Les data lakes et les data warehouses répondent à des problématiques différentes. Les premiers stockent des données brutes à moindre coût dans leur format natif, tandis que les seconds distribuent rapidement des données prêtes à l’analyse. Votre manière de les utiliser, séparément ou conjointement, façonne les capacités de votre équipe analytique. Face à l’explosion du volume de données moderne, ce choix est devenu crucial. En 2024, 402,89 millions de téraoctets de données ont été créés, capturés, copiés ou consommés chaque jour, soit environ 147 zettaoctets par an.

Découvrez ci-dessous notre comparatif détaillé entre data lakes et data warehouses. Nous analyserons leurs différences en matière de schéma, de coût, de performance et de gouvernance, afin de vous aider à choisir l’architecture la plus adaptée à vos charges de travail.

L’essentiel à retenir

• Les data lakes s’appuient sur le schéma à la lecture pour stocker les données brutes avec un maximum de flexibilité. À l’inverse, les data warehouses utilisent le schéma à l’écriture pour garantir des requêtes rapides et cohérentes, idéales pour la business intelligence (BI) et le reporting.

• Les équipes data matures combinent généralement ces deux systèmes au sein d’une architecture multicouche : les données brutes arrivent dans un lake, puis les données nettoyées et structurées basculent vers un warehouse pour l’analyse.

• L’approche traditionnelle pour les données de paiement, qui consiste à concevoir son propre pipeline, s’avère souvent fragile, car la moindre modification du schéma d’une API peut bloquer l’ensemble du flux.

Qu'est-ce qu'un data lake ?

Un data lake (ou lac de données) est un espace de stockage centralisé qui conserve les données dans leur format brut d’origine. Cela inclut les données structurées (tableaux), semi-structurées (comme les journaux au format JSON) et non structurées (textes, images, vidéos).

Le principe fondamental du data lake repose sur le schéma à la lecture. Les données sont stockées exactement telles qu’elles ont été produites, et leur structure n’est appliquée qu’au moment de la requête, lorsqu’un utilisateur sait précisément à quelle question il cherche à répondre. Cette flexibilité fait du data lake l’allié idéal pour l’intégration de données à grande échelle et l’analyse exploratoire. Vous pouvez y stocker virtuellement tout ce que vous voulez, sans avoir à décider à l’avance de la manière de le modéliser.

Qu’est-ce qu’un data warehouse ?

Un data warehouse, ou entrepôt de données, est un système d’analyse structuré, conçu pour exécuter des requêtes rapides et cohérentes.

Avant d’atterrir dans un warehouse, les données sont généralement nettoyées, transformées et modélisées selon des schémas bien définis et optimisés pour l’analyse. C’est ce qu’on appelle le principe du schéma à l’écriture : la structure et les définitions sont déterminées avant même le stockage. On obtient ainsi un environnement de confiance où les analystes peuvent lancer des requêtes, créer des tableaux de bord et calculer des indicateurs sans se soucier des formats incohérents ou du manque de contexte

Là où le data lake mise avant tout sur la flexibilité, le data warehouse privilégie la fiabilité et la performance analytique.

Quelles sont les grandes différences entre un data lake et un data warehouse ?

En pratique, les différences entre un lake et un warehouse vont bien au-delà de leur simple mode de stockage. Leur structure, leur public cible et le coût de leurs requêtes sont autant d’éléments de différenciation majeurs.

La structure

Les data lakes stockent les données à l’état brut et n’appliquent une structure qu’au moment de la requête. Cette souplesse permet d’interpréter un même ensemble de données de plusieurs manières différentes. Les data warehouses, quant à eux, imposent une structure dès l’écriture : ainsi, quiconque consulte les données de commandes visualisera exactement le même schéma et les mêmes définitions.

