Quelle est la différence entre un entrepôt de données et un data lake ?
Un entrepôt de données est un modèle de structure thématique, intégré et cohérent dont l’historique est stable. Traditionnel, hybride ou cloud, un entrepôt de données représente la « mémoire effective de l'entreprise » et rassemble ses données les plus utiles.
Un data lake est formé d'un ensemble de conteneurs de données à long terme qui permettent de capturer, de perfectionner et d'explorer n'importe quelles données brutes à l'échelle. Il repose sur des technologies peu coûteuses sur lesquelles peuvent s’appuyer de multiples installations en aval, notamment des data marts, des entrepôts de données et des moteurs de recommandations.
Comment ces deux solutions interagissent-elles ?
Les entrepôts de données permettent de structurer et d'harmoniser la qualité, la cohérence, la réutilisation et les performances des données selon un degré de concurrence élevé. Les data lakes se concentrent sur la fidélité et le stockage à long terme des données brutes originales à moindre coût, ce qui permet d'effectuer de nouvelles analyses plus agiles.
Malgré leurs différences, les entrepôts de données et les data lakes sont des solutions complémentaires qui devraient être intégrées à toutes les infrastructures de reporting et de traitement des données d’entreprise. Les entrepôts de données sont des environnements utilitaires qui favorisent la conformité : ils orientent la manière dont vous souhaitez que vos utilisateurs métier perçoivent vos données. Les data lakes, quant à eux, représentent une solution idéale pour mettre en forme et traiter les couches de données.
Lorsqu'elles sont associées, ces solutions permettent de libérer toute la valeur des données. Découvrez comment Teradata Vantage™ (la plateforme de données multi-cloud connectée et dédiée à l'analyse de données d'entreprise) peut vous aider à tirer le meilleur parti de ces deux modèles.
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