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Résumé – Le choix du format de stockage des données est un levier stratégique impactant directement coûts cloud, performance analytique et durabilité de l’architecture data. Apache Parquet, format colonnaire open source, optimise compression, lecture sélective et data skipping, réduisant drastiquement volumes scannés et TCO tout en garantissant interopérabilité native sur les principaux services cloud; enrichi de Delta Lake, il ajoute transactions ACID, versioning et time travel pour des pipelines fiables et évolutifs. Migrez vers Parquet et Delta Lake selon une feuille de route pilotée pour maîtriser dépenses, accélérer vos analyses et assurer la pérennité de votre plateforme décisionnelle.
Dans un contexte où la donnée est devenue l’actif le plus précieux des organisations, le format choisi pour son stockage reste souvent une réflexion technique secondaire. Pourtant, face à la montée en volumes et à la sophistication des usages analytiques, ce choix influe directement sur les coûts opérationnels, les performances des requêtes et la pérennité de l’architecture data.
Apache Parquet, format open source colonnaire, se positionne aujourd’hui comme la brique fondamentale des écosystèmes décisionnels modernes. Conçu pour optimiser la compression, la lecture sélective et l’interopérabilité entre systèmes, Parquet apporte des gains financiers et techniques substanciels, essentiels pour répondre aux exigences de performance et de contrôle budgétaire des entreprises suisses. Au-delà des promesses des outils BI et des data lakes, c’est la structure même des fichiers qui conditionne l’efficacité des traitements et le TCO des infrastructures cloud.
L’enjeu économique du stockage colonnaire
Une réduction significative des coûts de stockage et de scan est accessible dès lors que le format de données opte pour une organisation colonnaire. Cette approche permet de facturer uniquement les données requêtées et non l’ensemble des enregistrements, ce qui transforme durablement le modèle économique des plateformes cloud.
Coûts de stockage et de scan
Dans les environnements cloud, chaque opération de lecture mobilise des ressources tarifées selon le volume de données scannées. Les formats orientés ligne, tels que le CSV, imposent la lecture intégrale de chaque enregistrement, même si seules quelques colonnes sont exploitées pour l’analyse.
Parquet, en segmentant les données par colonne, réduit drastiquement la quantité de bits déplacés et facturés. Ce découpage colonnaire facilite l’accès aux valeurs utiles tout en laissant les autres blocs au repos.
Au final, la logique de scan ciblé se traduit par un TCO plus bas, une facturation proportionnelle aux usages réels et une meilleure prévisibilité budgétaire pour les DSI et les directions financières.
Minimiser les lectures inutiles
L’un des leviers majeurs de Parquet est la capacité à ne charger que les colonnes sollicitées par une requête SQL ou un pipeline de données. L’optimiseur du moteur évite ainsi de parcourir des octets superflus et de générer des I/O coûteux.
En pratique, cette lecture sélective confère une double économie : temps de réponse réduit pour les utilisateurs et diminution du volume de données transférées au niveau du réseau et du stockage.
Pour un CFO ou un DSI, ce n’est pas un gain marginal mais un moteur de réduction de facture cloud, qui devient critique dès que les volumes s’envolent.
Cas d’usage dans l’industrie manufacturière
Une entreprise du secteur industriel a migré ses historiques de logs depuis un format texte vers Parquet en quelques semaines. La structure colonnaire a permis de réduire de 75 % le volume facturé lors des traitements de batch.
Ce cas illustre comment la simple transition vers Parquet peut générer des économies de un ordre de grandeur, sans remodelage complet des pipelines existants.
Il démontre aussi que l’investissement initial en migration est rapidement amorti par les gains récurrents sur les cycles de traitement.
Performance et optimisation des requêtes analytiques
Parquet est conçu dès l’origine pour accélérer les traitements analytiques en large échelle, grâce à la compression et aux optimisations colonnaires. Les mécanismes de data skipping et d’encodage ciblé garantissent des temps de réponse compatibles avec les exigences décisionnelles modernes.
Compression et encodage par colonne
Chaque colonne dans un fichier Parquet utilise un schéma d’encodage adapté au type de données, comme le Run-Length Encoding pour les valeurs répétitives ou le Dictionary Encoding pour les chaînes courtes. Cette granularité d’encodage accroît le taux de compression.
Plus la colonne contient de valeurs redondantes, plus l’algorithme délivre une taille de stockage réduite, sans perte de performance à la lecture.
Le résultat est un fichier plus compact, plus rapide à charger en mémoire et moins coûteux à scanner.
Data skipping pour des requêtes rapides
Parquet intègre des métadonnées de statistiques (min, max, null count) par bloc de colonnes. Les moteurs analytiques exploitent ces statistiques pour ignorer d’emblée les blocs hors scope d’une clause WHERE.
Ce data skipping évite la décompression de blocs entiers et concentre les ressources sur les seules partitions pertinentes pour la requête.
Autant d’I/O et de cycles CPU économisés, qui se traduisent par des gains de performance souvent supérieurs à 50 % sur les grands volumes.
