Qu’est-ce qu’un data lakehouse ?

Scalabilité et flexibilité dans la gestion des données

Les data lakehouses peuvent évoluer sans effort pour s’adapter à l’augmentation des volumes de données à travers des types de données divers, offrant aux entreprises l’agilité nécessaire pour s’adapter à des paysages de données en constante évolution.

Microsoft OneLake dans Fabric est un lac de données ouvert qui peut évoluer indéfiniment, ingérer des données structurées et non structurées, et traiter d’énormes quantités de données, tout en optimisant les performances à travers les moteurs d’analyse.

Les data lakehouses intègrent des mesures de sécurité robustes pour protéger les données sensibles. OneLake, par exemple, utilise des outils de sécurité et de gouvernance de premier plan pour garantir la qualité des données de votre organisation et que seules les bonnes personnes ont le bon accès à ces données. Cela aide votre organisation à rester conforme aux réglementations de l’industrie et protégée contre les accès non autorisés.

Grâce à un espace de stockage en ligne rentable et à un traitement des données optimisé, les data lakehouses offrent une solution abordable pour le stockage et l’analyse de données à grande échelle, tant structurées que non structurées. Microsoft Fabric réduit encore les coûts en fournissant un pool unique de capacité et de stockage qui peut être utilisé pour chaque charge de travail.

En donnant aux data scientists et aux analystes la capacité d’effectuer des analyses en temps réel sur des données en streaming, les data lakehouses permettent aux organisations de réagir rapidement et de manière proactive aux conditions changeantes au fur et à mesure qu’elles se présentent. Des charges de travail comme Fabric Intelligence en temps réel peuvent ingérer et transformer des données en streaming, interroger en temps réel et déclencher des actions en réponse.

L’architecture du data lakehouse se compose de plusieurs composants clés qui travaillent ensemble pour créer un système unifié de gestion et d’analyse des données. Voici une répartition détaillée de chaque composant :

1. Ingestion. La couche d’ingestion est responsable de la collecte des données provenant de diverses sources, y compris des bases de données, des applications, des appareils IoT et des API externes, à la fois par lots et en temps réel. Fabric Data Factory vous permet de mettre en œuvre des flux de données et des pipelines pour ingérer, préparer et transformer des données à partir d’un large éventail de sources. Cette couche garantit que toutes les données pertinentes, structurées, semi-structurées et non structurées, sont disponibles pour l’analyse, fournissant une vue complète du paysage de l’organisation.

2. Stockage. La couche de stockage sert de fondation au data lakehouse, gérant de grands volumes de données brutes à l’aide de solutions de stockage évolutives et rentables. Cette couche permet de stocker les données dans leur format brut, accueillant divers types de données, tels que du texte, des images et des vidéos, tout en éliminant le besoin de schémas rigides afin que les données puissent être plus évolutives.

3. Metadata. La couche de métadonnées catalogue les actifs de données et maintient les informations de schéma, ce qui garantit la qualité des données pour des requêtes efficaces. Les équipes de données peuvent comprendre le contexte et la structure des données avec lesquelles elles travaillent, ce qui entraîne des insights plus efficaces.

4. API. La couche API fournit l’interface que les développeurs, les data scientists et les analystes utilisent pour accéder et interagir avec les données. Cette couche est cruciale car elle permet à différentes applications et utilisateurs de travailler avec les données sans nécessiter de connaissances techniques approfondies sur l’architecture sous-jacente.

5. Consommation. La couche de consommation englobe les outils et plateformes qui donnent à chaque utilisateur la capacité d'analyser et de visualiser les données. Cela inclut des outils d’intelligence d'affaires (BI) comme Power BI, ainsi que des charges de travail de science des données et d’apprentissage automatique comme Fabric Science des données, qui utilisent les données stockées dans le lac de données. La couche de consommation transforme les données brutes en insights exploitables, permettant aux parties prenantes de toute l’organisation de prendre des décisions basées sur les données.

Que vous migriez vos données ou que vous mettiez en place une solution entièrement nouvelle, la mise en œuvre d’un data lakehouse implique plusieurs étapes critiques. Voici un aperçu étape par étape du processus, y compris les considérations clés :

1. Évaluez le paysage. Tout d’abord, vous voudrez identifier toutes vos sources de données existantes, y compris les bases de données, les applications et les flux externes. Pour comprendre les exigences de stockage, vous voudrez catégoriser les données dans ces sources comme structurées, semi-structurées ou non structurées.

2. Définissez les exigences et les objectifs. Ensuite, il est essentiel que vous définissiez clairement vos objectifs, ce qui vous aidera à déterminer vos besoins en fonction du volume de données anticipé et de la croissance. Pour protéger vos données sensibles, vous voudrez également identifier les exigences de conformité que vous devrez respecter.

