Autrefois, les entreprises se tournaient vers les entrepôts de données pour gérer, stocker et traiter les données collectées. Cependant, l’arrivée des Big Data a mis ces systèmes à rude épreuve, les a poussés à leurs limites et a augmenté les coûts de stockage. Par conséquent, certaines entreprises ont commencé à transférer leurs données vers un nouveau type d’entrepôt, appelé un data lake.

Le data lake offre une structure qui présente de nombreux avantages par rapport à d’autres types de référentiels de données tels que les entrepôts de données ou les magasins de données, en partie grâce à sa capacité à stocker tout type de données — internes, externes, structurées ou non. En raison de l’absence de structure et d’une plus grande flexibilité du data lake, il est relativement aisé de modifier les modèles et requêtes du référentiel, ou encore de reconfigurer la structure en fonction de l’évolution des besoins de l’entreprise.

En plus des avantages structurels, le data lake tend à améliorer l’accessibilité et la démocratisation des données. Bien que les data scientists soient généralement les principaux utilisateurs des data lakes, le référentiel permet à tous d’extraire rapidement et efficacement des informations exploitables des données d’entreprise. Cette accessibilité favorise l’exploration itérative et fait du data lake le candidat parfait pour trouver des solutions à des problèmes moins structurés qui exigent des solutions flexibles.

Que pourriez-vous exiger de plus d’un entrepôt de données ?

Comme vous avez décidé que le data lake était fait pour vous et votre entreprise, il est temps de découvrir par où commencer. Dans cet article, nous abordons les bonnes pratiques de configuration d’un data lake et expliquons comment exploiter les outils d’intégration des données pour garantir une réussite durable.

Télécharger Cloud Data Lakes maintenant
En savoir plus

Premiers pas avec les data lakes

Afin de développer un data lake qui soutienne vos objectifs professionnels, vous devez d’abord répondre à quelques questions fondamentales pour identifier vos besoins organisationnels :

  • Où se trouvent vos données ?
  • Quels types de données possédez-vous ?
  • Qu’arrive-t-il à vos données ?
  • Vos données sont-elles exactes et sûres ?
  • Comment procéder pour ne pas être soumis aux contraintes d’une technologie ou d’un prestataire unique ?
  • Comment exploiterez-vous les futures innovations industrielles ?

En plus de comprendre l’état de vos données, vous devrez également considérer qui accédera à vos données et comment, puisque l’avantage principal d’un data lake est de faciliter l’accès aux données.

Une fois ces facteurs évalués et votre stratégie idéale de gestion des données établie, vous êtes prêt à créer un référentiel de données qui supportera vos exigences actuelles et évoluera pour satisfaire vos futurs besoins en matière de stockage des données.

Télécharger Data Lakes: Purposes, Practices, Patterns, and Platforms maintenant
En savoir plus

La migration vers le data lake en 5 étapes

Avec l’essor des solutions de data lake et de gestion, il peut être tentant d’acheter un outil standard et d’en rester là. Pour créer un système efficace de stockage et de gestion, il faut toutefois suivre les bonnes pratiques stratégiques suivantes :

1) Adaptez-vous aux volumes de données à venir

La quantité de données disponibles est immense et elle ne cesse de croître. Vous devrez déterminer le mode de gestion des projets de données actuels et à venir dans votre data lake. Cela signifie que vous devez vous assurer d’avoir assez de développeurs, mais aussi de processus, afin de gérer, nettoyer, et gouverner des centaines de milliers de nouvelles sources de données, de manière efficace et rentable, sans nuire à la performance.

2) Concentrez-vous sur les résultats de l’entreprise

Vous ne pouvez pas transformer votre entreprise sans comprendre ce qui est important pour vos activités commerciales. Il est essentiel de comprendre les principales initiatives commerciales de l’organisation pour identifier les questions, cas d’usage, analyses, données, et exigences architecturales et technologiques sous-jacentes de votre data lake.

3) Agrandissez votre équipe chargée des données

De plus en plus, la qualité des données revêt une importance stratégique à l’échelle de l’entreprise et implique la participation de personnes issues de différents services, pas seulement de l’équipe informatique. Les données de mauvaise qualité entravent souvent le travail des analystes. Il est donc logique d’associer les utilisateurs métiers dans votre processus de qualité des données. Les analystes possèdent les connaissances et compétences dans ce domaine pour choisir les données qui conviennent aux besoins professionnels. En leur offrant un accès en libre-service, vous veillez à ce que votre data lake remplisse certains de ses principaux objectifs.

4) Pérennisez votre infrastructure

Les besoins professionnels évoluent constamment. Votre data lake devra donc certainement s’exécuter sur d’autres plateformes. Étant donné que les différentes équipes au sein d’une même organisation utilisent souvent des fournisseurs de Cloud différents, selon leurs besoins et leurs ressources, la plupart des entreprises opèrent dans une infrastructure multi-Cloud.

