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Dans cet article, nous allons voir ce qui rend le data lakehouse unique, en détaillant son architecture, ses avantages et les défis liés à son adoption.
Cette approche hybride vise à concilier deux mondes longtemps opposés : la flexibilité et le faible coût du data lake, et la performance et la gouvernance du data warehouse. L’objectif est clair : centraliser, rationaliser et exploiter pleinement toutes les données de l’organisation, qu’elles soient massives, variées ou critiques.
Un data lakehouse est une architecture moderne de gestion des données. Elle combine :
Concrètement, un lakehouse se distingue par plusieurs caractéristiques clés :
Le data lakehouse se présente comme une réponse aux limites des architectures traditionnelles. Il apporte la promesse d’un environnement unique où cohabitent stockage massif, gouvernance rigoureuse, analytique avancée et préparation à l’intelligence artificielle.
Un data lakehouse combine les atouts des entrepôts et des lacs de données, offrant un stockage unifié sans sacrifier ni la structure ni la flexibilité.
Contrairement à un data warehouse, il peut stocker à moindre coût des données brutes non structurées. Contrairement à un data lake, il apporte une gestion fiable des données, ce qui facilite leur analyse et leur interrogation.
Les data warehouses existent depuis les années 1980. Ils reposent sur une architecture relationnelle, pensée pour consolider les données issues de multiples systèmes (ERP, CRM, finance, etc.) dans un schéma strictement défini. L’objectif : produire des indicateurs fiables et alimenter la business intelligence.
On y trouve souvent des “golden records” — des données nettoyées, dédupliquées et validées, qui servent de référence unique pour les décisions stratégiques.
Les limites principales du data warehouse :
Les data lakes sont apparus dans les années 2010 pour contourner ces limites. Ils permettent de stocker des volumes massifs de données, dans des formats ouverts (CSV, JSON, Parquet, vidéos, fichiers audio…), à un coût bien inférieur à celui des entrepôts.
Contrairement aux entrepôts, ils ne forcent pas un schéma à l’écriture (schema-on-write), mais l’appliquent seulement à la lecture (schema-on-read). Cette souplesse a ouvert la porte à de nouveaux usages, notamment l’IA et le machine learning.
Les limites principales du data lake :
Pendant des années, les organisations ont tenté de jongler avec une architecture à deux étages : un data lake pour stocker et un data warehouse pour analyser. Mais ce modèle engendre des coûts supplémentaires, des duplications de données et une complexité technique inutile.
Le data lakehouse propose une alternative plus fluide : réunir dans une seule plateforme les capacités de stockage massif et peu coûteux du data lake avec la gouvernance et la performance analytique du data warehouse.
Ce que cela change concrètement :
Le premier bénéfice d’un lakehouse réside dans la qualité et la fiabilité des données. Contrairement à un data lake brut, cette architecture impose des schémas et applique des règles de validation. Résultat : les données restent cohérentes, gouvernées et exploitables, quel que soit leur volume ou leur format.
Le deuxième avantage tient à l’optimisation des coûts. En stockant toutes les données en un seul endroit, on évite les silos techniques et les duplications inutiles. Cette centralisation réduit les dépenses d’infrastructure tout en simplifiant la gestion quotidienne.
Un autre point fort est le support intégré des usages variés, qu’il s’agisse de la business intelligence classique ou de l’analytique avancée. Grâce à des formats ouverts et interopérables, les mêmes données peuvent alimenter à la fois un tableau de bord de ventes, un modèle de machine learning ou une expérimentation en IA, sans étapes intermédiaires complexes.
Le lakehouse permet également de gagner en agilité. Les équipes métiers comme techniques accèdent à une plateforme unifiée, capable de répondre aussi bien aux besoins quotidiens de reporting qu’aux projets prédictifs. Cette souplesse accélère la prise de décision et favorise la collaboration entre profils différents.
Enfin, son architecture ouverte offre une vraie liberté vis-à-vis des éditeurs. Les données reposent sur des standards (Parquet, Iceberg, ORC), ce qui facilite l’intégration avec différents outils et moteurs de calcul, tout en limitant les risques de verrouillage technologique.
Finalement, le data lakehouse ne se contente pas de combiner deux modèles existants. Il propose une approche plus rationnelle et plus efficace : une seule plateforme, des coûts maîtrisés, une gouvernance robuste et une capacité à servir aussi bien la BI que l’intelligence artificielle.
Un data lakehouse n’est pas qu’un simple stockage avec une couche de BI par-dessus. C’est une architecture composée de plusieurs briques techniques qui travaillent ensemble pour garantir performance, gouvernance et scalabilité.
Les données arrivent depuis une multitude de sources : applications métier, ERP, CRM, objets connectés, logs applicatifs, fichiers plats… Elles peuvent être chargées de trois façons :
Ici, l’objectif est de capturer la donnée sans perte, en la normalisant au minimum et en la cataloguant dès l’entrée pour garantir traçabilité et gouvernance (lineage dès l’ingestion).
