base. La gestion des métadonnées – y compris la lignée, le catalogage et le balisage automatisé – est de plus en plus importante à mesure que les organisations gèrent des patrimoines de données complexes dans plusieurs environnements cloud. Des pratiques de gestion des données solides garantissent une qualité de données constante dans tous les environnements cloud et sources de données.

Entrepôts de données, Data Lakes et le modèle Lakehouse

Comprendre les distinctions architecturales entre ces trois modèles est essentiel pour évaluer tout outil d'entrepôt de données. Le choix reflète les questions auxquelles votre organisation doit répondre et la manière dont vos besoins en données et en IA évolueront.

L'entrepôt de données traditionnel

Un entrepôt de données est optimisé pour l'analyse et le reporting sur des données structurées. Il stocke les données structurées dans des schémas organisés, fournit des requêtes SQL rapides via le stockage en colonnes et le MPP, et se connecte directement aux outils BI. Les outils d'entrepôt de données traditionnels excellent dans l'analyse de données historiques et le reporting structuré – mais ils n'ont pas été conçus pour gérer les données non structurées, les charges de travail de machine learning ou le stockage rentable de données brutes à grande échelle.

Les plateformes héritées comportent un risque important de verrouillage fournisseur. Les formats de stockage propriétaires empêchent l'accès direct depuis d'autres outils, et le coût de maintenance de copies de données redondantes pour alimenter les systèmes ML en aval et les outils d'analyse s'accumule rapidement. Les équipes migrant depuis des entrepôts d'entreprise sur site, des environnements Oracle Autonomous Data Warehouse ou des plateformes cloud antérieures constatent souvent que la complexité opérationnelle de la gestion de plusieurs systèmes l'emporte sur les capacités analytiques que chacun offre.

Le Data Lake

Un Data Lake stocke les données dans leur format natif – données structurées, semi-structurées et contenu non structuré – offrant une flexibilité pour l'analyse de big data, l'analyse exploratoire et l'entraînement de modèles. Les cas d'utilisation de l'analyse de big data qui nécessitent un traitement à l'échelle du pétaoctet sont un moteur principal de l'adoption des Data Lakes.

Cependant, les Data Lakes manquent des garanties de qualité des données, de l'application des schémas et des performances de requête d'un entrepôt de données. Sans transactions ACID, les écritures concurrentes peuvent corrompre les données. À mesure que les ensembles de données augmentent, les performances se dégradent et la gouvernance devient intenable sans un investissement d'ingénierie significatif.

Le Lakehouse : une plateforme pour les deux

L'architecture data lakehouse résout cette tension en combinant la qualité des données, la performance et la gouvernance d'un entrepôt de données avec l'ouverture et l'échelle d'un data lake. Construite sur des formats de stockage ouverts – Delta Lake et Apache Iceberg – une lakehouse stocke les données structurées, semi-structurées et non structurées avec des transactions ACID, l'application de schémas et des garanties fiables de qualité des données pour les charges de travail par lots et en streaming.

Fonctionnant comme une plateforme d'analyse unifiée, elle prend en charge l'analyse SQL, la BI, le machine learning, le streaming, le traitement analytique en ligne (OLAP) et l'IA sur une seule base de données gouvernée. Les équipes chargent les données une seule fois et chaque cas d'utilisation en aval s'appuie sur la même source de vérité. Cela élimine les copies de données redondantes, réduit la charge sur les outils ETL et fournit une couche de gouvernance unifiée sur l'ensemble du patrimoine de données.

Comment le Lakehouse répond à toutes les exigences d'un entrepôt de données

Chaque critère d'évaluation correspond directement à une capacité du lakehouse. Cette section montre comment un lakehouse bien architecturé répond aux exigences que les outils d'entrepôt de données traditionnels satisfont – et les étend pour prendre en charge le ML et l'IA.

Performance et optimisation des requêtes

Le stockage Lakehouse offre les performances rapides des entrepôts de données sur une base de data lake ouverte. L'optimisation intégrée – y compris l'indexation automatique des colonnes, la disposition des partitions et la prédiction des requêtes – améliore continuellement les performances sans réglage manuel. Le lakehouse découple le calcul et le stockage afin que les charges de travail SQL, les tâches ML et les pipelines de streaming s'adaptent indépendamment sans contention de ressources.

Databricks SQL prend en charge la mise à l'échelle automatique de la concurrence, et la plateforme prend en charge la mise à l'échelle automatique de la concurrence pour gérer les pics de requêtes sans provisionnement manuel.