La vitesse des requêtes

Les warehouses sont taillés pour l’analyse interactive. Sur des systèmes comme Snowflake ou BigQuery, les requêtes sur des tables massives s’exécutent en quelques secondes. Interroger des fichiers bruts dans un data lake peut s’avérer plus lent et plus coûteux, à moins d’investir massivement dans des optimisations spécifiques (stockage en colonnes, partitionnement, compactage).

Les types de données

Les warehouses excellent dans le traitement des données structurées et relationnelles, indispensables aux rapports et aux tableaux de bord. Les data lakes se montrent bien plus tolérants : ils accueillent sans problème des journaux bruts, du JSON imbriqué, des jeux de données pour le machine learning, des images ou tout autre format non relationnel.

La gouvernance et la fiabilité

Les données d’un warehouse passent par des pipelines rigoureux de validation et de transformation, ce qui en fait la référence absolue pour le reporting financier et stratégique. Dans un lake, les données sont souvent brutes et destinées à l’exploration ; elles nécessitent généralement un traitement de nettoyage avant de pouvoir alimenter des indicateurs de production.

Le profil de coût

Les data lakes s’avèrent nettement plus économiques pour stocker d’immenses volumes de données brutes ou rarement consultées. Les warehouses affichent un coût au téraoctet plus élevé, mais ils offrent en contrepartie des performances de requête ultra-rapides et une gestion optimale des charges de travail analytiques simultanées.

Comment associer efficacement un data lake et un data warehouse ?

Les plateformes les plus performantes associent généralement les deux systèmes, confiant à chacun la partie du pipeline qu’il maîtrise le mieux. Le schéma classique ? Le data lake sert de zone d’atterrissage pour les données brutes, tandis que le warehouse fournit des données nettoyées et prêtes à l’analyse pour vos équipes et vos outils décisionnels.

Une structure très répandue est l’architecture en médaillon, qui se découpe ainsi :

• Bronze : données brutes ingérées.

• Silver :données nettoyées et dédoublées.

• Gold :tableaux agrégés, prêts pour le business et le reporting.

Dans la majorité des cas, les niveaux Bronze et Silver résident dans le data lake, tandis que le niveau Gold est hébergé et exploité dans le data warehouse.

Le seul inconvénient de cette architecture multicouche réside dans sa complexité. Les données se retrouvent dupliquées d’un système à l’autre, les pipelines doivent assurer les transferts et transformations, et les équipes doivent gérer la gouvernance et les accès sur plusieurs fronts. Pour simplifier tout cela, de nombreuses entreprises se tournent vers les architectures lakehouse, basées sur des technologies comme Delta Lake, Apache Iceberg ou Hudi. Ces systèmes enrichissent le stockage lake de fonctionnalités historiquement réservées aux warehouses, telles que les transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité) et l’application des schémas.

Cela permet aux équipes de s’appuyer sur une plateforme unique plutôt que deux. Le succès de cette approche dépendra toutefois de la complexité de vos requêtes et de la maturité technique de votre équipe.

Comment choisir entre un data lake et un data warehouse ?

La bonne réponse dépend de qui utilise les données et de ce qu’on attend d’elles. En règle générale, les entreprises comptent plusieurs équipes aux besoins bien distincts.

Voici les critères à prendre en compte :

Équipes de business intelligence (BI) et de reporting

Si vos principaux utilisateurs sont des analystes qui conçoivent des tableaux de bord sur des outils comme Looker, Tableau ou Metabase, un data warehouse est généralement la base idéale. Ces outils ont besoin de schémas cohérents, de métriques fiables et de réponses rapides aux requêtes.

Équipes de data science et de machine learning

L’entraînement de modèles nécessite souvent des volumes massifs de données brutes : flux d’événements, textes, journaux de comportement ou autres formats complexes. Les data lakes offrent la flexibilité nécessaire pour stocker et explorer ces données avant de les structurer sous forme de tableaux.

