Le Modern Data Lake va-t-il se généraliser ?
La notion de Modern Data Lake commence à faire son chemin, avec pour mission d'optimiser les performances et de surmonter les défis actuels des infrastructures de données.
L’intérêt du Data Lake pour les entreprises n’est aujourd’hui plus à démontrer. Atout essentiel pour les organisations qui souhaitent pouvoir stocker, gérer et interagir rapidement avec de vastes quantités de données, son adoption est croissante. Une tendance qui est vouée à se poursuivre selon le cabinet d’étude Research and Markets, le marché des data lakes devant tripler entre 2022 et 2027, en passant de 10,2 milliards de dollars à 29,9 milliards de dollars.
Lorsque le Cloud Data Lake est apparu il y a une dizaine d’années, il a libéré les équipes data en leur permettant une gestion centralisée à distance. On voit maintenant émerger de nouveaux modèles qui ambitionnent de réinventer le système pour l’optimiser. Parmi eux, la notion de Modern Data Lake commence à faire son chemin, avec pour mission d’optimiser les performances et de surmonter les défis actuels des infrastructures, qui dérivent actuellement, dans certains cas, vers de véritables enchevêtrements de données.
Face à ces prédécesseurs historiques, le Modern Data Lake incarne une avancée révolutionnaire en fusionnant performance, évolutivité, sécurité et polyvalence. Que ce soit pour l’analyse de données complexes et multi-sources ou la gestion d’informations sensibles, il peut devenir un atout majeur de la stratégie data des entreprises. Avec l’explosion actuelle des données combinée à la migration vers le cloud, ce modèle permet de répondre aux nouveaux besoins d’agilité dans le traitement des données.
Le Modern Data Lake vs les Data Lakes historiques
Bien qu’elles aient fait leurs preuves sur plusieurs décennies, les infrastructures de données traditionnelles présentent des limites qui ne leur permettent plus de pleinement faire face aux défis actuels, tels que l'explosion de la quantité des données à traiter. Les technologies présentes au sein d’anciens Data Lakes basés sur des frameworks historiques tels qu’Hadoop ou des systèmes de stockage NAS ou noSQL, nécessitent une formation approfondie des équipes data pour les maîtriser, instaurer des règles de sécurité et un certain niveau d’évolutivité. Cette complexité d’utilisation associée à des latences rendant impossible le traitement des données en temps réel nécessitent l'utilisation de ressources humaines et financières importantes et peuvent rapidement faire de la gestion des données un véritable casse-tête.
Le Modern Data Lake va encore plus loin que les architectures de données traditionnelles grâce aux fondamentaux qui le régissent. Il permet une gestion centralisée à distance grâce à une couche d'accès fédérée permettant de se connecter à toutes les sources de données, qu'elles soient sur le cloud ou on-prem. Le Modern Data Lake intègre également une couche de sécurité et de gouvernance, de façon à pouvoir gérer l'accès, la confidentialité et le chiffrement des données, ou, pour aller plus loin, la surveillance et la journalisation. Il dispose d’un moteur de requêtes scalable et performant, accompagné de fonctionnalités propriétaires qui optimisent le temps de réponse et une exécution tolérante aux pannes pour éviter que les requêtes de longue durée et les transformations complexes n'échouent en étant limitées par la mémoire. Et enfin une couche de modélisation et de sémantique, qui comprend toutes les fonctionnalités permettant de construire, d'organiser et de partager des modèles de données avec le langage SQL standard.
Pour en démontrer les bénéfices, il suffit d’être concret. Prenons une entreprise de services ou de retail qui souhaite analyser les habitudes de ses clients. Une architecture traditionnelle telle qu’Hadoop pourrait avoir du mal à fournir cette analyse en temps réel de par ses performances, tandis qu’une solution Modern Data Lake rend cela possible. La problématique est la même pour des développeurs qui voudraient créer une application et dont la gestion de tâches pourrait s’avérer bien plus complexe. Quant à une entreprise du secteur bancaire ou financier qui possèderait des données sensibles, les configurations avancées que nécessitent les Data Lakes historiques peuvent également représenter un défi pour garantir la sécurité des données confidentielles. À l’inverse, les Data Lakes plus modernes possèdent eux des fonctionnalités de sécurité intégrées, bénéficiant de contrôles d’accès avec des politiques de gouvernance qui en facilitent la gestion.
Un Modern Data Lake comprend de nombreux connecteurs intégrés, de façon à inclure des flux de données externes dans l’exploration des données, permettant davantage d’interopérabilité qu’avec un Data Lake traditionnel. Ce modèle offre également des fonctionnalités avancées similaires à celles d’un Data Warehouse pour permettre de gérer les opérations transactionnelles directement au niveau du Data Lake. Pour cela, une prise en charge des formats de table modernes tels qu’Iceberg, Delta Lake ou Hudi, est indispensable.
Le Modern Data Lake offre donc davantage de flexibilité, de scalabilité et d’accessibilité aux données, tout en permettant aux équipes data d’avoir recours à leurs outils habituels de data engineering, data science et business intelligence, sans en changer. Combinant les avantages du Data Lake avec les fonctionnalités d’un Data Warehouse, ce modèle est qualifié de “Data Lakehouse”, offrant un environnement complet d’analyse, de gestion et de traitement de données. L’adoption d’un Data Lakehouse constitue donc la prochaine étape d’évolution pour des entreprises data-driven qui souhaitent rester compétitives et innovantes dans des secteurs fortement concurrentiels. En optimisant l’exploration de toutes leurs données, elles peuvent identifier des informations capitales pour leur développement qui ouvrent la voie à de nouvelles opportunités de croissance dans l’ère de la donnée.