Data Lake : Cloud vs sur-site – Les pièges à éviter et les solutions pour réussir

Dans un monde où les données sont devenues le nouveau pétrole, le Data Lake se positionne comme une solution incontournable pour stocker, gérer et analyser des volumes massifs d’informations.

Que ce soit pour alimenter des projets d’intelligence artificielle, d’analytics ou de big data, les entreprises doivent faire un choix stratégique : opter pour un Data Lake dans le cloud ou sur site.

Cependant, ce choix n’est pas sans pièges. Entre les coûts cachés, les enjeux de sécurité et les défis de gestion, une mauvaise décision peut avoir des conséquences coûteuses.

Cet article vous guide à travers les avantages et inconvénients du cloud et du sur site, les erreurs courantes à éviter, et les solutions pour réussir votre projet de Data Lake.

1-Qu’est-ce qu’un Data Lake ?

Un Data Lake est un système de stockage qui permet de conserver des données structurées et non structurées à grande échelle. Contrairement à un Data Warehouse, qui organise les données dans un format prédéfini, un Data Lake conserve les données dans leur format brut, offrant une flexibilité maximale pour les analyses futures.

Avec l’explosion du big data et des besoins en analytics, les Data Lakes sont devenus essentiels pour les entreprises modernes. Ils permettent de stocker des données provenant de multiples sources (capteurs IoT, réseaux sociaux, transactions, etc.) et de les exploiter pour des insights stratégiques.

2-Cloud vs sur-site : un choix stratégique

Le choix entre un Data Lake dans le cloud ou sur site représente l’une des décisions les plus stratégiques pour les entreprises. En effet, chaque option présente des avantages spécifiques, mais aussi des défis qu’il ne faut pas sous-estimer.

D’un côté, le cloud séduit par sa scalabilité et sa flexibilité inégalées. Il permet de s’adapter rapidement aux besoins changeants sans investir lourdement dans une infrastructure physique. Cependant, il peut poser des défis en matière de sécurité, notamment pour les données sensibles, et les coûts à long terme peuvent rapidement grimper si l’on n’y prend pas garde.

De l’autre, le sur site offre un contrôle total sur les données et une conformité renforcée, ce qui est souvent essentiel pour les secteurs réglementés comme la finance ou la santé. Néanmoins, cette solution exige des investissements initiaux importants, sans parler de la maintenance complexe et des limitations en termes de scalabilité.

Pour vous aider à y voir plus clair, nous allons nous concentrer sur les pièges à éviter et les solutions pour réussir, quel que soit votre choix d’infrastructure. Car au-delà du débat cloud vs sur site, c’est bien la manière dont vous gérez votre Data Lake qui fera la différence.

3-Les pièges à éviter

Piège 1 : Sous-estimer les coûts cachés

Que vous choisissiez le cloud ou le sur site, attention aux coûts cachés qui peuvent rapidement faire exploser votre budget.

Dans le cloud, les tarifs initiaux sont souvent attractifs. Cependant, les frais de transfert entre régions ou de sortie vers un autre fournisseur peuvent vite s’accumuler.

De leur côté, les infrastructures sur site ne sont pas exemptes de surprises. Maintenance régulière, consommation d’énergie, remplacement de matériel… Ces dépenses imprévues peuvent dépasser les prévisions.

C’est pourquoi une bonne anticipation budgétaire est essentielle pour éviter les mauvaises surprises, quel que soit le modèle choisi.

Piège 2 : Négliger la sécurité et la conformité

En 2023, une étude de Cybersecurity Ventures a révélé que les violations de données coûtaient en moyenne 4,45 millions de dollars aux entreprises. Ce chiffre souligne l’importance de ne jamais négliger la sécurité, quel que soit le choix d’infrastructure.

Dans le cloud, les données sont souvent stockées sur des serveurs partagés. Cela augmente les risques en cas de faille de sécurité.

À l’inverse, en hébergement sur site, vous gardez un contrôle total. Cependant, la responsabilité de la sécurité repose uniquement sur vos équipes.

Par ailleurs, des réglementations comme le RGPD imposent des exigences strictes en matière de protection des données. Il est donc essentiel d’intégrer ces contraintes dès la conception de votre Data Lake.

