Qu’est-ce qu’un lac de données (Data Lake) et un marais de données (Data Swamp) ?

Un lac de données est une architecture de stockage de données qui permet de stocker des données brutes de toutes les sources de données d’une entreprise. Contrairement à un entrepôt de données traditionnel, un lac de données ne nécessite pas de modélisation de données préalable, ce qui permet aux entreprises de stocker des données non structurées, semi-structurées et structurées de toutes sortes.

Cependant, sans une gouvernance adéquate des données et une architecture d’entreprise bien pensée, un lac de données peut rapidement devenir un marais de données, ce qui peut entraîner une perte de valeur et de pertinence pour l’entreprise.

Dans un marais de données, les informations stockées ne sont pas gérées de manière appropriée. Les données peuvent être dupliquées, inexactes, incomplètes ou obsolètes, ce qui peut entraîner des erreurs dans les analyses et la prise de décision.

Pensez à l’architecture d’entreprise pour éviter le chaos dans votre lac de données.

Le concept de lac de données est devenu de plus en plus populaire ces dernières années. Cependant, une mauvaise architecture peut rapidement se transformer en un véritable chaos, ce qui rend la tâche des utilisateurs difficile, voire impossible.

C’est là que l’architecture d’entreprise intervient. L’AE est une approche holistique pour concevoir et gérer les systèmes d’information d’une entreprise. Elle permet de définir une vision claire de la façon dont les différents composants du système doivent interagir entre eux, en utilisant une approche systémique pour aligner les besoins métier avec les solutions technologiques.

L’architecture d’entreprise aide à éviter les chaos et à valoriser votre lac de données avec des activités clés, comme :

  • L’urbanisation des systèmes d’information pour anticiper l’intégration du lac de données dans le paysage applicatif et organisationnel.
  • La modélisation des données et la mise en place de référentiels pour contrôler le lac de données et éviter qu’il ne devienne un marais de données.
  • Le pilotage du changement centré sur les données et les usages pour transformer le contenu du Data Lake en avantages compétitifs réels.
  • La définition de l’architecture cible de l’entreprise pour garantir l’alignement de la stratégie d’entreprise avec les systèmes d’information.
  • La conception et la mise en place de processus de gouvernance de l’information pour assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données.

Comment éviter un marais de données grâce à une gouvernance des données efficace.

Les lacs de données ont été présentés par le marché comme une solution presque miracle pour l’analyse des données, par contre, leur mise en place peut se révéler complexe et difficile à gérer sans une gouvernance des données adéquate.

La gouvernance des données est donc cruciale pour éviter un marais de données non gérées et non identifiées. Voici les points clés à retenir :

  • La gouvernance des données permet de définir les règles et les processus nécessaires pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données dans le lac de données.
  • Une gouvernance des données efficace permet également d’optimiser l’adoption et l’utilisation des données par les utilisateurs métiers, tout en réduisant les coûts de stockage et de traitement inutiles ou redondantes.
  • Les processus de gouvernance de l’information doivent être conçus et mis en place de manière à assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données, ainsi qu’à favoriser leur utilisation par les utilisateurs métiers.
  • En somme, une gouvernance des données efficace est cruciale pour garantir la qualité et la pertinence des données stockées dans le lac de données, et pour en faire un atout compétitif pour l’entreprise.

Avis d’expert

La mise en place d’une architecture d’entreprise solide et d’une gouvernance des données efficace est cruciale pour garantir que votre lac de données soit capable d’augmenter la productivité, compétitivité et donner de la valeur à votre entreprise, et ne se transforme pas en un marais de données difficile à gérer.

L’urbanisation des systèmes d’information, la modélisation de données, le pilotage du changement centré sur les données, la définition de l’architecture cible de l’entreprise et la conception de processus de gouvernance de l’information sont essentielles pour assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données stockées et pour optimiser leur utilisation par le métier.

En mettant en place ces bonnes pratiques, vous pourrez exploiter pleinement le potentiel de vos données et ajouter de la valeur à votre entreprise, plutôt qu’un fardeau difficile à gérer.

Un Data Lake sans architecture d’entreprise et gouvernance de données est un saut dans le vide !

Références :

https://www.silicon.fr/avis-expert/un-data-lake-sans-architecture-dentreprise-est-un-saut-dans-le-vide

https://www.cartelis.com/blog/data-lake-definition-enjeux/

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