Lakehouse

Qu’est-ce qu’un lakehouse ?

Un lakehouse est une plateforme unifiée qui repose sur un data lake comme socle de stockage, tout en intégrant des fonctionnalités de gestion de schéma, d’indexation, de qualité de données et d’accès transactionnel, proches de celles d’un data warehouse. L’objectif est d’éliminer la séparation historique entre les deux mondes : le data lake pour la data science d’un côté, le data warehouse pour le reporting structuré de l’autre.

Avec un lakehouse, les données sont stockées de manière économique dans un format brut, mais peuvent être transformées, requêtées, gouvernées et historisées sans duplication vers un autre système. Cette architecture permet donc d’unifier les usages, de réduire les coûts de maintenance, et de fluidifier la collaboration entre data engineers, analystes et data scientists.

‍

Pourquoi les entreprises s’orientent-elles vers une architecture lakehouse ?

Historiquement, les entreprises devaient maintenir deux environnements distincts : un entrepôt de données très structuré pour la BI et un data lake plus souple pour les usages exploratoires. Cela entraînait des duplications de données, des problèmes de synchronisation, et une gouvernance morcelée.

Le lakehouse répond à ces limites en apportant :

• Une simplification de l’architecture globale, avec un seul socle pour tous les cas d’usage.
• Une réduction des coûts liés à la duplication, au stockage et à la maintenance de plusieurs plateformes.
• Une meilleure collaboration entre les profils métiers, techniques et data science autour d’un environnement commun.
• Un accès unifié aux données, sans rupture entre exploration, traitement et visualisation.
• Une gouvernance cohérente, appliquée dès le stockage brut, sans attendre la transformation.

C’est donc une réponse pragmatique aux besoins de convergence des usages data dans les organisations modernes.

Comment fonctionne un lakehouse dans la pratique ?

Un lakehouse repose techniquement sur un data lake, mais enrichi de briques logicielles qui assurent la structuration, la fiabilité et la performance des requêtes. Ces briques permettent d’interroger les données brutes avec des langages comme SQL, de gérer les versions, de structurer les tables et d’automatiser les traitements.

Par exemple, un lakehouse peut utiliser :

• Un moteur de requête comme Databricks SQL ou Snowflake pour exécuter des analyses directement sur le stockage brut.
• Un format de fichier optimisé comme Delta Lake, Apache Iceberg ou Apache Hudi, qui gère les mises à jour, les transactions, les rollbacks.
• Un moteur de traitement distribué (comme Spark) pour orchestrer les transformations.
• Des outils de gouvernance, de qualité de données et de catalogage intégrés à la plateforme.

Cela permet à une entreprise d’exécuter dans un même environnement une requête de reporting, un modèle prédictif, une analyse exploratoire ou un traitement batch, sans changer de système ni déplacer la donnée.

Quels sont les avantages spécifiques du lakehouse ?

Le lakehouse n’est pas simplement une addition du data lake et du data warehouse. Il introduit une manière nouvelle de penser l’architecture data, fondée sur la simplicité, la scalabilité et la performance.

Il offre notamment :

• La souplesse du data lake, avec la capacité à stocker tous types de données sans contrainte initiale.
• La performance du data warehouse, avec des moteurs de requête optimisés et des traitements SQL.
• La traçabilité complète des traitements, grâce à des formats transactionnels modernes.
• La réduction du time-to-insight, puisque les données sont accessibles immédiatement après ingestion, sans pipeline complexe.
• La démocratisation de la donnée, car les profils métiers peuvent accéder aux données brutes avec des outils standards, sans dépendance excessive à la tech.

Ces bénéfices font du lakehouse une architecture de plus en plus adoptée dans les projets de transformation data.

Quels sont les défis liés à la mise en place d’un lakehouse ?

Comme toute architecture, le lakehouse doit être pensé en fonction des besoins métiers, des contraintes existantes, et des compétences internes. Sa mise en œuvre nécessite des arbitrages et une bonne maîtrise des briques technologiques.

Les principaux points de vigilance incluent :

• Le choix du format transactionnel (Delta Lake, Iceberg…) qui doit être aligné avec les outils existants.
• La montée en compétence des équipes, souvent habituées à des architectures plus traditionnelles.
• La cohabitation avec des systèmes en place, notamment des data warehouses historiques qui ne peuvent être décommissionnés du jour au lendemain.
• La gestion des coûts cloud, car la performance repose sur des ressources à la demande (compute, stockage, orchestrations).
• La gouvernance unifiée, qui doit être pensée dès la conception pour éviter les dérives et garantir la qualité des données.

Un lakehouse bien conçu peut transformer la manière dont une entreprise gère et valorise ses données, mais il demande une vraie réflexion sur les usages cibles, les rôles impliqués et la stratégie long terme.