Qu’est-ce qu’un data lakehouse ?

• Un data lakehouse unifie data lakes et data warehouses, réduisant la complexité d’architecture tout en permettant des cas d’usage d’analytique, de gouvernance et d’IA scalables.
• Les architectures data lakehouse diminuent la duplication de données et les coûts d’infrastructure en supportant plusieurs workloads sur une plateforme data partagée unique.
• Un data lakehouse permet l’analytique sur des données structurées et non structurées sans sacrifier performance, fiabilité ni gouvernance.
• La réussite de l’adoption d’un data lakehouse exige une gouvernance solide, une gestion des métadonnées et un alignement entre métiers, IT et équipes data.

Un data lakehouse est une architecture data qui combine le stockage flexible et à faible coût d’un data lake avec les fonctionnalités de performance, de fiabilité et de gouvernance d’un data warehouse. Il a été créé pour répondre aux limites des architectures traditionnelles où les organisations maintenaient des systèmes séparés pour le stockage de données brutes et pour l’analytique. Cette séparation augmentait les coûts, la complexité et la duplication de données. Un data lakehouse vise à simplifier la pile data.

Historiquement, les data lakes permettaient un stockage scalable de grands volumes de données structurées et non structurées, mais manquaient de gouvernance robuste et de contrôles de performance. Les data warehouses, à l’inverse, offraient une analytique structurée, mais étaient plus coûteux et moins flexibles. Le data lakehouse est apparu pour combler cet écart en apportant des capacités de type warehouse directement au stockage de type lake.

Pour les grandes organisations, ce changement est stratégique. Un lakehouse réduit le besoin de déplacer et de copier les données entre systèmes. Cela améliore la cohérence des données et diminue la charge opérationnelle. Cela accélère aussi l’analytique en réduisant la latence entre l’ingestion des données et leur consommation.

Le modèle data lakehouse reflète la convergence entre analytique, IA et data engineering. Les cas d’usage modernes exigent une plateforme unique capable de supporter reporting, analytique avancée et machine learning. Le lakehouse a été conçu précisément pour répondre à ces besoins en évolution.

Une architecture data lakehouse s’appuie sur un stockage open et à faible coût, combiné à une couche de métadonnées transactionnelles. Les données sont stockées dans un object storage cloud, comme dans un data lake, mais gérées via des technologies qui imposent schéma, fiabilité et cohérence. Cela permet d’interroger les données efficacement sans perdre en flexibilité.

La couche de métadonnées transactionnelles est l’innovation centrale du data lakehouse. Elle permet des transactions ACID, l’application de schémas (schema enforcement), le versioning et le time travel. Ces capacités étaient traditionnellement réservées aux data warehouses, mais sont désormais appliquées directement au stockage de type lake.

Dans un lakehouse, le compute et le stockage sont découplés. Les organisations peuvent faire évoluer la puissance de calcul indépendamment du stockage, optimisant à la fois les coûts et la performance. Plusieurs workloads — BI, data science, IA — peuvent s’exécuter en parallèle sur les mêmes données.

Cette architecture permet de standardiser sur une plateforme data unique tout en supportant des besoins analytiques et opérationnels variés.

Le principal bénéfice d’un data lakehouse est la simplification de l’architecture. Au lieu de maintenir séparément data lakes, data warehouses et copies analytiques, les organisations opèrent sur une plateforme data unique. Cela réduit la complexité d’intégration et diminue le coût total de possession.

Un data lakehouse améliore également la cohérence et la confiance dans la donnée. Les équipes accédant au même socle de données, le risque d’indicateurs contradictoires ou de copies obsolètes diminue. Les politiques de gouvernance et les règles de qualité peuvent être appliquées de manière centralisée.

La flexibilité des workloads est un autre avantage majeur. Un lakehouse supporte le reporting BI, l’analytique avancée, les workloads streaming et le machine learning sur les mêmes données. Cela élimine des mouvements de données inutiles et accélère la production d’insights.

Au final, le lakehouse permet une livraison plus rapide de l’analytique et un meilleur alignement entre équipes data, analytics et métiers.

• Réduction de la duplication de données et baisse des coûts grâce à une architecture data lakehouse unique
• Analytique et IA plus rapides en minimisant les mouvements de données entre plateformes
• Gouvernance et cohérence renforcées via des contrôles centralisés de lakehouse

Un défi de l’adoption d’un data lakehouse est la maturité de la gouvernance. Si l’architecture permet la gouvernance, les organisations doivent tout de même définir ownership, standards et contrôles. Sans cela, un lakehouse peut se dégrader en data lake non maîtrisé.

Les évolutions de compétences et de modèle opérationnel constituent un autre défi. Les équipes data doivent s’adapter à de nouveaux outils, moteurs de requêtes et pratiques de gestion des coûts. De nombreuses organisations sous-estiment l’effort nécessaire pour développer ces capacités.

La gestion de la performance est également à considérer. Plusieurs workloads partagent les mêmes données et la même infrastructure. Sans isolation des workloads et monitoring adaptés, une variabilité de performance peut apparaître.

Ces défis soulignent la nécessité d’une gestion de plateforme robuste en parallèle de l’adoption du data lakehouse.

Un data lakehouse est conçu pour supporter l’analytique moderne et l’IA à grande échelle. En stockant toutes les données sur une seule plateforme, les organisations peuvent entraîner des modèles sur des jeux de données plus vastes et plus diversifiés. Cela améliore la précision des modèles et leur pertinence business. Data scientists et analystes travaillent à partir du même socle de données fiable.

Pour l’analytique, un lakehouse permet des insights quasi temps réel. Les données peuvent être ingérées, transformées et interrogées sans être déplacées entre systèmes. Cela réduit la latence et accélère la prise de décision. Les dashboards exécutifs et l’analytique opérationnelle bénéficient directement de cette architecture.

Le data lakehouse soutient aussi la scalabilité et la préparation au futur. À mesure que les volumes de données augmentent et que de nouveaux cas d’usage émergent, le stockage et le compute peuvent évoluer indépendamment. De nouveaux outils et moteurs peuvent être ajoutés sans refondre l’architecture. Cette flexibilité protège les investissements de long terme.

En définitive, le lakehouse permet aux organisations de traiter la donnée comme un actif partagé à l’échelle de l’entreprise. Il supporte gouvernance, analytique et IA dans un modèle unique et cohérent. Pour les grandes entreprises, le data lakehouse constitue ainsi un socle stratégique de la transformation digitale.