Data Lakehouse
Le Data Lakehouse combine la souplesse et le coût du Data Lake avec des mécanismes de fiabilité, de gouvernance et de performance historiquement associés au Data Warehouse.
Comment cela fonctionne
Les données restent dans un stockage objet ouvert, mais une couche de table apporte transactions, gestion de schéma, historique des versions et optimisation des lectures. Plusieurs moteurs peuvent exploiter le même socle pour la BI, la data science ou l’IA. La réussite dépend moins du nom de l’architecture que de la qualité des modèles, des contrôles et des règles d’accès mis en œuvre.
Exemple concret
Une direction data peut stocker les événements numériques et les données commerciales sur un même socle. Les analystes interrogent des tables certifiées, tandis que les data scientists accèdent aux données détaillées nécessaires à leurs modèles.
Principaux avantages
- Socle commun pour BI et IA
- Formats ouverts
- Réduction des copies de données
Points de vigilance
- Architecture et exploitation complexes
- Performances à concevoir par usage
- Risque de dépendance à un écosystème
Questions fréquentes
Le Lakehouse supprime-t-il toute modélisation ?
Non. Les tables brutes ne suffisent pas à produire des décisions fiables. Les règles métier, modèles analytiques et indicateurs doivent toujours être explicités.
Est-ce adapté au reporting financier ?
Oui si les données certifiées, les contrôles, l’historisation et les performances répondent aux exigences du reporting concerné.
Termes associés
Pour approfondir : Databricks - Data Lakehouse