Qu’est-ce qu’un entrepôt de données
Un entrepôt de données est un référentiel centralisé de données intégrées structurées, dont les données proviennent d’une ou plusieurs sources disparates.
L'objectif d'un entrepôt de données est de stocker les données actuelles et historiques à un seul endroit. Il en résulte que les entrepôts de données peuvent agir comme la « source unique de vérité » pour une entreprise. Les entrepôts de données sont différents des bases de données transactionnelles que nous utilisons pour les opérations quotidiennes : au lieu de cela, les entrepôts de données sont structurés pour les requêtes et les analyses.
Un entrepôt de données est un référentiel structuré conçu principalement pour stocker des données traitées et structurées à des fins de reporting et d’analyse.
Il s'efforce de fournir une source unique de vérité pour la veille économique et la prise de décision. En revanche, Data Lakehouse est une solution de stockage plus flexible et évolutive qui peut gérer des données structurées et non structurées.
Les entreprises utilisent des entrepôts de données pour soutenir des objectifs tels que les activités de veille économique (BI), le reporting et la prise de décision structurée.
Les entrepôts de données permettent d'obtenir des informations sur les tendances, les modèles et les relations. Tout cela peut être découvert dans les informations contenues dans l'entrepôt de données. Il aide les organisations à prendre des décisions éclairées et fondées sur des données.
Premiers pas : ETL
L'utilisation d'un entrepôt de données implique un processus appelé ELT , qui signifie Extraction, Transformation et Chargement. La première étape consiste à extraire des données de divers systèmes sources. Il peut s’agir de bases de données transactionnelles quotidiennes, de CRM et de ressources externes.
Ensuite, ces données extraites sont « transformées ». C’est là que les données sont nettoyées, standardisées et transformées en un format structuré et cohérent. Parmi les tâches décrites dans cette section figurent la suppression des doublons et la correction des erreurs. Le mappage de données provenant de sources disparates à une structure typique fait également partie de l'étape de transformation.
Une fois transformées, les données sont chargées. Les données transformées sont chargées dans l'entrepôt de données, mais cela nécessite encore plus d'organisation pour s'assurer que les données peuvent être interrogées efficacement et analysées.
Composants clés d’un entrepôt de données
À quoi ressemble un entrepôt de données ? Eh bien, un entrepôt de données structuré comprend les composants suivants :
- Bases de données/systèmes sources : Les sources de données d’origine, telles que les bases de données opérationnelles, les systèmes ERP ou les fournisseurs d’informations externes.
- Zone de transit des données : Zone de stockage temporaire dans laquelle les données extraites sont conservées avant d’être transformées.
- Outils ETL : Des outils logiciels qui automatisent les processus d’extraction, de transformation et de chargement pour garantir la structuration des données.
- Data Warehouse Database : Référentiel central dans lequel les données transformées sont stockées pour y accéder.
- Data Marts : Des sous-ensembles plus petits et orientés sujet de l'entrepôt de données, souvent créés pour des services ou des fonctions métier spécifiques.
- Outils BI : Outils utilisés pour interroger, signaler et visualiser les données stockées dans votre entrepôt, tels que les tableaux de bord et les plateformes de rapport.
Enfin, vous disposez également d'un référentiel de métadonnées. Il s'agit d'un stockage centralisé d'informations qui permet d'expliquer les données au sein de l'entrepôt. Cela inclut des éléments comme l’origine, la structure et les transformations utilisées pour donner un sens aux données.
Data Warehouse vs. Data Lake : Une différence de structure
Un entrepôt de données et un data lake sont deux dépôts permettant de stocker de grandes quantités de données pour y accéder ultérieurement, mais ils diffèrent considérablement par leur structure et leur objectif.
Un entrepôt de données est une bibliothèque méticuleusement organisée avec des données structurées. Les données sont soigneusement cataloguées et structurées à chaque fois à des fins spécifiques, généralement pour la veille économique et le reporting. Il s’agit d’une collection organisée de données de haute qualité prêtes à être analysées.
Et voici en quoi un data lake est différent : un data lake est moins organisé et ressemble plus à un vaste lac naturel de données. Un data lake peut contenir une grande variété de données, structurées et non structurées, provenant de diverses sources.
