Qu’est-ce qu’un lac de données ?

Introduction

À l’ère du big data, de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (AA), les lacs de données sont devenus des éléments essentiels des stratégies modernes en matière de données. L’essor de ces technologies a entraîné une croissance exponentielle du volume, de la variété et de la vitesse des données, créant un besoin urgent de solutions de stockage de big data évolutives. Les lacs de données permettent aux entreprises de maximiser la valeur de leurs données en proposant des solutions de données basées sur le cloud qui permettent des analyses avancées, la modélisation prédictive et la prise de décision en temps réel. En conséquence, le marché mondial des lacs de données connaît une croissance considérable, sa valeur devant atteindre 34,07 milliards de dollars d’ici 2030.

L’une des différences fondamentales entre les lacs de données et les entrepôts de données réside dans leur approche du stockage et du traitement des données. Les entrepôts de données fonctionnent sur un modèle de schéma en écriture, qui exige que les données soient structurées et organisées avant d’être stockées. En revanche, les lacs de données exploitent une architecture de schéma en lecture, qui permet d’ingérer et de structurer les données brutes uniquement lorsqu’elles sont interrogées. Grâce à cette flexibilité, les lacs de données sont particulièrement adaptés aux cas d’utilisation impliquant des lacs de données cloud natifs, l’exploration dynamique des données et l’évolution des besoins d’analyse. 

Cependant, à mesure que les entreprises adoptent davantage les architectures de lac de données, la gouvernance et la protection des données deviennent primordiales. Sans mesures robustes pour garantir l’intégrité et la protection des données sensibles, les entreprises risquent de s’exposer aux cybermenaces. Des sociétés telles que Zscaler, spécialisées dans la protection unifiée des données, relèvent ces défis en intégrant des fonctionnalités avancées pour protéger les données sensibles au repos et en mouvement. En tirant parti d’une approche globale de la sécurité des données, les entreprises peuvent mettre en place des solutions évolutives, sécurisées et efficaces qui répondent aux exigences croissantes de big data et des environnements cloud. 

Dans ce paysage en pleine évolution, les lacs de données se trouvent à la croisée de l’innovation et des opportunités, ouvrant la voie à l’avenir des pipelines ETL, des analyses avancées et de la gestion sécurisée des données.

Comprendre le concept de lac de données

Un lac de données est une approche moderne de stockage et de gestion des données qui s’appuie sur le principe du « schéma en lecture ». Contrairement aux systèmes traditionnels où les données doivent être structurées et formatées pour correspondre à un schéma prédéfini avant d’être stockées, le schéma en lecture permet d’ingérer les données dans leur format brut, puis de les interroger ou de les analyser selon les besoins. Cette flexibilité change la donne dans le monde actuel axé sur les données, où les entreprises doivent s’adapter rapidement à l’évolution des demandes et des connaissances.

Stockage de tous types de données

L’une des caractéristiques déterminantes d’un lac de données est sa capacité à stocker un mélange de données structurées, semi-structurées et non structurées.

• Les données structurées comprennent des lignes dans une base de données ou des feuilles de calcul soigneusement formatées.
• Les données semi-structurées font référence à des formats tels que les fichiers JSON, XML ou CSV.
• Les données non structurées englobent tout, des e-mails et des vidéos aux relevés des capteurs IoT.

IDC estime qu’il y aura 175 zettaoctets de données dans le monde d’ici 2025, dont 80 % ne seront pas structurées. Ainsi, la capacité à stocker et à gérer différents types de données est une caractéristique essentielle des lacs de données. En dissociant le stockage des schémas rigides, les lacs de données garantissent qu’aucune donnée précieuse n’est écartée en raison de contraintes de format, offrant ainsi aux entreprises un référentiel centralisé pour tous leurs besoins en matière de stockage de big data.

