Data lake vs data warehouse : quelles différences ?
6min • Édité le 1 août 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
Nous produisons chaque jour 402 millions de téraoctets de données dans le monde, l’équivalent de 85 milliards de DVD. Et ce volume ne cesse d’augmenter.
Selon le dernier rapport State of AI de McKinsey, 75 % des entreprises utilisent désormais l’IA générative. Un usage massif qui accélère la création de contenus de toutes sortes : texte, image, audio, vidéo…
On estime qu’environ 90 % des données sont non structurées. Dans ce contexte, les entreprises doivent s’équiper d’outils puissants pour stocker et rendre ces informations exploitables.
Deux solutions dominent le paysage : le data warehouse et le data lake. Souvent confondues, ces deux technologies répondent pourtant à des besoins très différents.
Les informations à retenir :
Le data lake et le data warehouse sont deux solutions modernes de stockage des données, largement adoptées par les entreprises et les organisations.
Parfois considérées comme interchangeables, elles reposent pourtant sur des architectures différentes et ne répondent pas aux mêmes objectifs.
Si le data lake est adapté au stockage brut et aux projets de machine learning, le data warehouse sert davantage à l’analyse, la business intelligence et l’activation marketing.
La CDP composable DinMo s’appuie sur le data warehouse cloud pour activer facilement les données dans vos outils métier, grâce à une architecture zero-copy.
🔎 Découvrez le fonctionnement, les avantages et les cas d’usage des data lakes et data warehouses. Quelles sont les différences et comment faire votre choix selon vos objectifs et votre stack data ? 💡
Data lake et data warehouse : deux approches du stockage
Le data lake : flexibilité et capacité de stockage massive
Le data lake est une solution de stockage pensée pour absorber de très gros volumes de données, sans contrainte de format. Étroitement lié au Big Data, il accepte aussi bien des données structurées (comme des tableaux) que non structurées (comme des images, vidéos ou des logs).
Les données y sont stockées à l’état brut, sans transformation préalable. On parle alors de schema-on-read : le schéma n’est défini qu’au moment de l’analyse, ce qui laisse une grande souplesse.
Cette approche est particulièrement adaptée aux projets de machine learning, à l’exploration de données (data mining) ou à l’archivage à long terme. Le coût de stockage est généralement faible, car les données sont simplement déposées dans un système distribué.
💡 Parmi les outils les plus utilisés : Amazon S3, Azure Data Lake ou encore Hadoop.
Le data warehouse : performance et exploitation des données structurées
Le data warehouse est conçu pour stocker des données structurées et les rendre rapidement exploitables pour l’analyse. Avant d’être stockées, les données sont nettoyées puis organisées selon un format défini à l’avance. On parle de schema-on-write.
Cette structure permet de lancer des requêtes très rapides et d’alimenter des outils de Business Intelligence, de reporting ou les plateformes marketing.
Le data warehouse est donc privilégié pour produire des analyses fiables, suivre la performance des campagnes ou mesurer la customer lifetime value.
Parmi les solutions phares du marché : Google BigQuery, Snowflake et Amazon Redshift.
Data lake vs Data warehouse
Et le reste ? Data mart et data lakehouse
Deux autres notions complètent ce panorama :
Le data mart est un sous-ensemble du data warehouse. Il est dédié à un département ou une fonction spécifique, comme le marketing ou la finance.
Le data lakehouse combine les avantages du data lake (souplesse, volume) et du data warehouse (structure, performance). Il permet de stocker tous types de données tout en les rendant analysables.
Des outils comme Databricks incarnent cette nouvelle approche qui vise à combiner le meilleur des deux mondes.
Les principales différences
Plusieurs éléments permettent de distinguer data lakes et data warehouses. Voici quelques critères qui vous aideront à guider votre choix.