Intégration de données : Pipelines de bout en bout

Lakeflow prend en charge les pipelines d'analyse de données par lots, en streaming et de big data sur une seule plateforme. Les pipelines déclaratifs Spark simplifient les processus ETL complexes grâce à une approche déclarative, réduisant le code requis pour les pipelines de données de qualité production.

Les équipes intègrent des données provenant de multiples sources—bases de données opérationnelles, systèmes d'entrepôts de données basés sur le cloud, plateformes d'événements en streaming et stockage d'objets sur AWS, les services Google Cloud et Azure—dans un patrimoine de données gouverné unique, sans outils ETL distincts pour chaque source. Les fonctionnalités d'automatisation, y compris l'intégration zéro-ETL, rationalisent l'ingestion de données et réduisent considérablement les frais généraux de chargement des données.

BI et analyses avancées

Le lakehouse se connecte à tous les principaux outils de BI—Power BI, Tableau, Looker et autres—grâce à la connectivité JDBC/ODBC et aux connecteurs natifs. Le mode Direct Query garantit que Power BI et d'autres plateformes de BI interrogent le lakehouse en temps réel plutôt que d'importer des copies de données obsolètes. Au-delà de la connectivité BI standard, Databricks AI/BI permet l'interrogation en langage naturel et des tableaux de bord générés par l'IA que les utilisateurs métier peuvent exploiter sans expertise SQL—démocratisant l'accès aux données et réduisant le retard de développement de la BI.

Les équipes exécutant des charges de travail BI qui nécessitaient auparavant des pools SQL dédiés Azure Synapse Analytics, des pipelines d'orchestration Azure Data Factory ou un calcul Azure Synapse Analytics séparé, peuvent les consolider sur le lakehouse—réunissant la BI, l'ingénierie des données et le ML sur une seule plateforme gouvernée avec une gestion des coûts et des contrôles d'accès unifiés.

Machine Learning et MLOps

Managed MLflow offre des opérations de machine learning de bout en bout sur la même plateforme qui gère l'analyse SQL et l'ingénierie des données. Le cycle de vie complet du ML—préparation des données, ingénierie des fonctionnalités, suivi des expériences, entraînement des modèles, évaluation, déploiement et surveillance—s'exécute sur les données du lakehouse sans les déplacer vers un système séparé. Les MLOps sont unifiés avec l'ingénierie des données, éliminant la complexité des pipelines d'alimentation d'une plateforme autonome à partir d'un entrepôt de données séparé.

Mosaic AI étend cela avec le service de modèles de qualité entreprise, le support de pipeline RAG, la génération d'index vectoriels et l'évaluation d'agents. Les équipes peuvent créer des applications de génération augmentée par récupération, affiner des grands modèles linguistiques sur des données propriétaires et déployer des agents IA—le tout gouverné par Unity Catalog. Le ML est une charge de travail de première classe dans l'architecture lakehouse, pas un complément.

Gouvernance : Unity Catalog

Unity Catalog offre une gouvernance unifiée sur l'ensemble du patrimoine de données et d'IA—tables structurées, fichiers non structurés, modèles ML, tableaux de bord, notebooks et agents IA—sous une couche de gouvernance unique et cohérente. Les organisations peuvent gouverner de manière transparente les données structurées et non structurées, les modèles d'IA, les actifs GenAI, les tableaux de bord et les fichiers sur n'importe quel grand fournisseur de cloud : les services AWS, Google Cloud et Azure fonctionnent tous sous le même cadre de gouvernance.

Le chiffrement des données au repos et en transit, les contrôles d'accès basés sur les rôles, les permissions granulaires, les pistes d'audit et la gestion automatisée des métadonnées sont centralisés dans une seule plateforme qui couvre les déploiements AWS, Google Cloud et Azure. Le partage sécurisé des données via Delta Sharing permet un accès gouverné aux données entre les organisations et les environnements cloud sans réplication—éliminant les copies de données non contrôlées qui créent un risque de conformité.

Outils d'entrepôt de données pour les cas d'utilisation clés

La force du lakehouse réside dans le support de diverses charges de travail analytiques sur une seule plateforme gouvernée. Ces cas d'utilisation montrent comment les équipes occupant différents rôles tirent de la valeur d'une approche d'entrepôt unifiée.

Analyse SQL et Business Intelligence

Les analystes SQL et les développeurs BI utilisent des outils d'entrepôt pour analyser les données et créer des rapports qui éclairent les décisions commerciales. Databricks SQL fournit un entrepôt SQL sans serveur pour les requêtes analytiques—avec une mise à l'échelle automatique qui prend en charge la mise à l'échelle automatique de la concurrence, et une optimisation des performances qui apprend des modèles de charge de travail au fil du temps.

