Votre entreprise se développe et vous croulez sous une tonne de données de formats et de structures différents. La Data Lake est la solution que de nombreuses entreprises ont choisie pour gérer cet important volume. Comment créer une architecture data lake ? Suivez le guide dans cet article.
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Plan de l'article
Etape n°1 : Evaluer les besoins
La première étape pour créer une architecture data lake est évidemment l’évaluation des besoins. Le data lake a pour objectif de fournir une base de données mais en optimisant les coûts.
Chaque entreprise a des attentes et des moyens différents. Pour que l’architecture obtenue soit efficace, il faut que le projet soit en corrélation avec ces critères.
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En évaluant les besoins de manière détaillée, votre entreprise va limiter le risque de se ruiner en stockant un volume important de données qui n’apporteront aucune valeur ajoutée.
Etape n°2 : Classer les données
Une fois vos besoins définis, vous devez passer par la classification des données. C’est la base même du data lake. Pour ce faire, vous allez créer un répertoire par catégorie de données.
Voici quelques exemples de questions à vous poser pour classer vos données :
- Qui sont les utilisateurs ?
- Quels types de contenus ?
- Quels sont les scénarios possibles lors de l’utilisation de ces données ?
Vous pouvez ainsi obtenir des répertoires pour chaque réponse. Vous pouvez aussi vous aider des outils de profilage de données pour vous assurer de la qualité des informations obtenues.
Etape n°3 : Créer l’architecture data lake
C’est à ce stade que vous passez à la création de l’architecture date lake proprement dite. Microsoft Azure, AWS ou encore Hadoop, vous avez plusieurs environnements aux choix pour accueillir votre lac de données. Par contre le Big data doit répondre à votre objectif : faciliter l’organisation des données en vue de leur utilisation.
L’architecture doit donc respecter les règles comme le nommage des dossiers, les accès aux groupes de données ou encore les méthodes de distribution des données. Pour ce faire, il vous suffit de suivre le cycle de vie de la gestion de données.
La démarche de création est itérative, vous devez procéder petit à petit et faire des ajustements au fur et à mesure. L’architecture data lake va évoluer dans le temps en fonction de vos besoins.
Etape n°4 : Sécuriser les données
La quatrième étape consiste à sécuriser les données dans votre architecture grâce à la gestion des accès. Pour que l’utilisation de votre data lake soit optimale, il faut normaliser les accès par la mise en place d’une API commune par exemple.
Comme tout stockage de données, il y a toujours le risque de vol ou d’intrusion par les hackers. Comme il s’agit de données sensibles de votre entreprise, les procédures de protection standards ne sont pas recommandées.
Vous devez passer à un niveau supérieur pour la sécurité comme le chiffrement ou masquage de données, authentification des utilisateurs ainsi que la surveillance automatisée.
Etape n°5 : Choisir le stockage adéquat
La dernière étape pour créer votre architecture data lake est le choix de stockage. Pour ce faire, vous avez deux options : le stockage sur site et le stockage sur cloud.
Le stockage de données sur site se construit sur HDFS. C’est le meilleur moyen de garder vos données sous contrôle car le traitement et le stockage se font dans un emplacement unique. Par contre, la configuration de ce genre de data lake est très complexe et coûteuse. Les données prennent beaucoup d’espace. En outre, il y a moins de possibilités d’évolution de l’architecture.
Le stockage de données sur cloud quant à lui présente l’avantage d’être plus facile, plus rapide et plus économique. En effet, les utilisateurs peuvent incrémenter eux-mêmes les données et il nécessite peu d’espace sur site. Par contre, les données sont moins protégées des hackers et il est difficile de migrer vers un data lake si vous disposez déjà d’un data warehouse.