Flexibilité et évolutivité

La véritable puissance d’un lac de données cloud natif réside dans sa flexibilité et son évolutivité. Les systèmes traditionnels comme les entrepôts de données, bien qu’excellents pour les analyses structurées, peinent à gérer le volume, la variété et la vitesse des données modernes. L’architecture d’un lac de données, en revanche, est conçue pour s’adapter aisément à la croissance des données. Qu’il s’agisse de téraoctets ou de pétaoctets, les solutions de données basées sur le cloud permettent aux entreprises d’étendre leurs capacités de stockage et de traitement sans avoir à procéder à des refontes coûteuses de leur infrastructure. 

Cette évolutivité est particulièrement précieuse pour les pipelines ETL, où les données brutes doivent être extraites, transformées et chargées à la demande. Les entreprises peuvent ingérer des données provenant de diverses sources (qu’il s’agisse de systèmes sur site, de plateformes cloud ou de dispositifs IoT) et conserver la liberté de les traiter ultérieurement à mesure que de nouveaux cas d’utilisation se présentent.

Avantage commercial d’un lac de données

La flexibilité de l’architecture du lac de données ne simplifie pas seulement la gestion des données ; elle favorise également des résultats commerciaux mesurables. Une enquête Aberdeen a révélé que les entreprises qui exploitent des lacs de données ont surpassé leurs concurrents de 9 % en termes de croissance organique du chiffre d’affaires, grâce à leur capacité à recueillir rapidement des informations et à prendre des décisions basées sur les données. Pour les sociétés de cybersécurité, cela signifie être capable de corréler les menaces sur de vastes ensembles de données, d’identifier plus rapidement les vulnérabilités et d’améliorer leurs stratégies de gouvernance des données, autant d’éléments essentiels au déploiement de mesures robustes de protection des données.

Quelle est l’architecture d’un lac de données ?

Un lac de données est conçu pour gérer les complexités du stockage de big data, permettant une ingestion, une gestion et une analyse transparentes des données de manière économe et évolutive.

Composants essentiels d’un lac de données

• Couche de stockage : fondement de tout lac de données, la couche de stockage peut être mise en œuvre dans le cloud (par exemple, AWS S3, Azure Data Lake), sur site ou dans un environnement hybride.
• Outils d’ingestion de données : des outils tels qu’Apache Kafka, AWS Glue ou Apache NiFi sont couramment utilisés pour gérer le flux continu de données structurées et non structurées tout en conservant la flexibilité nécessaire au traitement en temps réel ou par lots.
• Catalogue de données : des outils de gestion des métadonnées tels qu’Informatica ou Talend aident à créer un catalogue qui organise les ressources de données, suit leur lignée et établit des politiques de gouvernance des données.
• Outils d’analyse : des plateformes telles qu’Apache Spark, Presto ou Dremio permettent aux entreprises de transformer des données brutes en informations exploitables.

Quels sont les avantages d’un lac de données ?

Les entreprises adoptent de plus en plus d’architectures de lac de données pour stocker et analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées. La flexibilité et l’évolutivité inégalées des lacs de données en font la pierre angulaire des solutions de données basées sur le cloud pour l’analyse avancée et la prise de décision.

• Évolutivité : les lacs de données peuvent stocker des pétaoctets de données sans dégradation des performances, ce qui en fait la solution idéale pour gérer de manière rentable des ensembles de données dont le volume ne cesse de croître.
• Flexibilité : contrairement aux entrepôts de données rigides, les lacs de données gèrent divers types et formats de données, tels que JSON, XML, vidéo et texte.
• Rentabilité : en exploitant le matériel standard ou le stockage dans le cloud, les entreprises peuvent réduire les coûts par rapport aux architectures de stockage traditionnelles.
• Prise en charge des analyses avancées : les lacs de données servent de base à l’apprentissage automatique, à l’IA et à d’autres analyses avancées.
• Démocratisation des données : les lacs de données offrent aux parties prenantes de l’entreprise un accès plus large aux données tout en permettant une gouvernance appropriée des données.

