Dans le monde de la donnée, deux architectures ont longtemps dominé : le Data Warehouse (entrepôt de données), optimisé pour la Business Intelligence (BI), et le Data Lake (lac de données), conçu pour stocker des données brutes à grande échelle. Chacun a ses forces, mais aussi ses faiblesses, forçant les entreprises à utiliser les deux en parallèle. Le Data Lakehouse émerge comme une solution unifiée qui promet le meilleur des deux mondes.
Le dilemme : Data Warehouse vs. Data Lake
Traditionnellement, les entreprises chargeaient leurs données structurées dans un Data Warehouse pour des analyses SQL rapides et des rapports de BI. C'est une approche fiable et performante, mais coûteuse et peu flexible pour les données non structurées (texte, images) ou les cas d'usage de Machine Learning.
Par exemple, une requête typique pour un rapport de ventes ressemblerait à ceci :
-- Calcul du chiffre d'affaires mensuel par pays
SELECT
DATE_TRUNC('month', order_date) AS sales_month,
country,
SUM(revenue) AS total_revenue
FROM sales
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 3 DESC;Le Data Lake est apparu pour répondre à ce besoin de flexibilité. En stockant des données de tout format à faible coût, il est devenu le terrain de jeu des Data Scientists. Cependant, sans une gouvernance stricte, il peut rapidement se transformer en "Data Swamp" (marais de données), où la qualité et la fiabilité des données sont compromises.
Qu'est-ce qu'un Data Lakehouse ?
Un Data Lakehouse est une nouvelle architecture de données qui implémente les structures et les fonctionnalités de gestion de données d'un Data Warehouse directement sur le stockage peu coûteux d'un Data Lake. Concrètement, il combine :
- La flexibilité et le faible coût du Data Lake.
- La fiabilité, la gouvernance et les performances (transactions ACID, schema enforcement) du Data Warehouse.
Ceci est rendu possible par une nouvelle couche de métadonnées transactionnelles au-dessus du stockage de fichiers ouverts (comme Apache Parquet), avec des formats comme Delta Lake, Apache Iceberg ou Apache Hudi.
Les avantages clés
- Architecture simplifiée : Un seul système pour la BI, l'analyse SQL, la Data Science et le Machine Learning. Fini la duplication des données.
- Coûts réduits : Utilise le stockage objet standard du cloud (ex: Amazon S3, Azure Data Lake Storage), beaucoup moins cher que le stockage propriétaire des Data Warehouses.
- Données toujours à jour : Les équipes BI et ML travaillent sur la même source de données, éliminant les latences liées aux pipelines ETL complexes.
- Ouverture et flexibilité : Basé sur des formats de fichiers ouverts, il évite d'être prisonnier d'un seul fournisseur.
Quand l'utiliser ?
Le Data Lakehouse est particulièrement pertinent si vous cherchez à moderniser votre plateforme de données, à unifier vos équipes BI et Data Science, ou si vous construisez une nouvelle architecture et souhaitez un design pérenne et évolutif. Il représente une évolution majeure, simplifiant la manière dont les entreprises exploitent la pleine valeur de leurs données.