Critère | Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|---|
Type de données | Données brutes, structurées, semi-structurées ou non structurées | Données structurées et modélisées pour l’analyse ou l’activation |
Public cible | Data engineers, data scientists, équipes IA | Analystes, équipes BI, marketing, métiers |
Coût de stockage | Faible : stockage à bas coût sur des systèmes distribués (S3, HDFS…) | Plus élevé : données optimisées pour les requêtes et la performance |
Performance analytique | Moins adaptée à l’analyse directe, requêtes souvent plus lentes | Haute performance pour la BI, requêtes SQL rapides et scalables |
Sécurité et gouvernance | Plus complexe à mettre en place, dépend de l’outil et de la configuration | Intégrée nativement (contrôles d’accès, conformité RGPD, audit…) |
Cas d’usage typiques | Machine learning, IA, stockage massif, historisation | Reporting, visualisation, activation marketing, analyse temps réel |
Principaux critères de comparaison entre data lakes et data warehouses
Comme il accueille des données hétérogènes et que son architecture est plus flexible, le data lake nécessite la mise en place de règles strictes de sécurité et de gouvernance. De son côté, le data warehouse repose sur un cadre structuré qui facilite le contrôle des accès et la conformité.
Comment choisir ?
Des objectifs différents, des architectures complémentaires
Le data lake agit comme un réservoir brut. Il stocke des volumes massifs de données dans leur format d’origine, sans transformation préalable. C’est une solution idéale pour les projets de data science, de machine learning ou pour conserver de la donnée froide à moindre coût.
Le data warehouse, de son côté, est conçu pour l’analyse. Il structure les données afin de les rendre exploitables par les équipes métier : marketing, finance, ventes, produit… Il permet des requêtes rapides, fiables et actionnables.
En entreprise, les deux approches coexistent. Le data lake pour les besoins de stockage, d’historisation ou des projets d’intelligence artificielle, le data warehouse pour faciliter l’analyse. D’autres optent pour un data lakehouse, qui conjugue la souplesse du lac et la structure de l’entrepôt.
💡 Une complémentarité qui a conduit DinMo à proposer une nouvelle intégration. Notre CDP composable permet désormais d’exporter vos segments directement vers un bucket Amazon S3, au format Parquet, CSV, JSON ou XML.
Le rôle central du data warehouse dans la Modern Data Stack
Avec l’émergence de la Modern Data Stack, le data warehouse cloud est au cœur de l’architecture data de nombreuses entreprises. Des solutions comme Google BigQuery, Amazon Redshift ou Snowflake offrent aujourd’hui des performances élevées, une bonne scalabilité et un coût maîtrisé.
Le data warehouse agit comme un référentiel central. Il rassemble les données transformées, prêtes à être modélisées, analysées et activées.
DinMo s’appuie sur cette solution pour activer les données clients dans les outils métier, sans créer de copie dans son propre environnement. L’entrepôt représente la source unique de vérité. Cette approche permet de réduire la complexité et offre une meilleure gouvernance et plus de sécurité.
Quel système privilégier pour vos cas d’usage marketing ?
Le data warehouse comme allié des équipes marketing
Les équipes marketing ont besoin de données claires et exploitables pour en ressortir des insights et faciliter la prise de décision. Le data warehouse repose sur une structure et des schémas bien définis.
Cette organisation facilite l’intégration avec les outils métiers : plateformes CRM, logiciels de BI, solutions d’automatisation ou d’activation. Les données sont prêtes à l’emploi pour créer des segments, lancer des campagnes ou mesurer la performance.
Côté marketing, le data warehouse constitue donc l’environnement idéal pour construire des stratégies data-driven et proposer des parcours personnalisés.
Comment DinMo tire parti des entrepôts cloud pour activer vos données ?
Chez DinMo, nous avons fait le choix d’une intégration native avec les principaux data warehouses cloud : Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, etc. C’est le cœur de notre approche composable.
Notre plateforme exploite directement les données stockées dans ces entrepôts, sans duplication. Grâce à notre module de Reverse ETL, les segments créés dans DinMo peuvent être activés dans tous vos outils métier : CRM, régies publicitaires, outils d’emailing…
Cet environnement simple et performant donne aux équipes marketing le pouvoir d’agir sur leurs données, sans dépendance technique.
Conclusion
Data lake ou data warehouse ? Tout dépend de vos objectifs, de vos cas d’usage et du niveau de maturité de votre stack data. Le data lake offre une grande flexibilité pour stocker tout type de données à grande échelle. Le data warehouse, lui, facilite l’analyse, la prise de décision et l’activation marketing.
Découvrez comment la CDP composable DinMo valorise les données présentes dans votre entrepôt. Véritable socle d’activation, le data warehouse offre un environnement fiable, structuré et directement exploitable par les équipes marketing.
