Lakehouse débloqué : Construire les bases pour des données en temps réel, prêtes pour l'IA

Pendant des années, les entreprises se sont débattues avec des systèmes de données fragmentés qui ne pouvaient pas répondre à leurs besoins.

Les entrepôts de données fonctionnaient bien pour l'établissement de rapports, mais manquaient de flexibilité. Les lacs de données offraient de l'échelle mais manquaient souvent de fiabilité et de gouvernance. Quant aux pipelines ETL, ils nécessitaient un travail de transformation sans fin avant que les informations ne soient utilisables.

Cette ère est en train de s'achever. Alors que les entreprises se lancent dans les applications pilotées par l'IA, l'analyse en temps réel et les opérations à l'échelle mondiale, la pile de données traditionnelle montre ses limites. Un nouveau modèle est en train d'émerger par défaut : l'open lakehouse, alimenté par le streaming et les pipelines zéro ETL.

Les raisons de l'échec des approches traditionnelles

Les architectures traditionnelles ont été conçues pour un monde où les données étaient structurées, les charges de travail prévisibles et où les informations pouvaient attendre le rapport du lendemain. Mais l'environnement actuel est différent.

• Les entreprises ont besoin des informations en temps réel pour réagir instantanément au comportement des clients ou aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement.
• Demande de modèles d'IA des données fraîches, contextuelles et bien gérées de fonctionner de manière fiable.
• Les cadres réglementaires exigent la lignée et la transparence que les travaux d'ETL disparates ne peuvent souvent pas fournir.

Il en résulte une frustration croissante : trop de silos de données, trop de doublons et trop de décalage entre les données brutes et les informations utilisables.

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L'essor de la maison ouverte

Le modèle Lakehouse a gagné en popularité parce qu'il combine le meilleur des deux mondes. Il combine l'évolutivité d'un lac de données avec les caractéristiques de fiabilité et de gouvernance d'un entrepôt. Des technologies telles que Lac Delta, Iceberg Apache et Hudi permettent aux entreprises de gérer de grands volumes de données structurées et non structurées sans compromettre la cohérence.

Il est essentiel que les maisons de lac soient ouvert. Elles reposent sur des normes qui empêchent le verrouillage et favorisent l'interopérabilité. Cette ouverture est essentielle dans les environnements multi-cloud et hybrides, où les organisations veulent avoir la liberté de choisir le bon outil sans être prisonnières d'un écosystème unique.

Streaming et zero-ETL

Les entrepôts de stockage ne suffisent pas. Pour soutenir l'IA et la prise de décision en temps réel, les entreprises ont également besoin de :

• Pipelines de diffusion en continu qui fournissent des flux continus de données fraîches plutôt que de s'appuyer sur des travaux par lots nocturnes.
• Modèles zéro-ETL qui permettent aux données de circuler de manière transparente entre les systèmes sans transformations coûteuses et sujettes aux erreurs.

Grâce à ces capacités, les entreprises n'ont plus à attendre des jours ou des semaines pour rendre les données utiles. Les informations peuvent passer directement de la source à la connaissance, ce qui réduit considérablement les frictions.

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Adoption dans tous les secteurs d'activité

La dynamique est évidente dans tous les secteurs :

• Services financiers Les entreprises s'orientent vers des modèles de type "lakehouse" et "streaming" pour permettre la détection des fraudes en temps réel et l'établissement de rapports réglementaires.
• Détaillants adoptent des approches "zéro ETL" pour intégrer instantanément les données des clients à travers les canaux, permettant ainsi des expériences personnalisées à grande échelle.
• Fournisseurs de soins de santé construisent des centres d'accueil gouvernés qui concilient accessibilité et conformité, permettant aux chercheurs et aux cliniciens de disposer d'informations fiables sans porter atteinte à la vie privée.

Chaque cas montre le même schéma : les entreprises qui modernisent leurs plateformes peuvent fournir des insights et des applications d'IA plus rapidement, avec une plus grande confiance.

Ce que cela signifie pour les dirigeants

Pour les dirigeants, la leçon est simple. Si votre entreprise s'appuie encore sur des entrepôts hérités, des lacs cloisonnés ou un ETL lourd, vous êtes à la traîne. Les plateformes de données modernes ne sont plus expérimentales, elles deviennent la norme par défaut.

Investir dans des architectures ouvertes, le streaming et des pipelines zéro ETL n'est pas seulement une mise à niveau technique. Il s'agit d'une décision stratégique qui permet d'obtenir plus rapidement des informations, d'améliorer les performances de l'IA et d'être prêt pour la conformité dans un environnement de plus en plus réglementé.