Lakehouse vs Warehouse dans Fabric : comment choisir ?
Depuis l’arrivée de Microsoft Fabric, une question revient souvent : faut-il privilégier un Lakehouse ou un Warehouse ?
Ces deux approches cohabitent désormais dans une même plateforme, mais leurs usages ne sont pas identiques. Bien comprendre leurs forces, leurs limites et leurs scénarios d’application est la clé pour faire un choix éclairé.
Avantages
- Excellentes performances pour les requêtes SQL
- Gouvernance et sécurité intégrées (schémas, rôles SQL)
- Usage BI stable et éprouvé
Inconvénients
- Structure rigide : nécessite des pré-traitements pour intégrer de nouvelles sources ou modifier la structure existante
- Limité aux usages SQL/BI
- Moins adapté aux données semi-structurées (logs, IoT, JSON…)
Scénario type : une entreprise dont la priorité est le reporting BI, avec des usages SQL clairs et une équipe orientée T-SQL.
Lakehouse : la flexibilité des sources
Le Lakehouse combine la flexibilité du Data Lake et la rigueur du Data Warehouse. C’est un modèle plus récent, pensé pour la variété et la volumétrie croissante des données.
Avantages
- Supporte tous types de données (structurées, semi-structurées, non structurées)
- Compatible Spark et T-SQL
- Scalable pour les gros volumes
- Transactions ACID et versioning intégré
- Plateforme complète : data science, IoT, BI…
Inconvénients
- Demande une gouvernance adaptée (plus flexible, mais à mettre en place)
- Maintenance nécessaire (Optimize, Vacuum, V-Order)
- Courbe d’apprentissage plus large
Scénario type : organisation qui veut mixer data science, ingestion IoT, logs et BI dans une même plateforme, tout en anticipant ses besoins futurs.
Les architectures possibles
Il n’existe pas une seule façon de construire sa plateforme de données. En pratique, trois grands scénarios sont possibles avec le Lakehouse et le Warehouse :
1. Full Lakehouse
Choisir de s’appuyer uniquement sur un Lakehouse signifie miser sur la flexibilité et la polyvalence :
- Vous pouvez ingérer tous types de données (structurées, semi-structurées, non structurées).
- Vous ouvrez la porte à des usages variés : data science, IoT, BI, machine learning.
- Vous bénéficiez d’une facturation plus souple (stockage + compute à la demande).
⚠️ En contrepartie, il faut accepter de mettre en place une gouvernance rigoureuse et des opérations de maintenance régulières (optimisation des tables, vacuum, V-Order…).
2. Lakehouse + Warehouse
C’est un compromis assez fréquent dans les organisations :
- Le Lakehouse sert de socle pour stocker les données brutes, les transformer et les enrichir.
- Le Warehouse devient l’espace privilégié pour la BI et les usages SQL, offrant un environnement familier et performant pour les équipes déjà expertes en T-SQL.
- Cette combinaison permet de couvrir presque tous les besoins, mais a un coût plus élevé : le Warehouse consomme des Capacités Units de manière continue.
3. Full Warehouse
Enfin, il est tout à fait possible de rester sur un Warehouse seul :
- Vous bénéficiez d’un environnement stable, optimisé et sécurisé pour la BI et le reporting.
- Les optimisations sont gérées automatiquement.
- C’est souvent le choix le plus simple pour une équipe 100% orientée SQL/T-SQL.
- Mais cette approche montre rapidement ses limites : intégrer des logs, du JSON, ou des flux IoT devient complexe, voire coûteux. Et il sera difficile d’adresser des cas d’usage avancés comme la data science.
Conclusion
Le choix entre Lakehouse et Warehouse dépend de trois critères essentiels :
- Ce que vous souhaitez faire : reporting BI ? data science ? IoT ?
- Vos compétences en interne : plutôt SQL/T-SQL, ou ouverture vers Spark et les technos big data ?
- Votre vision long terme : une plateforme polyvalente et évolutive, ou un système BI stable et maîtrisé ?
Il n’y a pas de vainqueur absolu. C’est votre stratégie, vos usages et vos ambitions qui guideront le bon choix.
