Introduction
Data Warehouse ou Data Lakehouse ? Cette question revient systématiquement lors de la conception d'une plateforme Data moderne. Décryptage des deux approches pour faire le bon choix.
Data Warehouse : l'approche structurée
Principe
Architecture optimisée pour l'analytique avec données structurées et modélisées (schéma on write).
Avantages
- Performance : requêtes SQL ultra-rapides grâce à l'indexation
- Simplicité : schéma clair, facile à requêter pour les analysts
- Maturité : écosystème riche (Snowflake, BigQuery, Redshift)
- Gouvernance : contrôle de qualité renforcé
Inconvénients
- Rigidité : modification de schéma coûteuse
- Coût : stockage et compute facturés séparément
- Données non structurées : difficile à intégrer (images, logs)
Data Lakehouse : le meilleur des deux mondes ?
Principe
Stockage Data Lake avec couche de gestion transactionnelle (Delta Lake, Iceberg, Hudi) permettant requêtes SQL performantes.
Avantages
- Flexibilité : stockage de tout type de données
- Coût : stockage objet très économique (S3, ADLS)
- ML-friendly : accès direct aux données brutes pour training
- Open formats : Parquet, Delta, pas de vendor lock-in
Inconvénients
- Complexité : nécessite expertise Delta/Iceberg
- Performance : légèrement inférieure au DWH sur requêtes complexes
- Maturité : écosystème moins éprouvé que DWH classique
Comparaison détaillée
| Critère | Data Warehouse | Data Lakehouse |
|---|---|---|
| Coût stockage | $$$ (storage compute couplé) | $ (S3/ADLS) |
| Performance BI | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Flexibilité schéma | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| ML/AI | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Time to market | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
Critères de choix
Choisir le Data Warehouse si :
- Cas d'usage principalement BI/reporting
- Données majoritairement structurées
- Besoin de performance maximale sur requêtes
- Équipe habituée à SQL classique
Choisir le Lakehouse si :
- Mix BI + Machine Learning + Data Science
- Données multi-formats (structurées, semi-structurées, non structurées)
- Contraintes de coût importantes
- Besoin de flexibilité et d'évolutivité
L'approche hybride
En pratique, beaucoup d'entreprises combinent les deux :
- Lakehouse pour le stockage et préparation données
- Data Warehouse pour les datamarts métier à forte sollicitation
Conclusion
Il n'y a pas de réponse universelle. Le choix dépend de vos cas d'usage, de votre maturité Data et de vos contraintes de coût. En 2025, le Lakehouse gagne du terrain grâce à Delta Lake et Databricks, mais le Data Warehouse reste incontournable pour la BI pure.
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