Au cœur du lakehouse, le stockage se fait dans des formats de fichiers colonne ouverts et optimisés pour l’analytique (Parquet, Delta Lake, Iceberg, ORC). Ces formats apportent :
Le stockage est souvent assuré par les clouds :
C’est le cerveau du lakehouse. Des systèmes comme Delta Lake, Apache Iceberg ou Hudi ajoutent une couche de gestion transactionnelle par-dessus les fichiers bruts. Elle apporte les fonctionnalités d’un entrepôt de données :
C’est cette couche qui transforme un simple stockage en tables exploitables et gouvernées.
Les données du lakehouse sont exposées à travers plusieurs interfaces :
Cette interopérabilité permet de brancher directement des outils comme Power BI, Tableau ou des notebooks Jupyter.
Cette ouverture garantit que le même socle de données sert à la fois au reporting classique et aux cas d’usage avancés (prévisions, détection d’anomalies, modèles d’IA).
Les utilisateurs finaux exploitent le lakehouse via :
Le tout se fait à partir d’une même base de données unique et fiable, sans duplication.
L’un des grands atouts du lakehouse est ce découplage. Le stockage peut croître à l’infini à faible coût, tandis que la puissance de calcul s’adapte dynamiquement selon la charge (clusters élastiques, autoscaling). Résultat : une scalabilité élastique et un contrôle fin des coûts — vous payez la puissance de calcul uniquement quand elle est utilisée.
Cela permet de supporter des usages très différents : une simple requête SQL quotidienne par un analyste, ou un entraînement de modèle IA gourmand en GPU, sans changer l’architecture.
Plusieurs solutions technologiques permettent aujourd’hui de mettre en œuvre un data lakehouse, chacune avec ses forces et ses limites.
Databricks est l’un des pionniers du modèle. Sa technologie Delta Lake, open-source, repose sur des formats ouverts et s’intègre de manière fluide aux grands clouds (AWS, Azure, GCP). Elle apporte une gestion avancée des tables, des transactions ACID et un support natif des cas d’usage analytiques et IA.
Snowflake se positionne différemment : c’est une plateforme cloud entièrement managée, connue pour son micro-partitionnement qui optimise le stockage et les performances de requêtes. En revanche, elle repose sur une technologie propriétaire, ce qui peut limiter la flexibilité en cas de besoin d’interopérabilité ou de portabilité.
Azure Synapse associé à Azure Data Lake offre une intégration étroite à l’écosystème Microsoft. Cette solution séduit les organisations déjà fortement équipées en technologies Microsoft, mais elle reste fermée par rapport aux standards open-source.
Amazon Redshift combiné à S3 permet de tirer parti de la puissance d’un entrepôt cloud et du stockage objet d’AWS. Une solution robuste, mais qui reste basée sur des briques propriétaires, avec moins de liberté qu’un modèle open-source.
Enfin, il est possible d’opter pour des architectures hybrides. Par exemple, combiner Amazon S3 pour le stockage et Databricks Delta Lake pour la gestion transactionnelle des tables. Cette approche permet de bénéficier de la souplesse du stockage objet cloud tout en ajoutant une couche de gouvernance et de performance digne d’un data warehouse.
Passer d’une architecture traditionnelle à un data lakehouse offre flexibilité, évolutivité et réduction des silos. Mais une telle migration ne s’improvise pas : elle demande une préparation méthodique et des choix techniques clairs.
La première étape consiste à simplifier la gestion des accès et des droits. Mettre en place un modèle robuste (RBAC ou ABAC) et automatiser autant que possible les processus d’authentification évite que la gouvernance ne devienne un frein.
Ensuite, il est essentiel d’optimiser l’infrastructure de calcul. Les clusters doivent démarrer rapidement, idéalement via des options serverless ou des mécanismes d’autoscaling, pour éviter des temps morts coûteux.
La qualité des données doit rester un fil conducteur : validation des schémas, tests automatisés, règles de gouvernance. Sans ces garde-fous, le risque est de transformer un lac bien organisé en un “swamp” ingérable.
Le contrôle des coûts est un autre enjeu clé. Suivre précisément la consommation de ressources et ajuster dynamiquement la puissance de calcul permet de bénéficier de l’élasticité du cloud sans mauvaises surprises budgétaires.
La migration elle-même doit être menée progressivement : commencer par des workloads ciblés, valider leur bon fonctionnement, puis élargir étape par étape. Ce mode incrémental limite les risques et facilite l’adoption par les équipes.
Enfin, privilégier les formats ouverts (Parquet, Delta, Iceberg) assure la pérennité et l’interopérabilité de la plateforme. Cela permet de gérer aussi bien des données structurées (transactions, KPI) que non structurées (vidéos, images, documents), tout en gardant une flexibilité maximale.
Avant d’adopter un data lakehouse, posez-vous les bonnes questions :
Si vous répondez “oui” à plusieurs de ces questions, il est probablement temps d’envisager sérieusement le passage à un data lakehouse.
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