Genie permet les requêtes en langage naturel et l'analyse en libre-service pour les utilisateurs métier, tandis que la connectivité standard préserve les investissements existants dans Power BI, Tableau et Looker. Les équipes constatent que le lakehouse offre des performances de requête équivalentes ou supérieures pour les charges de travail d'analyse de données structurées—tout en ajoutant des capacités de ML, de streaming et d'IA dans le même environnement.

Machine Learning et Science des données

Les équipes ML ont besoin d'un accès rapide aux actifs gouvernés pour l'ingénierie des fonctionnalités, un suivi fiable des expériences, un calcul évolutif pour l'entraînement des modèles et un déploiement rationalisé. Le lakehouse fournit tout cela sans la complexité des pipelines de données liée à la maintenance d'un entrepôt et d'une plateforme ML séparés. Managed MLflow gère le suivi des expériences, le versionnement des modèles et le déploiement. Lakeflow construit des pipelines de données qui fournissent des données d'entraînement propres et versionnées. Mosaic AI gère le service et l'évaluation des modèles. Agent Bricks permet des systèmes d'IA composés basés sur l'ensemble du patrimoine de données de l'entreprise.

Analyse en streaming et en temps réel

Les cas d'utilisation de l'analyse en streaming—détection de fraude, surveillance IoT, intelligence opérationnelle, personnalisation—nécessitent une analyse de données à haute vitesse avec une faible latence sur des flux de données continus. Le lakehouse gère les données en streaming nativement via Apache Spark Structured Streaming, permettant des tables de streaming et des vues matérialisées qui sont rafraîchies de manière incrémentielle à mesure que de nouveaux événements arrivent. Étant donné que les données en streaming et par lots partagent la même couche de stockage et le même cadre de gouvernance, les analystes peuvent combiner les données d'événements en temps réel avec les données historiques dans une seule requête SQL—sans maintenir des systèmes distincts en temps réel et par lots.

Applications transactionnelles

La création d'applications sur la plateforme de données élimine les frais généraux ETL et les risques de cohérence liés à la maintenance d'une base de données opérationnelle séparée. Lakebase fournit une base de données transactionnelle compatible PostgreSQL qui s'exécute directement sur le lakehouse, permettant des applications en temps réel sur la même fondation de données qui alimente l'analyse et le ML. Les données restent dans des formats ouverts et sont régies par Unity Catalog, se connectant directement aux tableaux de bord, aux modèles ML et aux outils d'IA sans étapes supplémentaires de chargement et de transformation des données.

Partage de données gouverné

Les organisations ont de plus en plus besoin de partager des données en toute sécurité entre les unités commerciales, avec des partenaires externes ou entre les fournisseurs de cloud—sans répliquer les données en dehors du cadre de gouvernance. Delta Sharing permet le partage sécurisé des données du lakehouse vers n'importe quelle plateforme informatique sans réplication des données.

Les destinataires accèdent aux données partagées à partir de leurs outils préférés tandis que le propriétaire des données maintient des contrôles d'accès complets et des pistes d'audit—prenant en charge les cas d'utilisation d'analyse d'entreprise dans les services financiers, la santé, la fabrication et d'autres industries réglementées où l'accès gouverné aux données est une exigence de conformité.

Comment choisir le bon outil d'entrepôt de données

Le choix du bon outil d'entrepôt de données commence par la cartographie des charges de travail actuelles et une feuille de route réaliste sur trois ans des capacités requises. L'entrepôt de données idéal n'est pas le plus riche en fonctionnalités—c'est celui qui s'aligne sur les exigences techniques, les contraintes organisationnelles et la direction que prennent les besoins en données et en IA.

Évaluer en fonction des types de données et des modèles de requêtes

Cataloguez les types de données que votre organisation doit analyser : données transactionnelles structurées, données semi-structurées, contenu non structuré ou tout ce qui précède. Si le ML, le streaming ou les données non structurées sont des charges de travail actuelles ou prévues, une plateforme qui ne gère que les données structurées nécessitera un investissement parallèle dans un système séparé—ajoutant des coûts et des risques de gouvernance. Testez les outils d'entrepôt avec des requêtes SQL représentatives et des utilisateurs concurrents. La latence sous une concurrence maximale diverge souvent considérablement des benchmarks publiés.

Évaluer en fonction de l'échelle, du coût et des frais généraux

Modélisez la croissance prévue des volumes de données et projetez quels modèles de tarification restent abordables à l'échelle. Les plateformes d'entrepôt de données basées sur le cloud avec une tarification basée sur la consommation peuvent générer des surprises de coûts sous des charges lourdes soutenues—mettez en place des alertes de coûts et des règles de gestion des charges de travail avant qu'elles ne deviennent urgentes.

