De nombreuses entreprises choisissent d’héberger leur plateforme data dans le cloud, ce qui devient désormais la norme. Ces solutions  permettent de dimensionner la capacité de la plateforme data en fonction des usages, ce qui offre une grande flexibilité et une agilité sans limite.

Il faut identifier les sources de données et mettre en place des processus d’ingestion pour collecter les données de manière fiable et efficace. Cela implique la mise en place de pipelines de données et la configuration de flux de données automatisés.

Une fois les données collectées, il faut les stocker de manière à faciliter leur accès et leur utilisation ultérieure. Cela demande la mise en place de structures de stockage de données évolutives, de stratégies de sauvegarde et de récupération en cas de perte de données.

Les données stockées dans le Data Lake doivent être de haute qualité, fiables et sûres pour que les analyses soient pertinentes. Il est donc important de mettre en place des processus pour surveiller et améliorer la qualité des données.

Les données stockées dans le Data Lake sont sensibles et doivent donc être protégées. Il est important de mettre en place des mesures de sécurité pour garantir la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données stockées. La conformité aux réglementations telles que le RGPD doit également être prise en compte.