Quelle est la différence entre DWH et Data Lake?

Data Warehouse (DWH) et Data Lake sont deux approches différentes pour le stockage et le traitement des données :

• Data Warehouse (DWH) — un stockage de données structuré, optimisé pour l’analyse et la génération de rapports. Dans le DWH, les données sont généralement nettoyées, transformées et organisées selon des schémas (par exemple, étoile ou flocon de neige). Cela permet d’effectuer rapidement des requêtes complexes et de créer des rapports.

• Data Lake — un stockage où les données sont conservées sous leur forme brute, sans traitement préalable. Dans le Data Lake, on peut stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées (logs, images, vidéos, etc.). C’est une solution flexible pour stocker de grands volumes de données variées.

Principales différences :

Caractéristique	Data Warehouse	Data Lake
Format des données	Structurées, nettoyées	Brutes, tous formats
Objectif	Analyse, reporting	Stockage, préparation des données pour ML et analyse
Coût de stockage	Généralement plus élevé en raison du traitement	Généralement moins cher, car il stocke des données brutes

Le choix dépend des tâches : pour l’analyse commerciale classique, privilégier DWH ; pour un travail flexible avec de grandes et diverses données, privilégier Data Lake.