Budgétisez séparément le stockage des données, le calcul et l'extraction des données. Une question cruciale : la gouvernance, la BI et le ML sont-ils inclus dans le coût de la plateforme, ou des frais de licence séparés s'appliquent-ils ? Les solutions d'entrepôt de données qui regroupent ces capacités réduisent considérablement le coût total de possession et la complexité de l'infrastructure de données.

Évaluer en fonction de la gouvernance et de la conformité

Évaluez les exigences en matière de lignage, de catalogue de métadonnées, de contrôles d'accès et de conformité réglementaire avant de sélectionner un outil d'entrepôt de données. Les équipes d'entreprise ont besoin du chiffrement des données, de contrôles d'accès basés sur les rôles, de pistes d'audit et de support pour les cadres réglementaires. Les plateformes qui unifient la gouvernance sous un plan de contrôle unique simplifient la conformité à mesure que le patrimoine de données s'étend sur plusieurs environnements cloud. La surveillance de la qualité des données et les contrôles d'accès cohérents sur les services AWS, Google Cloud et Azure réduisent le risque de défaillances de conformité sur les patrimoines de données multi-cloud. L'accès gouverné aux données fiables est la base d'une analyse et d'une IA responsables.

Quelle approche est la meilleure pour les cas d'utilisation courants

Analyse SQL et BI sur données structurées : Un entrepôt SQL lakehouse offre les mêmes performances de requête et la même connectivité BI qu'un entrepôt de données cloud dédié, avec l'avantage supplémentaire de fonctionner aux côtés des charges de travail ML et de streaming sur la même base de données gouvernée.

Machine learning et analyses avancées : Les organisations où le ML est une charge de travail actuelle ou prévue bénéficient le plus d'un lakehouse qui unifie l'ingénierie des données, la formation de modèles, les MLOps et la gouvernance sur une seule plateforme, évitant ainsi la surcharge de pipeline de données liée à l'alimentation d'un système ML distinct à partir d'un entrepôt de données.

Streaming et analyses en temps réel : Les cas d'utilisation nécessitant une analyse de données à haute vitesse sur des flux de données continus sont mieux servis par une plateforme qui gère les charges de travail par lots et en streaming sur la même infrastructure, évitant la complexité des systèmes distincts en temps réel et par lots.

Industries réglementées et gouvernance complexe : Les organisations des services financiers, de la santé et de la fabrication bénéficient le plus d'une gouvernance unifiée des actifs de données et d'IA, centralisant les contrôles d'accès, la lignée et les pistes d'audit plutôt que de gérer des cadres de gouvernance distincts pour chaque système.

Organisations multi-cloud : Les équipes opérant sur les services AWS, Azure et Google Cloud bénéficient d'une plateforme qui fonctionne de manière cohérente sur tous les principaux fournisseurs de cloud, permettant à la gouvernance des données et à l'analyse de s'étendre aux environnements cloud sans avoir à réarchitecturer pour chaque fournisseur.

Recommandations finales pour la construction d'une stratégie d'entrepôt de données moderne

Élaborer une stratégie d'entrepôt de données pérenne exige plus que de choisir le meilleur outil d'entrepôt de données parmi une courte liste. Alignez les solutions d'entrepôt avec votre feuille de route BI et ML dès le départ – si l'IA et l'analyse avancée sont à votre horizon de trois ans, les décisions architecturales prises aujourd'hui accéléreront ou contraindront ce travail. Une solution d'entrepôt qui gère bien l'analyse SQL mais nécessite un investissement ML distinct coûtera plus cher et sera plus lente qu'une plateforme lakehouse unifiée.

Planifiez l'observabilité et la gouvernance des coûts dès le début. Les volumes de données augmentent de manière imprévisible, et la plupart des modèles de tarification des plateformes d'entrepôt de données basées sur le cloud génèrent des surprises de coûts sans surveillance active. Intégrez la gestion des charges de travail et les politiques de gouvernance des requêtes dès la mise en œuvre initiale.

Effectuez des tests de faisabilité avec des données de type production et des charges de travail de requêtes réalistes avant de vous engager dans une solution d'entrepôt. Validez le chargement des données, les pipelines de transformation de données et les connecteurs d'écosystème par rapport à des outils BI et des sources de données spécifiques, et confirmez que les contrôles de gouvernance fonctionnent avec vos modèles d'accès réels. Le bon outil d'entrepôt de données fonctionne de manière fiable sur vos données, à votre échelle, dans votre budget, et aux côtés des charges de travail d'IA dont votre organisation aura besoin dans les années à venir.