Piège 3 : Mauvaise gestion des données

Un Data Lake mal géré peut rapidement devenir un Data Swamp; un véritable dépotoir de données. En effet, sans une gouvernance rigoureuse, les données s’accumulent de manière désorganisée, rendant leur exploitation difficile, voire impossible.
Pour éviter ce scénario, il est crucial de mettre en place des processus de gestion dès le départ. Cela inclut le catalogage des données, le contrôle d’accès et le monitoring régulier. Car, rappelons-le, un Data Lake n’est utile que si les données qu’il contient sont exploitables.

4-Les solutions pour réussir

Solution 1 : Bien choisir son fournisseur cloud

Si vous optez pour le cloud, le choix du fournisseur est une étape clé. Voici quelques critères à garder à l’esprit :

• Sécurité : Privilégiez les fournisseurs certifiés ISO 27001 et conformes au RGPD.
• Scalabilité : Assurez-vous que le fournisseur peut gérer des pics de charge sans interruption.
• Transparence des coûts : Évitez les frais cachés en étudiant attentivement les tarifs.

Des acteurs comme AWS, Azure et Google Cloud dominent le marché, mais des alternatives locales comme OVHcloud peuvent aussi être pertinentes pour des besoins spécifiques.

Solution 2 : Adopter une architecture hybride

Pour de nombreuses entreprises, une architecture hybride représente le meilleur des deux mondes. Par exemple :

• Stocker les données sensibles sur site pour garantir la sécurité et la conformité.
• Utiliser le cloud pour les données non critiques et les analyses à grande échelle.

Cette approche permet de bénéficier de la flexibilité du cloud tout en conservant le contrôle sur les données stratégiques.

Solution 3 : Mettre en place une gouvernance des données

Une bonne gouvernance est la clé pour éviter que votre Data Lake ne devienne un Data Swamp. Voici quelques bonnes pratiques à suivre :

• Catalogage des données : Identifiez et classez les données pour faciliter leur utilisation.
• Contrôle d’accès : Limitez l’accès aux données sensibles aux personnes autorisées.
• Monitoring : Utilisez des outils pour surveiller la qualité et l’utilisation des données.

En somme, une gouvernance rigoureuse transforme votre Data Lake en un véritable atout stratégique.

5-Exemples concrets et témoignages

• Cas d’entreprise 1 :BPCE (Groupe Banque Populaire Caisse d’Épargne) – Sur Site

Le groupe BPCE, l’un des plus grands groupes bancaires en France, a choisi de conserver son Data Lake sur site pour des raisons de sécurité et de conformité réglementaire. Cette décision a permis à BPCE de :

• Garantir un contrôle total sur ses données sensibles.

• Respecter les exigences du RGPD et d’autres régulations financières.

• Optimiser les performances en évitant les latences liées au cloud.

• Cas d’entreprise 2 : Netflix et Amazon S3 (Cloud)

Netflix, le géant du streaming, utilise un Data Lake hébergé sur Amazon S3 pour stocker et analyser des petabytes de données. Ce Data Lake permet à Netflix de :

• Personnaliser les recommandations pour ses utilisateurs grâce à l’analyse de données en temps réel.

• Optimiser les coûts de stockage en utilisant une architecture cloud scalable.

• Améliorer la qualité du service en analysant les performances de diffusion en continu.

• Cas d’entreprise 3 : Orange et Google Cloud

Orange, le leader des télécommunications en France, a migré une partie de ses données vers Google Cloud pour créer un Data Lake centralisé. Cette migration a permis à Orange de :

• Améliorer l’analyse des données pour optimiser ses services clients.

• Réduire les coûts d’infrastructure en externalisant la gestion des serveurs.

• Accélérer l’innovation grâce à des outils d’IA et de machine learning intégrés.

Conclusion

Le choix entre un Data Lake dans le cloud ou sur site dépend de vos besoins en sécurité, conformité et budget. Cependant, quel que soit votre choix, les pièges sont nombreux : coûts cachés, sécurité, mauvaise gestion des données.

Pour répondre à ces enjeux, des solutions comme celles de ManageEngine peuvent vous accompagner efficacement :
Log360 pour la gestion des logs
DataSecurity Plus pour la protection des données
Analytics Plus pour l’analyse et la valorisation de vos données

Ces outils vous aident à tirer le meilleur de votre Data Lake, où qu’il soit hébergé.

Et vous? Avez-vous déjà fait face à des défis avec votre Data Lake? Partagez votre expérience en commentaire.