Pourquoi une Architecture de Data Lakehouse?

🌊 Introduction

Dans une vidéo précédente, nous avons discuté du concept de Data Lakehouse et partagé une histoire sur la manière dont les data lakehouses ressemblent beaucoup aux opérations d'une cuisine commerciale dans un restaurant. Alors, assurez-vous de regarder cette vidéo si vous ne l'avez pas encore vue. Aujourd'hui, j'aimerais parler davantage des principaux moteurs et des valeurs fournies par une architecture de data lakehouse ouverte, ainsi que partager quelques exemples. Et pour m'aider à faire cela, je suis très heureux d'inviter Edward Calvesbert, Directeur de la gestion de produits pour les bases de données IBM, à nous rejoindre. Edward, merci d'être ici.

🔍 Tendances Macro Majeures

Les trois principales tendances macro que nous observons sur le marché sont les suivantes. Premièrement, la quantité et le coût des données explosent. Deuxièmement, les modèles de consommation des données s'étendent et changent. Et troisièmement, l'architecture des données est perturbée et transformée.

💰 Explosion des Données et Coûts Associés

Il ne fait aucun doute que la quantité de données augmente rapidement. Mais aussi, elles proviennent d'une variété de sources différentes et de nouveaux formats de données émergent. Cela signifie que pour gérer toutes ces données, les entreprises dépensent de plus en plus d'argent. Certains estiment que cela se situe dans la fourchette de 30 % par an.

📈 Évolution des Modèles de Consommation des Données

Il y a une demande croissante pour l'utilisation des données, surtout de la part des utilisateurs métier. L'analytique est devenue un composant essentiel de presque tous les emplois, et l'utilisation de l'IA se développe rapidement.

🏗️ Transformation de l'Architecture des Données

Les organisations réalisent que la manière dont les données sont gérées doit changer. L'émergence du stockage objet dans le cloud et l'adoption de formats de données ouverts permettent aux entreprises d'augmenter le retour sur investissement dans la gestion des données.

🛠️ Valeurs Clés d'une Architecture de Data Lakehouse Ouverte

Nous identifions trois valeurs clés offertes par une architecture de données ouverte. Premièrement, un data lakehouse ouvert fournit la base pour accéder, stocker, gérer et unifier facilement et de manière rentable de grandes quantités de données, et ce, à partir de différentes sources et formats différents.

🔓 Facilité de Déploiement

Un data lakehouse ouvert peut être facilement déployé dans des environnements existants, offrant aux utilisateurs un accès rapide à plus de données sans avoir à passer par des processus d'approvisionnement longs ou complexes.

💻 Optimisation des Charges de Travail Analytiques

Les data lakehouses ouverts peuvent optimiser les charges de travail analytiques pour s'exécuter là où elles sont les plus performantes et les plus rentables, le tout dans le cadre d'une architecture intégrée.

🗝️ Importance de l'Approche "Ouverte"

La Notion de "ouverture" est cruciale dans une data lakehouse. Elle devrait tirer parti des capacités des environnements de données et d'analyse existants, tout en offrant un chemin de modernisation pour les environnements existants au fil du temps.

🛣️ Analogie de l'Autoroute

Un data lakehouse est comme un réseau d'autoroutes. Certains ont des péages et d'autres pas, comme les autoroutes classiques. Une data lakehouse vous permet de prendre l'autoroute à péage lorsque vous devez vous déplacer très rapidement. Mais quand vous n'êtes pas pressé et qu'il n'y a pas de trafic, prenez l'autoroute ordinaire.

🔍 Conclusion

Le concept de data lakehouse ouverte offre une approche flexible et évolutive pour la gestion des données, permettant aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs investissements dans les données et les analyses.

🔍 FAQ (Foire Aux Questions)

Qu'est-ce qu'une data lakehouse?

Une data lakehouse est une architecture de données qui combine les capacités des entrepôts de données traditionnels avec les avantages des data lakes, offrant une approche intégrée pour la gestion, le stockage et l'analyse des données.

Quelle est l'importance de l'approche "ouverte" dans une data lakehouse?

L'approche "ouverte" garantit que les entreprises peuvent tirer parti de leurs investissements existants dans les données et les analyses, tout en offrant une flexibilité pour s'adapter aux nouvelles exigences et technologies.

Comment une data lakehouse peut-elle aider les entreprises à réduire les coûts?

Une data lakehouse peut aider les entreprises à réduire les coûts en optimisant les charges de travail analytiques, en fournissant un accès plus rapide aux données et en évitant les coûts de migration ou de remplacement des environnements existants.

Quels sont les avantages de l'utilisation d'une architecture de data lakehouse ouverte?

Les avantages incluent une meilleure accessibilité et une gestion plus efficace des données, une plus grande agilité pour répondre aux besoins changeants des entreprises, ainsi qu'une réduction des coûts et une meilleure gouvernance des données.