Les données des lacs de données sont souvent brutes et non traitées, comme les divers éléments que l'on trouve dans l'écosystème d'un lac. Flexibles et évolutifs, les Data Lakes permettent aux entreprises de stocker d’énormes quantités de données dans un data lake sans avoir à se soucier de son cas d’utilisation immédiat.
Les avantages du Data Warehousing
Pourquoi vouloir utiliser un Data Warehouse ? L'un des principaux avantages est que l'utilisation d'un entrepôt de données impose des formats standardisés et des processus de nettoyage rigoureux. La qualité des données peut rapidement nuire à leur utilité, et il est primordial d’obtenir des informations de meilleure qualité.
Lorsque vous éliminez les incohérences, les redondances et les erreurs, vous disposez d'un entrepôt de données qui vous fournit une base fiable pour une analyse et un reporting précis. L’amélioration de la qualité des données aide votre organisation à prendre de meilleures décisions, simplement parce que vous pouvez faire confiance aux informations qui sont entrées dans votre entrepôt de données et parce que les données sont structurées.
Les entrepôts de données offrent également une vue plus centralisée, ce qui vous aide à mieux comprendre les performances de l'entreprise. Ils couvrent une variété de points, du comportement des clients et de l'efficacité opérationnelle aux tendances du marché.
Des décisions plus rapides et éclairées
Les entrepôts de données sont optimisés pour un traitement rapide des requêtes. Étant donné que de nombreuses organisations travaillent dans un environnement qui évolue rapidement, il est important de vous assurer que vous avez accès à une analyse rapide des données. Cela permet à vos analystes et à vos décideurs d'accéder rapidement et de manière fiable aux données pertinentes et de les analyser.
Les data warehouses les plus puissants peuvent même offrir l'accès à des résumés précalculés et à des vues agrégées, ce qui permettra d'analyser les données encore plus rapidement. Cela se traduit par de l'agilité, grâce à laquelle les organisations peuvent répondre rapidement aux changements du marché.
Les entrepôts de données avec des données structurées sont également un excellent moyen de faire surface et de comprendre toutes les opportunités émergentes. Des décisions éclairées fondées sur l'accès à des données en temps opportun permettent d'améliorer l'efficacité opérationnelle et l'avantage concurrentiel.
Types d'entrepôts de données
Les entrepôts de données se déclinent en différents types. Chaque type d’entrepôt de données est mieux adapté aux différents objectifs d’accès aux données et répond aux besoins spécifiques d’une organisation. Examinons les trois principaux types.
Enterprise Data Warehouse (EDW)
Un EDW est un référentiel centralisé avec des outils de données. Il fonctionne comme un entrepôt de données en entrant des données provenant de plusieurs sources dans l’ensemble d’une entreprise. Une fois les données à l'intérieur, il fournit une vue complète des données structurées de l'organisation.
Les EDW peuvent prendre en charge le reporting, l’analyse et la prise de décision à l’échelle de l’entreprise. Les EDW sont généralement complexes et à grande échelle, et constituent la source unique de vérité pour tous les départements et unités commerciales.
Stockage de données opérationnelles (ODS)
Une base de données ODS est conçue pour intégrer des données provenant de plusieurs systèmes sources en temps quasi réel. Cela signifie que l’absorption des données n’est pas un processus étape par étape comme pour les EDW. De plus, contrairement aux EDW, les SAO stockent principalement des données à jour, ce qui facilite la production de rapports opérationnels et la prise de décisions.
Grâce à ODS, une entreprise peut surveiller ses performances opérationnelles, suivre les mesures clés et alerter les utilisateurs en cas d'exceptions ou d'anomalies.
Data Mart
Un mini-data warehouse est un sous-ensemble d'un entrepôt de données axé sur un domaine ou un département spécifique, tel que les ventes, le marketing ou les finances. On peut presque le considérer comme un datastore destiné à un usage particulier.
Alors que les EDW peuvent stocker de grandes quantités de données, les data marts sont plus petits et plus ciblés. L'avantage est qu'un mini-data warehouse fournit un accès plus rapide aux informations pertinentes pour les besoins spécifiques de l'entreprise. Les rapports et les analyses ministériels sont des cas d'utilisation principaux pour les data marts. La prise de décision et l'autonomisation des équipes individuelles grâce aux capacités de BI en libre-service sont un autre cas d'utilisation essentiel.
