Le stockage de données, méthodes et outils

Louana Lelong
Par 
Louana Lelong
Responsable Contenu & Évènementiel
Dernière mise à jour le 
09
 
November
 
2023
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Le stockage de données, méthodes et outils
Sommaire

L'essor du Big Data ainsi que celui des objets connectés a entrainé une forte augmentation du volume de données mondial. Cela entraine de nouveaux besoins pour les entreprises en termes de capacité. Il est donc impératif pour ces derniers de recourir à des méthodes nouvelles qui permettent de conserver et d'analyser les données de façon efficace. Voici ce qu'il faut savoir sur le stockage de données ainsi que sur les différents méthodes et outils.

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Stockage de données : de quoi s'agit-il ?

Le stockage de données regroupe l'ensemble des méthodes et des technologies qui aident à entreposer et à conserver des data numériques. Ces méthodes prennent en compte tous les supports. En guise d'exemple de supports de sauvegarde des fichiers, on peut notamment citer les disquettes, les supports flash ou USB, les disques durs ou encore les disques SSD. Le Cloud est cependant de plus en plus privilégié par les entreprises pour sa sécurité de conservation des données.

Ces supports peuvent être utilisés par les particuliers pour stocker des fichiers tels que les photos, les documents ou les vidéos. Ils peuvent également être utilisés par les entreprises pour collecter et générer d'immenses volumes de données. Avec le développement des objets connectés et du Big Data, les entreprises utilisent toutefois de plus en plus l'intelligence artificielle et le Machine Learning. Elles peuvent ainsi recueillir, conserver puis analyser les données.

Des systèmes informatiques scalables à haute densité ont été créés grâce à l'analyse de bases de données en temps réel pour stocker les data. Il s'agit des infrastructures convergées et des plateformes de sauvegarde. Ces dernières constituent en effet l'un des meilleurs moyens de stocker les données en toute sécurité sur les serveurs de l'entreprise.

Formation au stockage de données

Pour maitriser les méthodes et les différents outils de stockage de données, Jedha propose aux particuliers comme aux entreprises des formations adaptées à leurs besoins. Parmi les formations proposées, on retrouve les formations en Data Scientist, en Data Analyst, en Data Engineer ou encore en cybersécurité. Les formations proposées par Jedha aident ainsi les apprenants à mieux appréhender le concept de stockage de données. Cette solution est un formidable atout pour une entreprise en pleine transformation numérique.

Les méthodes de stockage de données

Entre le Data Lake, le Data Warehouse en passant par le Data Management, il existe plusieurs méthodes et outils de stockage de données.

stockage de données
Data Storage

Data Lake

Signifiant littéralement en français « lac de données », un Data Lake désigne un référentiel de données. Celui-ci offre la possibilité de stocker une très grande quantité de données brutes ou très raffinées pour une durée déterminée. Le Data Lake fait partie des solutions de sauvegarde qui permettent de faciliter la cohabitation entre les formes structurelles de données et les différents schémas. En d'autres termes, cette méthode de stockage favorise la cohabitation entre les copies des données du système source, les données brutes et les données transformées.

En résumé, toutes les données d'une entreprise peuvent être stockées au sein d'un seul Data Lake. Les données stockées sont ensuite utilisées pour établir les rapports ou pour l'analyse des data pour le Machine Learning. Le Data Lake regroupe les données structurées telles que les Logs, les CSV, les JSON, les XML. Il regroupe aussi les fichiers structurés qui proviennent essentiellement des bases de données relationnelles.

Parmi les informations qu'on peut stocker sur un Data Lake, on retrouve également les données non structurées telles que les documents, les e-mails, les PDF… Même les données binaires comme les images, les fichiers vidéo ou encore les fichiers audio peuvent être stockées sur le Data Lake.

Attention à ne pas confondre le concept de Data Lake avec celui de Data Warehouse : les différences entre Data Lake et Data Warehouse sont plus nombreuses que les similitudes.

Data Management

Les informations occupent aujourd'hui une place importante dans les entreprises, quel que soit leur secteur. Elles les aident entre autres à prendre des décisions adéquates pour améliorer leur stratégie marketing, diminuer leur coût de production ou encore optimiser les processus. La gestion des données est donc un élément important qui offre la possibilité à l'entreprise d'atteindre ses objectifs.

Pour être utilisées efficacement par les entreprises, les données ont d'abord besoin d'être organisées correctement. Il est donc capital de recourir à des solutions de stockage et d'analyse comme le Data Management. Cette méthode de sauvegarde englobe tous les processus, outils et techniques qui permettent d'assurer la cohérence, la qualité et la sécurité de l'ensemble de données afin de les exploiter efficacement.

Il s'agit d'un processus qui vise à stocker, mais aussi à intégrer, à organiser et à maintenir l'ensemble des fichiers collectés ou créés par une entreprise. Le Data Management regroupe ainsi une large combinaison de fonctions dont le but est de rendre les données de l'entreprise exactes, mais aussi cohérentes, disponibles, sécurisées et accessibles. Cette méthode de stockage et de gestion des données aide à bénéficier de nombreux avantages tels que l'élimination des duplicatas de données, mais aussi la standardisation de leur format.

