Qu'est-ce qu'un lac de données ou data lake ?

Un lac de données ou data lake en anglais est une solution de gestion de données hybrides nouvelle génération qui peut relever les défis du big data et générer des niveaux d'analyse en temps réel inédits. Leur environnement extrêmement évolutif prend en charge des volumes de données très volumineux et accepte les données au format natif de toute une variété de sources. En tant que complément à votre entrepôt de données, ils fournissent le cadre nécessaire à l'apprentissage automatique et à l'analyse avancée en temps réel dans un environnement collaboratif.  

IBM, en partenariat avec Cloudera, offre des produits et des services d'entreprise pour vous aider à construire un lac de données, puis à gérer, gouverner et explorer le big data et à y accéder. Ces solutions d'entreprise économiques combinent une technologie open source et des capacités d'analyse en temps réel. Puisez dans le formidable potentiel des données non encore analysées et prenez des décisions plus intelligentes, plus agiles, basées sur les données.

Autres fonctions de gestion de données

À la une

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Solutions pour optimiser le potentiel d'un lac de données

Choisissez parmi les options de traitement et de stockage conçues pour le support de l'IA et du big data

IBM Power Systems

Augmentez l'efficacité du calcul et du stockage et maximisez les performances lors de la construction de votre lac de données Hadoop.

Stockage de données

Optimisez votre capacité de stockage et protégez, sécurisez et déplacez efficacement vos données dans votre environnement hybride.

Accélérez les résultats et améliorez l'exactitude avec un lac de données bien gouverné

Distribution IBM et Cloudera Hadoop

Optimisez la plateforme de votre lac de données en utilisant la distribution Hadoop d'entreprise proposée par IBM et Cloudera.

Gouvernance de lac de données

Assurez l'intégrité de votre lac de données en utilisant des solutions de gouvernance éprouvées qui conduisent à de meilleures intégration, qualité et sécurité des données.

Utilisez des outils éprouvés apportant rapidité, intelligence artificielle et apprentissage automatique pour vos analyses de big data

IBM Db2 Big SQL

Utilisez un SQL d'entreprise, hybride et compatible ANSI sur un moteur Hadoop pour un traitement massivement parallèle (MPP) et des requêtes de données avancées.

IBM Big Replicate

Répliquez les données à mesure qu'elles entrent dans le lac de données. Les fichiers n'ont ainsi pas besoin d'être entièrement écrits ou fermés avant le transfert.

IBM Watson® Studio

Construisez et formez des modèles pour l'apprentissage automatique et l'IA, préparez et analysez les données, le tout dans un environnement de cloud hybride flexible.

Cas d'utilisation sectoriels d'un lac de données

Distribution

  • Déterminez ce qu'un client est susceptible d'acheter en ligne et fournissez des recommandations
  • Identifiez le « parcours d'achat » d'un client pour comprendre ses habitudes d'achat et effectuer un marketing très ciblé
  • Anticipez ou identifiez l'activité frauduleuse de façon proactive tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'organisation

Secteur bancaire

  • Prévoyez le succès ou l'échec des remises
  • Mettez en valeur le « prochain produit à acheter » et faites la promotion de ce produit auprès de vos clients
  • Déterminez quels clients sont susceptibles de réduire leur activité bancaire et utilisez des activités de marketing proactives

Hôtellerie et voyage

  • Assurez un suivi et une prévision des préférences client afin de guider la vente proactive
  • Améliorez l'expérience client et renforcez la fidélité à la marque grâce à la personnalisation et à l'adaptation
  • Exécutez une tarification et des analyses en temps réel

Deloitte

Avec Big SQL comme moteur de base nous avons eu la certitude de pouvoir utiliser un lac de données Hadoop en tant que plate-forme d'entreprise.

Raj Ramani, Directeur de la gestion de l'information, Deloitte Canada

Ressources sur les lacs de données

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Découvrez les produits, solutions et services IBM qui vous aideront à créer et à développer un lac de données performant.