L'architecture lakehouse offre une base durable pour les organisations où l'analyse et l'IA convergent, consolidant l'ingénierie des données, l'entreposage, le machine learning et le développement d'applications d'IA sur une plateforme unique et ouverte pour accélérer le chemin vers l'intelligence des données.

Foire aux questions sur les outils d'entrepôt de données

Que sont les outils d'entrepôt de données ?

Les outils d'entrepôt de données sont des plateformes logicielles conçues pour centraliser, stocker et gérer de grands volumes de données provenant de sources multiples, permettant aux organisations de transformer les données brutes en informations structurées et exploitables pour l'analyse des données et la prise de décision. Les outils d'entrepôt modernes prennent en charge l'intégration de données, les requêtes SQL, les rapports de business intelligence et, de plus en plus, les charges de travail de machine learning, servant de colonne vertébrale analytique de la pile de données moderne. Le marché mondial de l'entreposage de données devrait atteindre 7,69 milliards de dollars d'ici 2028, reflétant l'importance stratégique croissante de ces plateformes.

Quelle est la différence entre un entrepôt de données et un lac de données ?

Un entrepôt de données stocke les données structurées dans des schémas organisés optimisés pour les requêtes SQL et les rapports BI. Un lac de données stocke les données brutes dans leur format natif, y compris les données structurées, semi-structurées et le contenu non structuré, offrant une flexibilité pour le machine learning et l'analyse exploratoire des données. L'architecture data lakehouse combine les deux : offrant la fiabilité et les performances d'un entrepôt de données ainsi que l'ouverture et l'échelle d'un lac de données, en utilisant des formats de stockage ouverts et une gouvernance unifiée sur toutes les sources de données.

Qu'est-ce qu'un data lakehouse et comment se rapporte-t-il aux outils d'entrepôt de données ?

Un data lakehouse est une plateforme d'analyse unifiée moderne qui combine la qualité des données, les performances et la gouvernance d'un entrepôt de données avec la flexibilité et la rentabilité d'un lac de données. Il élimine le besoin de maintenir des systèmes d'entrepôt et de lac séparés, consolidant l'analyse SQL, le machine learning, la BI et les charges de travail de streaming sur une seule plateforme gouvernée. Les équipes chargent les données une seule fois et chaque cas d'utilisation en aval s'appuie sur le même magasin de données cohérent, gouverné par Unity Catalog.

Comment les outils d'entrepôt de données prennent-ils en charge le machine learning ?

Les meilleurs outils d'entrepôt de données prennent en charge le ML en fournissant des données propres et gouvernées directement aux pipelines sans copier les données vers un système séparé. Sur le lakehouse, les équipes ML accèdent aux mêmes actifs gouvernés qui alimentent l'analyse SQL et la BI, avec des MLOps intégrés via managed MLflow pour le suivi des expériences, le déploiement et la surveillance des modèles, éliminant ainsi la complexité du pipeline de données des piles de données et d'IA séparées.

Qu'est-ce que le traitement massivement parallèle dans les outils d'entrepôt de données ?

Le traitement massivement parallèle (MPP) est une architecture qui distribue l'exécution des requêtes SQL sur plusieurs nœuds simultanément, permettant aux entrepôts de données d'analyser rapidement des milliards de lignes de données. Le traitement massivement parallèle MPP est fondamental pour la manière dont les plateformes d'entrepôt cloud modernes offrent des performances rapides à grande échelle. Il permet d'effectuer des analyses de données complexes et de l'exploration de données sur des trillions d'enregistrements en quelques secondes en répartissant la charge de travail sur des clusters parallèles.

Quelles fonctionnalités de sécurité les outils d'entrepôt de données devraient-ils fournir ?

Les outils d'entrepôt de données d'entreprise doivent fournir le chiffrement des données au repos et en transit, des contrôles d'accès avec des autorisations granulaires au niveau des tables et des colonnes, des pistes d'audit pour tous les événements d'accès aux données, et la prise en charge de la conformité GDPR et HIPAA. La gestion des métadonnées, y compris la lignée, le catalogage et le balisage automatisé, est essentielle pour gouverner des patrimoines de données complexes à grande échelle. Une gouvernance unifiée des actifs de données et d'IA, y compris des contrôles d'accès qui s'étendent aux modèles ML et aux tableaux de bord ainsi qu'aux tables structurées, est la norme pour les solutions d'entrepôt de données de qualité entreprise.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original