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Questions and Answers

Quel est l'avantage du data lake par rapport au data warehouse en termes de schéma de données ?

Refuser les données non structurées

Définir un schéma de données avant l'ingestion

Imposer un schéma strict aux données lors de leur ingestion

Ne pas imposer de schéma strict aux données lors de leur ingestion (correct)

Quelle est la différence clé entre le data lake et le data warehouse en termes d'usage des données ?

Le data lake est utilisé pour la Business Intelligence, tandis que le data warehouse est utilisé pour la prise de décision

Le data lake est utilisé pour le reporting, tandis que le data warehouse est utilisé pour l'apprentissage automatique

Le data lake est utilisé pour la prise de décision, tandis que le data warehouse est utilisé pour la Business Intelligence

Le data lake est utilisé pour l'apprentissage automatique, tandis que le data warehouse est utilisé pour le reporting (correct)

Quel est l'avantage du data lake en termes de traitement des données ?

Le traitement des données est réalisé avant leur stockage

Le traitement des données est impossible avec le data lake

Le traitement des données est réalisé pendant leur stockage (correct)

Le traitement des données est réalisé après leur stockage

Quel est le rôle de la gouvernance dans le fonctionnement d'un data lake ?

La gouvernance est nécessaire pour la bonne qualité et la fiabilité des données Signup and view all the answers

Quel est l'avantage de l'approche 'Schema On Read' dans un data lake ?

Permet de conserver tout le potentiel des données d'origine intact Signup and view all the answers

Quel est le rôle du machine learning dans un data lake ?

Constituer des modèles prédictifs Signup and view all the answers

Quelle est la différence clé entre le data lake et le data warehouse en termes de traitement des flux de données ?

Le data lake traite les flux de données en temps réel, tandis que le data warehouse les traite en différé Signup and view all the answers

Quel est l'avantage du data lake en termes de puissance de calcul ?

La puissance de calcul est directement associée au stockage Signup and view all the answers

Qu'est-ce que les data lake permettent de faire aux analystes, data-scientistes et développeurs ?

De tirer parti des données et de rapidement construire des scénarios analytiques ou des applications Signup and view all the answers

Quels sont les processus qui sont souvent associés aux data lake ?

Des processus de machine learning Signup and view all the answers

Quel est l'avantage des data lake face aux infrastructures data existantes ?

De centraliser toutes les sources en un seul point Signup and view all the answers

Dans quels secteurs les data lake ont-ils été les premiers utilisés ?

Dans le secteur du marketing et des médias Signup and view all the answers

Qu'est-ce que les data lake permettent de faire dans une démarche de DMP ?

De collecter toutes les données issues des interactions avec les clients Signup and view all the answers

Quel est le but des projets qui utilisent des algorithmes de segmentation ou de prédiction sur les données collectées ?

D'anticiper les comportements des consommateurs Signup and view all the answers

Dans quels secteurs ont été plus récemment menés des projets de data lake ?

Dans le secteur industriel Signup and view all the answers

Quel est le but des projets de data lake dans le secteur industriel ?

De collecter toutes les sources de données liées à des environnements de fabrication Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui est différent entre un data lake et un entrepôt de données ?

La façon dont les données sont traitées Signup and view all the answers

Qu'est-ce que le data lake permet de faire par rapport à un entrepôt de données ?

De charger les données et de les transformer ensuite Signup and view all the answers

Quel est l'avantage clé d'un data lake par rapport à un entrepôt de données ?

La capacité à charger les données brutes Signup and view all the answers

Qu'est-ce que permet de faire l'approche ELT (Extract-Load-Transform) ?

De charger les données et de les transformer ensuite Signup and view all the answers

Comment les données sont-elles traitées dans un entrepôt de données ?

Les données sont transformées avant d'être stockées Signup and view all the answers

Quel est le but principal d'un data lake ?

De transformer les données pour les rendre exploitables Signup and view all the answers

Comment fonctionne un data lake par rapport à un entrepôt de données ?

En laissant les consommateurs extraire les données Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui est différent dans la façon dont les données sont traitées dans un data lake par rapport à un entrepôt de données ?

La façon dont les données sont transformées Signup and view all the answers

Study Notes

Caractéristiques du Data Lake

Le Data Lake permet une analyse de données opérationnelle en temps réel, contrairement à un datawarehouse qui est principalement utilisé pour le reporting.
Il permet d'ingérer des flux de données en temps réel et de réagir aux données, autorisant des applications à interagir directement avec les données.

Avantages du Data Lake

Le fait de ne pas imposer de schéma strict aux données lors de leur ingestion permet de garder tout le potentiel des données d'origine intact.
La gouvernance des données est un enjeu majeur pour le bon fonctionnement du Data Lake.
La structuration des données dans un pipeline permet de normaliser les sources et de les cataloguer pour obtenir des métadonnées.

Différences avec le Datawarehouse

Le Data Lake a vocation à absorber des flux de données bruts et à les rendre utilisables en les transformant pour satisfaire différents besoins d'analyse.
Le Data Lake permet de charger les données et de les transformer ensuite pour les rendre exploitables, contrairement au datawarehouse qui impose une structure aux données lors de leur ingestion.

Exemples d'usages du Data Lake

Collecter et analyser les données d'interactions clients pour offrir une vision à 360° sur les clients.
Raffiner les données pour appliquer des algorithmes de segmentation ou de prédiction pour anticiper les comportements des consommateurs.
Collecter toutes les sources de données liées à des environnements de fabrication, mais aussi à l'usage fait des produits, pour au final fiabiliser et optimiser ceux-ci.

Processus du Data Lake

L'approche "Schema On Read" permet de garder tout le potentiel des données d'origine intact.
Le processus ELT (Extract-Load-Transform) permet de charger les données sur une plateforme dans un état quasiment brut, et d'itérer rapidement pour les utiliser.

Technologies du Data Lake

Les technologies du Data Lake permettent le traitement in-situ des données, ce qui permet de raffiner un flux de données et ainsi de créer facilement des déclinaisons métier attendues.
Les technologies du Data Lake permettent d'insérer toutes les données, quelles que soient leur nature et leur origine.

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