3. Choisissez la pile technologique. Choisissez une solution de stockage dans le nuage ou sur site qui répond à vos besoins en matière de lac de données, puis évaluez les options pour le traitement et l’analyse des données. Vous devrez également sélectionner les outils que vous utiliserez pour le catalogage, la gouvernance et le suivi de la traçabilité.

4. Développez votre stratégie de migration.Pour minimiser les perturbations lors de l’élaboration d’une stratégie de migration, vous devrez planifier une migration par phases, en commençant par des données moins critiques. Vous devez évaluer la qualité des données, identifier les tâches de nettoyage ou de transformation nécessaires, et établir des stratégies de sauvegarde pour garantir l’intégrité des données.

5. Créez des pipelines. Une fois votre stratégie de migration établie, il est temps de mettre en place des processus pour l’ingestion de données par lots et en temps réel à l’aide d’APIs. Pour rationaliser davantage l’ingestion de données, vous voudrez également envisager de mettre en œuvre des outils d’automatisation, comme Microsoft Power Automate, pour réduire l’intervention manuelle.

6. Configurez la gestion du stockage. Lors de la configuration du système de stockage, vous devrez le faire selon la structure définie pour chaque type de données. Vous devrez établir des pratiques de gestion des métadonnées pour garantir la découvrabilité des données, et vous devrez également définir les autorisations d’accès et les protocoles de sécurité pour protéger les données.

7. Établissez un cadre analytique. À ce stade, vous pourrez connecter vos outils BI et d’analyse, comme Power BI, pour le reporting et la visualisation. Vous devrez également fournir aux développeurs les cadres, outils et points d’accès nécessaires pour l’apprentissage automatique et l’analyse avancée.

8. Surveillez, optimisez et itérez. Une fois l’implémentation terminée, vous devrez régulièrement évaluer les performances, évaluer les capacités de stockage et de traitement à l’aide de fonctionnalités de surveillance de bout en bout comme celles que l’on trouve dans Microsoft Fabric. Vous devrez également établir un mécanisme de retour d’information avec les utilisateurs pour identifier les domaines à améliorer et à optimiser.

Les plus grandes organisations au monde utilisent des architectures de data lakehouse pour optimiser l’utilisation de leurs données, améliorer la prise de décision et favoriser l’innovation dans leurs opérations. Voici quelques exemples notables de mises en œuvre réussies :

1. Une source unique de données fiables
La société néerlandaise de chaîne d’approvisionnement alimentaire Flora Food Group cherchait à consolider plusieurs outils d’analyse en une seule plateforme plus efficace, elle s’est donc tournée vers Fabric pour unifier ses canaux de reporting, d’ingénierie des données, de science des données et de sécurité en une seule solution. En connectant tous leurs flux de données, l’entreprise a pu simplifier son architecture de plateforme, réduire ses coûts et offrir des insights plus détaillés et opportuns à ses clients, améliorant ainsi la qualité du service et la satisfaction client.

2. Analytique avancée et apprentissage automatique
L’aéroport de Melbourne, le deuxième aéroport le plus fréquenté d’Australie, avait besoin de mettre à niveau ses capacités d’analyse de données pour améliorer l’efficacité opérationnelle et l’expérience des passagers. En adoptant Fabric, l’organisation a pu consolider des données provenant d’un large éventail de sources de données, y compris les systèmes de stationnement, de vente et opérationnels de l’aéroport, tout en élargissant l’accès aux informations basées sur les données pour les utilisateurs commerciaux techniques et non techniques. En conséquence, l’aéroport a gagné 30 % d'efficacité de performance dans toutes ses opérations liées aux données.

3. IA et Deep Learning
La société d’innovation numérique Avanade visait à améliorer les processus de prise de décision stratégique au sein de leur organisation en utilisant des technologies d’IA. En unifiant leur patrimoine de données avec Fabric et en formant plus de 10 000 collaborateurs à l’analyse des données, Avanade pose les bases pour que les utilisateurs adoptent plus facilement l’IA. Les utilisateurs ont pu utiliser les compétences acquises pour développer des solutions d’IA personnalisées, y compris différents tableaux de bord construits sur le langage naturel et Copilot dans Power BI.

4. Obtenez des insights en temps réel
Dener Motorsport, le principal organisateur de la Porsche Carrera Cup Brasil, avait pour mission de fournir des données complètes et à jour sur les performances et les réparations des voitures à la fois aux ingénieurs et aux clients. En adoptant Fabric et en mettant en œuvre ses fonctionnalités d’analyse en temps réel, de stockage et de reporting, l’organisation a pu mieux soutenir les parties prenantes avec des insights exploitables en temps réel. Lors d’une récente course, les ingénieurs ont même pu identifier un moteur défaillant dans une voiture de course Porsche, les incitant à retirer la voiture du marché par souci de sécurité.