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Un data lake (ou lac de données) est un système de stockage conçu pour conserver de grandes quantités de données brutes dans leur format natif. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels qui nécessitent une structuration préalable des données, un data lake utilise une architecture flexible appelée schema-on-read. Cela signifie que les données peuvent être stockées sans schéma défini et que leur structure est déterminée au moment de l'analyse [1] [2] [5].

Les data lakes peuvent contenir des données structurées, semi-structurées ou non structurées, provenant de diverses sources telles que des bases de données, des fichiers texte, des images ou des flux IoT. Cette flexibilité permet aux organisations d'ingérer et de stocker toutes sortes de données sans contraintes de format [3] [6].

L'un des principaux avantages d'un data lake est sa capacité à servir de plateforme centralisée pour l'analyse des big data et la science des données. Il permet aux entreprises d'explorer et d'analyser les données pour extraire des informations précieuses, développer des modèles prédictifs et améliorer la prise de décision [4] [8]. En résumé, un data lake offre une solution puissante et évolutive pour gérer les grands volumes de données hétérogènes générés par les entreprises modernes [7] [9].

Citations :

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