Le Data Lakehouse, le nouveau standard 2025 !

Selon des études récentes, d’ici 2025, plus de la moitié des charges de travail analytiques devraient s’exécuter sur des architectures de type lakehouse, en raison des économies de coûts qu’elles génèrent et la flexibilité qu’elles offrent. Cette tendance marque un basculement dans la gestion des données d’entreprise. Pourquoi cette adoption massive ?

Unification du stockage et de l’analytique

Le Data Lakehouse élimine la séparation historique entre Data Lakes et Data Warehouses. Désormais, une même plateforme peut stocker et analyser les données brutes, semi-structurées et transformées, sans nécessiter de pipelines complexes.

L’adoption de formats ouverts tels qu’Apache Iceberg, Delta Lake et Apache Hudi garantit une interopérabilité accrue entre plateformes et simplifie la gestion des données à grande échelle.

Grâce à des outils comme Spark, Kafka ou Fivetran, les entreprises peuvent ingérer et traiter des volumes massifs de données en temps réel, garantissant un accès rapide aux insights métiers.

L’évolution des moteurs analytiques permet désormais une interrogation SQL directe des données stockées, sans transformation préalable. Des solutions comme Databricks SQL, Snowflake et BigQuery BI Engine offrent des performances accrues et réduisent la complexité des infrastructures analytiques.

Optimisation des coûts & performances

Le Data Warehouse classique repose sur un stockage premium, où les charges analytiques sont dissociées, engendrant des coûts élevés. Le Data Lakehouse réduit ces coûts considérablement en exploitant des formats open-source et un compute scalable.

Avec la dissociation entre stockage et calcul, les entreprises peuvent optimiser leur consommation de ressources et limiter les dépenses en fonction des besoins réels. Les pipelines ETL complexes et coûteux sont largement remplacés par des mécanismes d’ingestion simplifiés.

Les performances analytiques sont améliorées grâce aux caches intelligents et aux indexations avancées intégrés dans des solutions comme Databricks Photon et Snowflake Query Acceleration. Ces innovations permettent une exécution plus rapide des requêtes sur des volumes massifs de données.

Enfin, l’évolutivité flexible du modèle Data Lakehouse permet aux entreprises de s’adapter en temps réel aux besoins de calcul grâce à des architectures scalables comme Databricks Photon, Snowflake Elastic Performance et BigQuery BI Engine.

Un modèle conçu pour l’IA et le Machine Learning

Contrairement aux Data Warehouses, qui nécessitent l’extraction préalable des données pour entraîner des modèles ML, le Data Lakehouse intègre directement les outils IA & Machine Learning, offrant une industrialisation optimisée des modèles.

L’architecture Data Lakehouse supporte nativement les langages IA et ML les plus utilisés comme Python, R et SQL haute performance, simplifiant ainsi le développement des modèles.

Les enjeux de gouvernance et de traçabilité sont également adressés grâce à des solutions comme Feature Stores et AI Trust Layer, garantissant une gestion rigoureuse des modèles IA et une conformité aux réglementations comme l’AI Act.

L’industrialisation des modèles IA est facilitée par l’intégration native de MLflow, AutoML, Azure ML et Amazon SageMaker, qui permettent un déploiement rapide et sécurisé des algorithmes de Machine Learning.

Les bases vectorielles sont également supportées, permettant une meilleure gestion des modèles d’IA Générative et de Recherche Augmentée (RAG) via des technologies comme Weaviate, Pinecone et FAISS.

Accélérer l’adoption du Data Lakehouse

2025 va bousculer les Data Warehouses traditionnels ! Les entreprises qui adopteront le Data Lakehouse bénéficieront d’une meilleure scalabilité, performance et gouvernance tout en réduisant leurs coûts d’exploitation.
Mais réussir cette transition nécessite un accompagnement stratégique et opérationnel. Harington met à votre service ses compétences :

• Architecture & ingestion Data Lakehouse : Databricks, Snowflake
• Pipelines temps réel & ingestion massive : Airflow, Talend, Kafka, Fivetran
• Gouvernance avancée & conformité AI Act : Collibra, Unity Catalog, Data Lineage
• Industrialisation de l’IA & MLOps : MLflow, Feature Store, AutoML, Databricks Model Serving

Vous avez en projet de moderniser votre architecture Data ? Laissez-nous un message.

Pour aller plus loin :

• https://learn.microsoft.com/fr-fr/fabric/fundamentals/decision-guide-lakehouse-warehouse
• Data analytics predictions : https://www.bigdatawire.com/2024/12/18/2025-data-analytics-predictions