Data Lake vs. Cloud Data Warehouse : Un guide pratique pour les data scientists
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Les data lakes offrent une flexibilité schema-on-read pour le ML et l'analyse avancée, tandis que les entrepôts de données cloud privilégient le schema-on-write pour la BI à haute concurrence. Les lakehouses, alimentés par des formats de table ouverts comme Delta Lake, combinent le meilleur des deux en apportant les transactions ACID et les performances BI aux data lakes.
Un data lake stocke des données brutes et non traitées dans tous les formats sur un stockage objet à faible coût en utilisant le schema-on-read, ce qui le rend idéal pour l'apprentissage automatique et l'analyse avancée ; un entrepôt de données cloud impose le schema-on-write et le stockage en colonnes pour offrir des performances SQL à haute concurrence pour les charges de travail de business intelligence. Les principales différences entre les data lakes et les entrepôts de données cloud résident dans les exigences de structure des données, les caractéristiques de performance des requêtes, la maturité de la gouvernance et le coût par téraoctet – les data lakes l'emportant sur la flexibilité et les entrepôts sur la fiabilité pour les rapports structurés. Les data lakehouses, construits sur des formats de table ouverts comme Delta Lake, résolvent le compromis fondamental en fournissant un support de transaction ACID et des performances de requête de niveau BI directement sur le stockage du lac, et les analystes prévoient que les lakehouses représenteront plus de la moitié des charges de travail d'analyse d'entreprise dans les années à venir.