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Ce matin en rentrant de vacances, vous avez failli lâcher votre tasse de café (de désespoir) en écoutant votre data scientist partager son expérience “fabuleuse” avec ses nouvelles bases de données. Triste nouvelle, nous ne parlerons pas de voyages aujourd'hui, mais d’une solution de stockage de données qui peut vous permettre de gérer toutes vos feuilles de calcul, de stocker les informations sur vos utilisateurs et tous autres types de données entassés sur un coin de votre bureau.
Un data lake également appelé “lac de données” ne ressemble en rien à une flaque d'eau géante. Si vous n’acceptez plus l’analyse approximative de vos données, cet outil peut vraiment vous intéresser. Vos data scientists sont peut-être bons, mais sans les outils appropriés, ils peuvent manquer de précision d'exécution.
Un lac de données fonctionne comme une base de données qui vous permet de charger vos données brutes, semi-structurées et structurées. Dans un data lake, vous pouvez collecter des données provenant de toutes les sources. Il s'agit d' un stockage unique pour vos données CRM, les achats de vos clients ou encore vos feuilles de calcul comptables.
En soi, un data lake n’est pas un outil de travail depuis lequel vous pouvez traiter vos données. Il s'agit plutôt d'un cloud. Ce n’est pas l’outil idéal pour simplifier vos données. Les data warehouses sont de bien meilleurs outils pour effectuer cette tâche.
Que vous ayez besoin de stocker vos feuilles de calcul comptables pour établir votre budget ou générer de nouveaux prospects grâce à votre base de données clients actuelle, vous avez besoin de pouvoir accéder à vos données. Un lac de données est l'une des meilleures solutions de stockage.
Mais, pourquoi en avez-vous besoin ? La réponse dépend certainement de la taille de votre entreprise. Un disque dur et une feuille de calcul peuvent suffire à une petite entreprise, mais pourraient devenir insuffisants pour des entreprises de plus grande taille.
Que vos données soient brutes ou structurées, le schéma de traitement est le même. Vos données sont stockées pour être classées et organisées afin de les rendre accessibles à vos équipes. Mais comment?
Après les avoir chargés sur votre lac de données, elles doivent être triés afin que vous puissiez les utiliser et les exploiter à des fins commerciales. Dans ce cloud, il y a souvent des bugs, des informations inutiles et des données non appropriées: ces défauts doivent être supprimés pour que votre analyse soit la plus fiable possible.
Pour ce faire, vous pouvez utiliser un outil de traitement de données tel que Google Big Query. Le data warehouse de Google est un outil sans serveur. Grâce au machine learning, Big Query vous permet d' automatiser la classification de vos données. Si vous avez l'habitude de travailler avec les outils Google, BigQuery est fait pour vous ! Gardez à l'esprit que les lacs de données et les entrepôts de données sont complémentaires. Ils n’ont pas été conçus pour le même objectif. Un lac de données ne remplacera jamais un entrepôt de données.
Cela dépend. En règle générale, plus vous faites de requêtes, plus vous payez. Examinons la tarification de 3 lacs de données différents.
Vous pouvez voir dans cette grille qu'en fonction de l'option de stockage que vous choisissez, les prix peuvent varier. Le calculateur estime le coût par Go de votre stockage dont les valeurs sont ajustées selon votre emplacement de stockage et votre appareil directement depuis le site Web d'Azure.
En fonction de votre abonnement, vos données seront plus ou moins accessibles.
Premium | Hot | Cool | Archive | |
Pour les 50 premiers To/mois | $0.18 par GB | $0.0184 par GB | $0.01 par GB | $0.002 par GB |
Pour les 450 To/mois suivants | $0.18 par GB | $0.0177 par GB | $0.01 par GB | $0.002 par GB |
Pour 500 To/mois supplémentaires | $0.18 par GB | $0.0169 par GB | $0.01 par GB | $0.002 par GB |
Source: https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/data-lake-storage-gen1/
Le traitement des données n'est pas un processus facile. Votre équipe informatique gère le traitement des données afin que vous et votre équipe puissiez les exploiter :
Un data lake a pour objectif de stocker vos données brutes. Il n'a aucun intérêt réel pour vous si vous ne le traitez pas dans un entrepôt de données par la suite.
Pour résumer :
N'oubliez pas: vos bases de données valent la peine d'être analysées mais pour cela, elles doivent d’abord être stockées !
Par Emma Jeanpierre
27 janv., 2022