Intégration native aux moteurs cloud
Les principaux services de data warehouse et de data lake (Snowflake, Google BigQuery, AWS Athena, Azure Synapse) offrent un support natif de Parquet. Les optimisations colonnaires sont dès lors activées automatiquement.
Les pipelines ETL et ELT basés sur Spark, Flink ou Presto peuvent lire et écrire Parquet sans éviction de fonctionnalités, garantissant une cohérence entre traitement batch et streaming.
Cette intégration fluide permet de conserver la performance maximale sans développer de connecteurs spécifiques ou compléter de scripts de conversion.
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Pérennité et interopérabilité de votre architecture data
Apache Parquet est un standard open source largement adopté, assurant l’indépendance vis-à-vis des fournisseurs de cloud ou de plateformes analytiques. Son écosystème robuste garantit la portabilité de la donnée et facilite l’évolution sans craindre la dépendance technologique.
Adoption par l’écosystème open source et cloud
Parquet est soutenu par la fondation Apache et maintenu par une communauté active, ce qui assure des mises à jour régulières et une compatibilité ascendante. Les spécifications sont ouvertes et facilement auditées.
Cette gouvernance transparente permet d’intégrer Parquet dans des chaînes de traitement variées, sans risque de rupture fonctionnelle ou de coût de licence caché.
Les organisations peuvent ainsi construire des architectures hybrides, mêlant on-premise et multicloud, tout en conservant un format de donnée unique.
Limiter le vendor lock-in
En adoptant un format agnostique comme Parquet, les entreprises évitent d’être captives d’un fournisseur unique pour leurs besoins analytiques. Les données peuvent circuler librement entre plateformes et outils, sans conversion lourde.
Cela facilite les scénarios de migration, les audits de conformité et la mise en place de brokers de données sécurisés entre filiales ou partenaires.
La flexibilité obtenue constitue un avantage stratégique pour piloter les coûts et la résilience des infrastructures à long terme.
Exemple d’échange de données entre OLTP et OLAP
Un site e-commerce utilise Parquet comme format pivot pour synchroniser son système de transactions en temps réel avec son entrepôt décisionnel. Les batchs quotidiens sont orchestrés sans script de conversion, simplement en copiant les fichiers Parquet.
Cette mise en œuvre illustre la capacité de Parquet à servir de colonne vertébrale entre des silos de données historiquement cloisonnés.
Elle montre également que la transition vers un modèle hybride OLTP/OLAP peut s’opérer en douceur, sans refonte d’architecture majeure.
Évolution vers des data lakes fiables avec Delta Lake
Delta Lake s’appuie sur Parquet pour apporter des fonctionnalités critiques : transactions ACID, gestion des versions et time travel. Ce surensemble permet de bâtir des data lakes évolutifs, fiables et proches des qualités d’un entrepôt de données traditionnel.
Transactions ACID et cohérence
Delta Lake ajoute une couche de journalisation (log) au-dessus des fichiers Parquet, garantissant que chaque opération d’écriture est atomique et isolée. Les lectures ne retournent jamais d’état intermédiaire ou corrompu.
Les data pipelines gagnent en robustesse, même en cas de pannes réseau ou de relances de jobs concurrents.
Ce mécanisme rassure les DSI sur l’intégrité des données critiques et réduit les risques de corruptions lors des traitements massifs.
Gestion évolutive des schémas
Delta Lake permet de modifier progressivement la structure des tables (ajout, renommage ou suppression de colonnes) sans interrompre les requêtes ou altérer les versions antérieures du jeu de données.
Les nouveaux objets de schéma sont automatiquement détectés et assimilés, tandis que les anciennes versions restent consultables.
Cette souplesse encourage les évolutions métiers en continu sans créer de dette technique sur la couche de données.
Cas d’usage dans le secteur de la santé
Un établissement de santé a mis en place un data lake Delta Lake pour historiser les mouvements de dossiers patients. Chaque modification de régime de calcul est versionnée dans Parquet, avec la possibilité de “remonter le temps” pour recalculer des tableaux de bord antérieurs.
Ce scénario démontre la puissance du time travel pour répondre aux exigences réglementaires et aux audits internes sans multiplier les copies de données.
Il illustre également comment la combinaison Parquet + Delta Lake concilie flexibilité opérationnelle et gouvernance stricte des données.
Transformez votre format de données en avantage stratégique
Le choix du format de stockage des données n’est plus un détail technique, mais un levier stratégique impactant directement les coûts cloud, la performance analytique et la pérennité des architectures. Apache Parquet, grâce à son organisation colonnaire et son adoption universelle, optimise les lectures ciblées et la compression tout en limitant le vendor lock-in. En l’enrichissant de Delta Lake, il devient possible de construire des data lakes fiables dotés de transactions ACID, de versioning et de time travel.
Les organisations suisses, soucieuses de maîtriser leur budget et d’assurer la durabilité de leurs plateformes analytiques, trouveront dans Parquet la fondation idéale pour piloter leur transformation digitale sur le long terme.
Nos experts sont à votre disposition pour évaluer votre architecture actuelle, définir la feuille de route de migration vers Parquet et Delta Lake, et vous accompagner dans la mise en place d’un écosystème data performant et évolutif.
