Data lake

Un data lake est un système de stockage pour les données, conçu pour conserver de grands volumes d’informations, structurées ou non. Il permet de centraliser toutes les données d’une organisation, sans les transformer à l’avance.

Ce terme est devenu essentiel avec la croissance des données générées par les entreprises. Il est utilisé par les équipes IT, mais aussi par les directions métier, pour appuyer les prises de décisions.

Qu’est-ce qu’un data lake ?

Un data lake, ou lac de données, est un espace de stockage numérique. Il permet de regrouper toutes les données d'une entreprise en un seul endroit.

Contrairement à un entrepôt de données (data warehouse), un data lake accueille des données brutes. Cela signifie qu’on peut y stocker n’importe quel type de données sans les trier ni les structurer au préalable.

Les données peuvent être des fichiers texte, des images, des vidéos, des journaux de serveurs, ou encore des données issues d’objets connectés.

Les entreprises s’en servent souvent comme base pour l’analyse de données, l’intelligence artificielle ou le reporting avancé.

À quoi sert un data lake ?

Un data lake est utilisé pour centraliser toutes les données utiles d’une entreprise. Cela facilite l'accès aux informations, leur analyse et leur valorisation.

Il est utile dans plusieurs situations :

• Analyser le comportement des clients à partir de données de navigation web ou d’applications
• Optimiser des processus industriels à partir de capteurs connectés
• Croiser des données RH, production et vente pour appuyer des décisions stratégiques
• Tester des modèles d’intelligence artificielle sur de grands volumes de données

Les data lakes sont particulièrement utiles pour les grandes entreprises, mais aussi pour les PME traitant des volumes de données en croissance.

Comment fonctionne un data lake ?

Un data lake fonctionne comme un dépôt dans lequel les données sont enregistrées sans modification, souvent sous forme de fichiers.

Il repose sur une architecture distribuée, souvent dans le cloud. Cela permet de gérer de très grands volumes à faible coût.

Les données sont classées avec des métadonnées, qui facilitent leur recherche et leur usage futur. Ces métadonnées décrivent par exemple la date, la source et le format du fichier.

L’accès aux données est géré par des outils de gouvernance, pour garantir la sécurité et la conformité réglementaire.

Des logiciels spécialisés sont ensuite utilisés pour transformer, nettoyer, ou analyser ces données selon les besoins des utilisateurs métier ou des équipes techniques.

Différences avec des notions proches

Un data lake est souvent confondu avec un data warehouse. Pourtant, leurs usages et structures diffèrent.

• Data warehouse : Stocke des données structurées et déjà transformées. Il est optimisé pour le reporting et les tableaux de bord.
• Data lake : Stocke des données brutes, prêtes à être utilisées par des outils plus avancés comme le machine learning.

Un autre terme proche est le data mart, qui désigne un sous-ensemble du data warehouse, dédié à un service ou une fonction précise (comme les ventes ou les RH).

Exemples ou cas d’usage concrets

Une entreprise de transport peut collecter en continu les données de capteurs situés sur ses camions (vitesse, consommation, géolocalisation). Ces données sont envoyées dans un data lake, puis analysées afin d’optimiser les trajets et réduire les coûts.

Un service RH peut centraliser toutes ses sources de données (CV, enquêtes internes, évaluations, indicateurs sociaux) dans un data lake. Cela permet de mieux piloter les politiques de recrutement ou de diversité.

Dans la santé, des hôpitaux utilisent des data lakes pour regrouper des résultats d’analyses, des images médicales et des dossiers patients. Ces informations servent ensuite à la recherche médicale ou à l’amélioration de la qualité des soins.

Des plateformes e-commerce analysent les clics, recherches et paniers abandonnés. En centralisant ces données dans un data lake, elles peuvent personnaliser leurs offres et améliorer l’expérience client.

Enfin, dans la finance, les data lakes sont utilisés pour détecter des fraudes en croisant des données internes et externes en temps réel.