Base NoSQL

Également connu sous le nom de Not Only SQL Database, la base de données NoSQL est un outil de stockage dont la particularité est d'être non relationnelle. Cette approche de la conception de base et de leur administration favorise le stockage et l'analyse du Big Data. En d'autres termes, il est possible de stocker sur une base de données NoSQL des données sous forme non structurée, sans pour autant suivre des schémas spécifiques. De plus, la base de données NoSQL peut également être utilisée pour les applications web en temps réel.

En plus de ne pas suivre le modèle relationnel, l'une des spécificités de la base de données NoSQL est qu'elle ne présente pas de tableaux sous forme de colonnes fixes. Elle ne nécessite donc pas de mapping relationnel ou de normalisation de données. Une autre particularité des bases de données NoSQL est l'absence ou la flexibilité des schémas.

On distingue quatre principales bases de données NoSQL :

  • La base de données de type paire clé/valeur,
  • La base de données de type orientée colonne,
  • La base de données de type orientée graph,
  • La base de données de type orientée document.

En revanche, chacune des bases de données NoSQL n'est pas capable de résoudre tous les problèmes. La base de données NoSQL doit donc être choisie en fonction de son usage et des besoins de l'entreprise.

Hadoop

Hadoop désigne un framework Java Open Source qui est souvent utilisé pour le stockage et le traitement Big Data. Développé par Michael J. Cafarella et Doug Cutting, ce framework utilise le modèle de programmation MapReduce pour le stockage et la récupération rapide des données dans ses nœuds. Hadoop présente de nombreux avantages pour les utilisateurs.

En effet, le framework Java Open Source Hadoop est capable de stocker de gros volumes de données. Ceci est, entre autres, dû au fait que les serveurs de base de Hadoop sont construits avec des configurations matérielles très simples. Elles peuvent ainsi évoluer avec facilité afin de suivre l'évolution des volumes de données. Hadoop est également apprécié pour sa vitesse de traitement des informations.

En plus de ces nombreux avantages, le système de stockage et de traitement des données Hadoop présente plusieurs qualités. Parmi celles-ci, on peut noter son incroyable évolutivité et sa grande résilience. En effet, contrairement aux systèmes traditionnels qui disposent d'une capacité de stockage limitée, Hadoop est évolutif, car son fonctionnement se fait dans un environnement distribué. En ce qui concerne sa configuration, elle peut être étendue en installant des serveurs additionnels. Cela permet d'augmenter par la même occasion sa capacité de stockage jusqu'à atteindre plusieurs pétaoctets.

Data Warehouse outil stockage
Stockage de données

Data Warehouse

Le Data Warehouse, ou littéralement « entrepôt de données » en français, désigne des bases de données. Elles offrent la possibilité de sauvegarder et de gérer des données historiques structurées non volatiles provenant d'une ou de plusieurs sources à des fins d'analyse exploratoire. En d'autres termes, le Data Warehouse est une base de données relationnelle constituée d'une combinaison de composants technologiques. Ce dispositif technologique est en effet constitué de :

  • une base de données Cloud (Amazon Redshift, Snowflake…),
  • un outil ETL (Extract, Transform, Load) qui aide à gérer les flux de données,
  • un outil de BI qui permet d'effectuer les analyses de données.

Il s'agit là des trois briques qui composent l'architecture d'une Data Warehouse. Ce dispositif technologique remplit ainsi quatre fonctions principales. Grâce à l'outil ETL auquel elle est branchée, la Data Warehouse offre la possibilité d'extraire les fichiers qui proviennent de toutes les sources de données qu'elle juge utiles. Le Data Warehouse procède aussi au nettoyage des données qu'il intègre, puis aux déduplications et aux reformatages nécessaires pour organiser les données stockées de manière structurée et cohérente.

L'autre fonction principale d'un Data Warehouse est la transformation. Le système ETL réalise en effet les transformations nécessaires qui permettent d'adapter les modèles de données aux cas d'usage cible du Data Warehouse. Les données stockées dans ce dispositif technologique sont enfin continuellement mises à jour grâce aux sources de données auxquelles il est connecté.

Il existe bien d'autres méthodes et outils de stockage de données tout aussi performantes. La méthode que devra choisir l'entreprise dépendra avant tout de ses besoins, mais aussi du volume de données à stocker. Pour mieux appréhender ce concept, il est conseillé de suivre une de nos formations en Data pour évoluer dans le domaine de la donnée. Grâce à ce module, le stockage de données n'aura ainsi plus de secret pour les apprenants.

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Louana Lelong
Louana Lelong
Responsable Contenu & Évènementiel
Diplômée de SKEMA, Louana a choisie de se spécialiser dans le marketing et a eu l'occasion de travailler en tant que Responsable Contenu & Évènementiel dans notre école en 2022. Au contact des élèves et alumnis de Jedha, Louana a développé une connaissance fine du monde de la formation qu'elle a partagée dans de nombreux articles.

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