Qu’est-ce que le data lake architecture ?

data lake architecture

Pour définir un data lake architecture, il faudrait tout d’abord comprendre en quoi consiste cette technologie du big data. En effet, cette architecture de données implique de nombreux concepts complexes dont la compréhension servira d’orientation pour une définition pertinente. En quoi consiste un data lake architecture ? Qu’est-ce que c’est vraiment ? Focus !

Le data lake architecture, un regroupement de données brutes à grande échelle

Le data lake architecture est un référentiel de stockage de données brutes en quantité exponentielle dans des mémoires. En fait, ce référentiel se présente comme un nid où cohabitent des informations numériques en tout genre au format natif. Entre autres, vous y avez :

  • des fichiers vidéo,
  • des fichiers audio,
  • des documents,
  • des images
  • et des blobs d’objets.

Le but de cette architecture est de disposer d’un point d’ancrage unique d’où extraire différents schémas et formes structurelles de données. Autrement dit, dans un data lake architecture, toutes les actions qui visent à manipuler les données se concentrent sur un nœud unique pour puiser les informations.

Avec une telle architecture, il devient plus simple d’acheminer les données dans des pipe-lines afin de normaliser les sources et cataloguer l’ensemble en métadonnées. Puisqu’ici, les données structurées (issues des SGBDR) côtoient les données semi-structurées (json, csv, xml, etc.) et les données non structurées (pdf, emails, etc.). Une fois ces données traitées et cataloguées, celles-ci peuvent désormais être analysées pour établir des rapports ou visualiser des synthèses.

Le data lake architecture, un modèle de stockage prédictive

Dans la démarche originelle, l’architecture data lake sert à collecter et analyser des données d’interactions utilisateurs afin de prédire le futur. Cette philosophie de manipulation des données chez les entreprises naît d’un besoin grandissant d’anticiper sur les besoins des internautes. Dans cette lancée, les infrastructures data ont opté pour une centralisation des données en un point unique, accélérant alors le cycle d’innovation.

Aujourd’hui les data lake collectent et raffinent les données dans de nombreux secteurs d’activité (médias, marketing, etc.). Chacun de ces domaines applique les algorithmes de traitement mis en œuvre dans les data lake pour obtenir une vision globale de l’expérience consommateur. Les algorithmes en question segmentent les données puis entament une analyse prédictive sur les comportements des utilisateurs. Une prouesse peu envisageable quelques années plus tôt, car tous les usages se centraient sur l’usage marketing des données de ventes et celles du digital. Cependant, la démocratisation du web et l’expansion de l’Internet Of Things sont venues tout changer.

Globalement, un data lake architecture est un modèle de stockage qui assemble et valorise une grande variété de données, au point d’en faire une arme d’aide à la décision redoutable. Ceci est d’autant plus pertinent au vu des volumes d’informations produites et de la capacité de collecte massive des infrastructures actuelles.

En somme, la data lake architecture peut se définir comme un canal de données où sont collectées des informations à raffiner, fiabiliser, analyser et optimiser dans une optique de prédire les comportements clients. Une technologie qui laisse présager de très belles perspectives futures pour les champs d’application, notamment le machine learning à très grande échelle.