Défis liés aux lacs de données

Les lacs de données permettent aux entreprises de regrouper de vastes quantités de données structurées et non structurées dans un référentiel centralisé. Cependant, malgré leur flexibilité et leur potentiel, les lacs de données présentent plusieurs défis qui peuvent compliquer leur utilité, en particulier pour les entreprises qui privilégient une cybersécurité et une gouvernance des données robustes.

• Prolifération des données : les lacs de données sont conçus pour accueillir tous les types de données, mais faute de surveillance appropriée, le volume de données ingérées peut croître de manière incontrôlable. Cette prolifération de données augmente non seulement les coûts de stockage, mais peut également entraîner des difficultés pour identifier et récupérer les informations pertinentes. Cette croissance non gérée peut nuire à l’efficacité de l’architecture de lac de données des entreprises qui traitent des données sensibles ou critiques pour la sécurité.
• Problèmes de gouvernance : l’absence de cadres solides de gouvernance des données peut transformer l’atout que représente un lac de données en un handicap. Garantir l’exactitude, la sécurité et la conformité des données stockées dans les lacs de données cloud natifs exige des politiques et des outils robustes. Les entreprises de cybersécurité qui déploient des architectures Zero Trust sont confrontées au défi supplémentaire de maintenir des contrôles centrés sur l’identité tout en garantissant la conformité avec des réglementations telles que le RGPD et la HIPAA.
• Risque de « marais de données » : un lac de données mal géré peut se transformer en un « marais de données », c’est-à-dire un référentiel saturé de données désorganisées, dupliquées ou non pertinentes. Cela diminue non seulement la valeur du lac de données, mais augmente également le risque d’exposer des informations sensibles. Les entreprises doivent déployer des solutions de données basées sur le cloud qui harmonisent, dédupliquent et enrichissent les données pour éviter cet écueil.
• Défis liés à l’intégration : les systèmes traditionnels, souvent construits sur des architectures obsolètes, peuvent avoir du mal à s’intégrer aux solutions modernes de lac de données. Cela crée des goulots d’étranglement dans les pipelines ETL et les lacs de données, empêchant la fluidité du flux de données. Pour les entreprises qui misent sur la protection des données, il est essentiel de s’assurer que les systèmes existants peuvent contribuer au cadre de protection unifié et en tirer parti.
• Problèmes de sécurité : les lacs de données stockent souvent des données non structurées, telles que des e-mails, des documents et des journaux, qui peuvent contenir des informations sensibles. La protection de ces données exige des mesures de sécurité avancées, telles que les principes Zero Trust et une visibilité granulaire sur l’accès des utilisateurs. Sans mesure de protection adéquate, les lacs de données peuvent devenir des cibles de choix pour les violations, mettant en péril la sécurité du lac de données et la réputation de l’entreprise.

Cas d’utilisation des lacs de données

Alors que les entreprises s’appuient toujours plus sur la prise de décision basée sur les données, les lacs de données se sont imposés comme des solutions polyvalentes pour gérer des volumes massifs de données structurées et non structurées. Grâce à une architecture de lac de données cloud native, les entreprises peuvent accéder à des informations adaptées à leur secteur tout en maintenant des pratiques rigoureuses de gouvernance et de sécurité des données. Voici quelques cas d’utilisation clés des lacs de données dans divers secteurs :

• Soins de santé : stockage de données génomiques et de données sur les patients pour la médecine personnalisée et la prévision des maladies
• Finance : détection des fraudes et rapports de conformité grâce à l’analyse des journaux de transactions et des données clients
• Commerce de détail : optimisation des stocks et personnalisation de l’expérience client grâce à l’analyse du comportement
• IoT : traitement des données de télémétrie provenant d’appareils connectés à des fins de maintenance prédictive
• Cybersécurité : agrégation des journaux SIEM, SOAR et des systèmes de terminaux à interroger afin de détecter les menaces et les vulnérabilités