Équipes d’ingénierie gérant l’intégration de données à grande échelle

Lorsque les systèmes génèrent des milliards d’événements par jour, le data lake s’impose souvent comme la première destination la plus pratique. Plus économique, il gère parfaitement l’évolution des schémas et n’oblige pas les systèmes en amont à se plier à un modèle de données prédéfini.

Charges de travail mixtes

Les entreprises ont tendance à combiner les deux approches : un lake pour l’intégration et le stockage des données brutes, un warehouse pour la mise à disposition de données enrichies, et une couche de transformation pour relier les deux. Dans cette configuration, la question est de savoir où chaque système s’insère dans le pipeline de données global.

Quelle est la place d’un prestataire de paiement dans votre architecture de data lake ou de data warehouse ?

L'approche traditionnelle des données de paiement consiste à concevoir votre propre pipeline en utilisant une interface de programmation d'applications (API) pour gérer la pagination et les limites d’appels, pour inscrire les résultats dans l'espace de stockage et pour maintenir l'intégration de manière illimitée.

Cette méthode fonctionne, mais elle reste fragile. Les modifications de schéma des API peuvent paralyser vos pipelines, la récupération des données historiques exige une logique complexe, et les données de paiement contiennent des informations financières hautement sensibles. Par conséquent, faire transiter ces flux par des outils tiers d’extraction, transformation et chargement (ETL) crée des risques de sécurité que de nombreuses équipes financières et de conformité préfèrent éviter.

C’est précisément pour répondre à ces défis que la solution Stripe Data Pipeline a été conçue. Ce connecteur natif, développé et maintenu par Stripe, est accessible aux utilisateurs Stripe existants. Il synchronise automatiquement vos données (transactions, clients, abonnements, virements) directement vers votre data warehouse ou votre espace de stockage cloud.

Par rapport aux connecteurs tiers, cette approche native offre des avantages majeurs :

• Des données exhaustives : Stripe Data Pipeline intègre l’historique complet de votre compte, des rapports financiers prêts à l’emploi et des ensembles de données enrichis que les solutions tierces ne proposent pas ou qui nécessitent de longues configurations personnalisées.

• Une fiabilité à toute épreuve : comme le pipeline est géré directement par Stripe, il s’adapte automatiquement aux évolutions des API, gère la modification des schémas et prend en compte les cas particuliers du modèle de données de Stripe, souvent ignorés par les connecteurs externes.

• Une sécurité renforcée : vos données de transactions financières transitent directement entre Stripe et votre espace de stockage, sans passer par l’infrastructure d’un intermédiaire, simplifiant ainsi drastiquement votre politique de sécurité des données.

Comment Stripe Data Pipeline peut vous aider

Stripe Data Pipeline vous permet de croiser vos données Stripe avec l’ensemble de vos données d’entreprise au sein de votre data warehouse pour des analyses avancées. Bien que Stripe Data Pipeline et Stripe Sigma reposent sur la même infrastructure de données Stripe, Data Pipeline vous offre la liberté de croiser facilement ces informations avec d’autres sources de données.

Stripe Data Pipeline vous permet de :

• Synchroniser vos données directement vers votre warehouse
  Vos données sont transférées vers Amazon Redshift, Snowflake ou Amazon S3 sans transiter par un connecteur tiers, mettant vos données financières sensibles à l’abri des infrastructures intermédiaires.

• Créer une source unique de vérité
  Centralisez toutes vos données Stripe en un seul endroit pour accélérer vos clôtures financières, identifier vos meilleurs moyens de paiement, enrichir vos modèles d’IA et bien plus encore.

• Déployer une solution sans code
  La configuration se fait en quelques clics depuis le Dashboard Stripe, sans la moindre ligne de code. Activez Stripe Data Pipeline en quelques minutes pour recevoir automatiquement vos données et rapports Stripe dans votre espace de stockage, en continu.

Découvrez comment Stripe Data Pipeline peut vous aider à révéler tout le potentiel de vos données d’entreprise.