Lakehouse : data lake et data warehouse réunis

La donnée des entreprises a longtemps vécu dans deux univers séparés. D'un côté le lac de données, un grand réservoir où l'on déverse tout, brut et en vrac. De l'autre l'entrepôt de données, bien rangé, structuré, prêt pour l'analyse. À l'ère du big data, ce modèle hybride réunit les deux en une seule plateforme.

L'idée est simple : garder la souplesse du lac et la rigueur de l'entrepôt, sans maintenir deux systèmes en parallèle. Un seul endroit, une seule copie de la donnée, pour la BI comme pour l'intelligence artificielle.

Ce guide vous explique ce qu'est ce modèle, en quoi il diffère du lac et de l'entrepôt, ce qu'il apporte, comment fonctionne son architecture, et surtout si une PME en a vraiment besoin.

Qu'est-ce qu'un data lakehouse ?

Un data lakehouse est une architecture qui combine un data lake et un data warehouse en une seule plateforme. C'est une architecture de données hybride : elle garde la flexibilité du lac et y ajoute la structure de l'entrepôt.

Comprendre ce qu'est un data lakehouse, c'est voir comment il réunit deux mondes. Le data lakehouse intègre le stockage brut et l'analyse structurée (IBM). Il peut stocker des données de tout type et les rendre exploitables, sans choisir entre souplesse et rigueur.

Cette architecture de data lakehouse répond aux besoins des gros volumes, là où ils débordent un simple entrepôt. En clair, il permet de tout stocker, puis de structurer au besoin.

Data lake vs data warehouse : les deux mondes réunis

Pour bien saisir le concept, comparons le lac et l'entrepôt. Un lac de données stocke les données brutes, structurées et non structurées, à faible coût. Les data lakes acceptent tous les types de données, sans schéma imposé à l'entrée. Les lacs de données privilégient donc la liberté.

Un entrepôt de données ne reçoit que des données structurées, nettoyées à l'avance. Les data warehouses imposent un schéma strict, idéal pour des requêtes fiables, mais rigide. Un lac de données mise sur la flexibilité, un entrepôt de données sur la cohérence, et un entrepôt classique refuse les formats bruts.

Le data lakehouse (vs ces deux approches) réunit le meilleur des data lakes et des data warehouses. Il garde les données brutes comme un lac, mais permet de les structurer comme un entrepôt. Il gère ainsi des données structurées et non structurées sur un même socle, et traite les données non structurées (images, documents) que l'entrepôt refusait.

Qu'apporte un data lakehouse ?

Les avantages d'un data lakehouse tiennent en un mot : unifier. Un data lakehouse offre une plateforme unique pour la BI et le machine learning, là où il fallait jongler entre deux systèmes. Le data lakehouse permet d'unifier l'analytique décisionnelle et la data science sur une même copie (Databricks).

Les data lakehouses offrent aussi une vraie gouvernance des données et une meilleure qualité des données. Cette fonctionnalité de gouvernance s'ajoute à une fonctionnalité d'analyse et à une fonctionnalité transactionnelle, sur un socle commun. Les data lakehouses fournissent ainsi une gestion des données plus simple, et la gestion des données gagne en clarté.

Le gain est aussi humain. Les data lakehouses servent les data analysts et les data scientists sur le même socle. Les data scientists peuvent entraîner leurs modèles, les analystes construire leurs tableaux de bord et leur data science, sans recopier la donnée. Les data lakehouses sont conçus pour réduire les silos : le lakehouse élimine la duplication, le lakehouse fournit une vue unique, et il ajoute les garde-fous nécessaires. Côté usages, les data lakehouses peuvent stocker tout type de données, de l'analyse de données simple à l'analytique avancée.

Cette logique de socle unique n'a rien de réservé aux grandes entreprises. Dans une PME que nous accompagnons, une seule des bases de données réunies alimente cinq tableaux de bord métier, du commercial à la trésorerie. C'est l'esprit du modèle, à l'échelle d'une PME : une vérité commune, plusieurs lectures, et une analytique enfin partagée.

Comment fonctionne l'architecture d'un data lakehouse ?

L'architecture du data lakehouse repose sur une architecture ouverte qui ajoute une couche de transactions au-dessus du stockage. Le data lakehouse utilise des technologies comme Delta Lake, Apache Iceberg ou Apache Hudi ; le lakehouse utilise ces couches pour fiabiliser un simple lac.

Ces couches gèrent les transactions sur des données stockées dans le data lake et garantissent la cohérence. Les informations stockées dans le data lakehouse suivent un cycle de vie des données clair, du brut à l'analyse, et les données stockées restent traçables. Les données du lakehouse vivent ainsi en un seul lieu.

Un pipeline de données alimente la plateforme, souvent via un processus ETL ou son cousin l'ELT. Construire et maintenir ces pipelines reste un métier, celui du data engineering. Le traitement des données et le stockage de données sont séparés, ce qui rend l'ensemble élastique. Le data lakehouse a une architecture en couches : le lakehouse prend en charge le brut, le lakehouse comprend une couche transactionnelle, et tout fonctionne sans copier la donnée ailleurs, un lakehouse sans duplication.

Une précision utile : cette architecture vit presque toujours dans le cloud. C'est ce qui lui permet de gérer de grandes quantités de données en séparant le stockage, peu coûteux, de la puissance de calcul qu'on n'allume qu'au besoin.

Une PME a-t-elle besoin d'un data lakehouse ?

Le plus souvent, non. Un data lakehouse n'est pas indispensable pour toutes les entreprises. Utiliser un data lakehouse se justifie quand le volume de données explose et que le sujet du machine learning devient central, ce qui reste rare dans les PME.

Le vrai sujet n'est pas l'architecture, c'est le résultat. Pour la plupart, un socle consolidé qui réunit vos sources de données suffit largement à bien piloter, sans déployer toutes les données du monde dans une infrastructure lourde. Un data lakehouse peut attendre.

C'est l'approche de Clidd : on vous donne le résultat, des chiffres fiables et un pilotage clair, sans vous imposer une architecture complexe. La première étape reste la même pour tous, consolider vos données éparpillées en une source unique. Le jour où vos volumes l'exigeront, le socle sera prêt à grandir, et exploiter vos données restera aussi simple qu'avant.

Conclusion

Ce modèle n'a rien d'une mode, c'est une réconciliation. Il met fin à la séparation entre le lac brut et l'entrepôt rangé, en réunissant les deux dans une plateforme unique, à la fois souple et fiable.

Pour une grande organisation aux volumes massifs, c'est une avancée réelle. Pour une PME, c'est surtout un rappel utile : ce qui compte n'est pas le nom de l'architecture, mais d'avoir une seule source de la vérité.

Commencez donc par le socle. Réunissez vos données, fiabilisez-les, et donnez-leur un seul foyer. Lakehouse ou non, c'est cette source unique qui rend vos décisions sûres.