Tendances futures des lacs de données

Alors que les entreprises continuent d’exploiter la puissance du stockage de big data, l’évolution des lacs de données redéfinit la manière dont elles gèrent et sécurisent leurs informations. Avec une croissance prévue du marché des lacs de données à un TCAC remarquable de 23,8 % entre 2024 et 2030, il est essentiel de comprendre les tendances futures pour garantir l’évolutivité, la sécurité et l’innovation. Voici quelques développements clés à surveiller :

Architecture « lakehouse » (lac-entrepôt)

La frontière entre les lacs de données et les entrepôts de données s’estompe, donnant naissance à l’architecture « lakehouse », un modèle hybride combinant l’évolutivité et la flexibilité des lacs de données avec la gestion structurée des données et les performances des entrepôts de données. En permettant une intégration transparente des données structurées et non structurées, les lakehouses réduisent les frais généraux liés à l’ETL et prennent en charge les analyses avancées. Pour les entreprises qui adoptent une approche Zero Trust, l’intégration sécurisée de l’architecture des lacs de données avec les cadres de type lakehouse garantit la gouvernance des données dans les environnements hybrides.

Gouvernance optimisée par l’IA

La gestion des métadonnées et la garantie de la qualité des données dans les lacs de données cloud natifs volumineux constituent une tâche colossale. La gouvernance optimisée par l’IA transforme ce processus en automatisant le balisage des métadonnées, le catalogage des données et la classification à grande échelle. Cette tendance améliore la gouvernance des données tout en réduisant les efforts manuels, offrant aux équipes de cybersécurité une visibilité en temps réel sur les flux de données sensibles, ce qui est essentiel pour les modèles Zero Trust centrés sur l’identité.

Lacs de données en périphérie

À mesure que les dispositifs IoT prolifèrent, de plus en plus d’entreprises déploient des lacs de données en périphérie pour traiter les données au plus près de leur source. En réduisant la latence et en facilitant la prise de décision en temps réel, ces solutions sont particulièrement efficaces dans des secteurs tels que la production industrielle, la santé et les véhicules autonomes. Selon IDC, les dépenses mondiales consacrées à l’edge computing devraient atteindre 378 milliards de dollars en 2028, soulignant l’importance croissante des architectures basées sur la périphérie. En matière de cybersécurité, la mise en place d’un cadre de protection des données qui sécurise les lacs de données en périphérie est essentielle pour atténuer les risques associés au traitement décentralisé des données.

Stratégies multicloud

Pour éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur et garantir la résilience de leurs systèmes, les entreprises adoptent de plus en plus des stratégies multicloud pour leurs solutions de données basées sur le cloud. Cette approche permet aux entreprises de répartir leurs lacs de données entre plusieurs fournisseurs de cloud, ce qui leur permet d’optimiser leurs coûts et de mieux préparer la reprise après sinistre. Pour les équipes de cybersécurité, une stratégie de lac de données multicloud exige des mesures de sécurité robustes, telles que la segmentation Zero Trust et une visibilité unifiée sur les menaces pour toutes les plateformes.

Conclusion

Les lacs de données représentent une approche transformatrice de la gestion du big data, offrant une évolutivité, une flexibilité et des informations sans précédent. En permettant aux entreprises de stocker, de traiter et d’analyser de vastes quantités de données structurées et non structurées, les lacs de données prennent en charge l’analyse avancée, l’apprentissage automatique et la prise de décision en temps réel.

Parallèlement, il est essentiel de garantir la sécurité des données sensibles au sein d’un lac de données. Des solutions telles que Zscaler Data Protection fournissent aux entreprises les outils nécessaires pour sécuriser leurs lacs de données sur tous les canaux, garantir la conformité, atténuer les risques et favoriser l’innovation. Avec la bonne approche, les lacs de données permettent aux entreprises d’exploiter pleinement le potentiel de leurs données tout en relevant les principaux défis de sécurité et de gouvernance.