Si c’est le cas de votre organisation, vous devrez vous assurer que votre infrastructure de données peut le gérer en choisissant une stratégie flexible qui vous permettra de rester réactif face à l’évolution de vos choix technologiques. La méthodologie Data Vault vous procure la flexibilité nécessaire pour intégrer en continu de nouveaux types de données. C’est souvent une bonne approche.

5) Créez une stratégie de gouvernance des données

N’attendez pas que votre data lake soit établi pour penser à la qualité des données. Tout projet de Big Data requiert une stratégie bien élaborée de gouvernance des données qui contribue à garantir la cohérence et le partage des processus et responsabilités. Commencez par identifier les moteurs d’activité pour les données devant faire l’objet d’un contrôle rigoureux. Identifiez aussi les bénéfices attendus. Cette stratégie sera la base de votre cadre de gouvernance des données.

Télécharger GDPR, CCPA and Beyond: 16 Practical Steps to Global Data Privacy Compliance with Talend maintenant
En savoir plus

Comment trouver le meilleur outil d’intégration des données

La transition vers un data lake peut s’avérer compliquée, mais un outil d’intégration des données saura vous aider à surmonter la plupart des obstacles. Cherchez une solution qui supporte chaque étape de la gestion des données d’entreprise, de l’ingestion au partage des données. Un outil de gestion des données doit :

  • Se connecter à un nombre illimité de sources de données et vous permettre d’ajouter facilement de nouvelles sources
  • Traiter les données de manière ultra-performante et sécurisée
  • Traiter les données par lots et en temps réel, quelle que soit la vitesse
  • Intégrer un apprentissage automatique et des outils de qualité des données
  • Intégrer une gouvernance des données, une gestion des métadonnées, et un suivi du lignage des données
  • Offrir des outils en libre-service accessibles à tous, des utilisateurs professionnels aux data scientists qualifiés
  • S’exécuter sur n’importe quel Cloud ou n’importe quelle plateforme sur site
  • Intégrer des capacités et services de Data Vault

Un outil remplissant toutes ces conditions ne vous aidera pas seulement à réussir la configuration de votre data lake. Grâce à lui, l’entretien de votre data lake sera plus simple, plus efficace, et parfaitement adapté à vos besoins.

Télécharger Cinq bonnes pratiques éprouvées en matière de data lake maintenant
En savoir plus

Lenovo augmente son chiffre d’affaires de 11 % grâce à un data lake Cloud

Lenovo, l’un des plus importants fabricants d’ordinateurs au monde, analyse plus de 22 milliards de transactions de données structurées et non structurées chaque année,  pour obtenir une vue à 360 degrés de chacun de ses millions de clients à travers le monde. Avec toutes ces données à disposition, Lenovo a eu du mal à transformer rapidement des lignes d’informations clients en véritables informations exploitables et applicables à la création de produits innovants. Ce défi a poussé Lenovo à s’associer à Talend pour développer un data lake Cloud agile prenant en charge l’analyse prédictive en temps réel.

En combinant l’ensemble des données disponibles dans un référentiel unique, l’équipe d’analystes de Lenovo accède à plus de 60 sources, ce qui lui permet d’avancer dans sa quête pour améliorer l’expérience client et se distinguer de ses concurrents. Ce projet de data lake Cloud a permis à l’entreprise d’obtenir des résultats mesurables attribués, par exemple une augmentation du chiffre d’affaires par unité de 11 pour cent, une réduction des coûts opérationnels de plus de 1 million USD en un an tout en doublant la productivité, et une diminution des délais de reporting et de traitement de quelques heures à quelques minutes.

Télécharger Build a True Data Lake with a Cloud Data Warehouse maintenant
En savoir plus

De nombreuses autres organisations se rendent compte que la transition vers un data lake Cloud est le choix idéal pour tirer parti de la puissance de leurs Big Data. Il ne s’agit plus de savoir si vous avez besoin d’un data lake ou non, mais d’identifier la solution à déployer. Talend Cloud offre une plateforme complète de transformation des données brutes en informations précieuses.

La solution Talend s’appuie sur une méthodologie éprouvée et adopte une approche de normes ouvertes, qui élimine bon nombre des obstacles courants rencontrés lors du déploiement de data lakes. En réduisant le codage manuel, elle résout les problèmes de portabilité et maintenance. De plus, sa plateforme évoluée permet d’automatiser les tâches répétitives, afin que les développeurs se concentrent sur des tâches de plus grande valeur telles que l’apprentissage automatique.

Prêt pour une structure efficace de gestion des données ? Commencez à développer un data lake adapté aux IPC de votre entreprise, grâce à un essai gratuit de Talend Cloud Integration.