Cloud Data Warehouse
Un entrepôt de données cloud est un entrepôt de données hébergé avec du infonuagique. C’est aussi simple que ça. Les entreprises peuvent accéder au cloud et éliminer le besoin de matériel et de logiciels sur site.
Les entrepôts de données cloud sont un choix populaire pour les organisations qui souhaitent réduire les coûts d'infrastructure et simplifier le déploiement. Les entrepôts de données cloud offrent également une évolutivité élastique, ce qui permet aux organisations d'ajuster facilement les ressources en fonction de la demande.
Construire un entrepôt de données : Considérations clés
La première étape consiste à définir clairement les objectifs commerciaux et les exigences d'accès à l'information que l'entrepôt de données devra respecter. Ce n’est pas différent de n’importe quel projet technologique, mais c’est important lors de la mise en place d’un entrepôt de données, car cela influence les étapes clés de configuration.
Il est également essentiel de choisir la bonne technologie. Il s’agit notamment de choisir le bon système de gestion de base de données (SGBD). Étant donné que vous allez continuer à charger des données, vous devez choisir vos outils ETL avec soin. Pour l'analyse, sélectionnez les outils de modélisation de données et les outils de reporting qui répondent à vos besoins.
Risques à surveiller
Des données inexactes ou incomplètes provenant des systèmes sources peuvent compromettre l'intégrité de l'entrepôt entier, ce qui conduit à des analyses et à des prises de décisions erronées. La combinaison de données provenant de diverses sources peut être complexe, ce qui nécessite une planification minutieuse et des processus ETL robustes pour assurer la cohérence des données.
Comme toujours, les failles de sécurité doivent être prises en compte et la centralisation des données sensibles dans un référentiel unique augmente les risques. Prendre des précautions contre les accès non autorisés et les violations de données, nécessitant des mesures de sécurité robustes.
Attention également aux coûts et à la complexité. Les entrepôts de données sont exhaustifs, donc naturellement, vous pourriez penser que la construction et la maintenance d'un entrepôt de données peuvent être coûteuses et complexes. Ne sous-estimez pas l'ampleur de la tâche et assurez-vous d'acquérir les compétences spécialisées et les investissements importants en infrastructure dont vous avez besoin.
Modélisation de données et conception ETL
La modélisation de données, ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) sont trois outils qui forment l'épine dorsale de l'entreposage de données structurées ; ces processus sont liés (même si ETL et ELT sont des alternatives l'une à l'autre.
Commençons par la modélisation des données. La modélisation de vos données fournit le modèle de la façon dont les données seront structurées et organisées au sein de l'entrepôt de données. Les données ne se structurent pas d’elles-mêmes ; leur structuration nécessite un examen attentif et une réflexion analytique. Le processus implique la définition d'entités, d'attributs, de relations et de hiérarchies. Ces étapes sont à leur tour liées aux concepts de votre entreprise et aux exigences que vous avez en matière d'analyse de données.
La modélisation des données est complexe, il existe donc des techniques bien définies qui peuvent être utiles. Les techniques courantes comprennent la modélisation dimensionnelle, la modélisation entité-relation (modélisation ER) et la modélisation du coffre de données. Lorsque vous pratiquez la modélisation de données, cela garantit que l'entrepôt de données est optimisé. La modélisation garantit correctement les performances et l’évolutivité des requêtes. Il permet également de s'assurer que votre entrepôt de données est facile à entretenir.
ETL et ELT
Comme nous l'avons expliqué précédemment, l'ETL est le processus traditionnel d'extraction des données des systèmes sources, de leur transformation en un format cohérent à chaque fois et de leur chargement dans l'entrepôt de données pour y accéder. Il convient de noter que la transformation a lieu dans une zone de transit distincte avant le chargement des données.
L’ETL est adapté aux scénarios dans lesquels des transformations complexes sont nécessaires, la qualité des données est une priorité absolue ou les réglementations de conformité nécessitent un contrôle strict du traitement des données .
Cependant, il existe une autre approche appelée ELT. Dans cette approche, les entreprises utilisent la puissance de traitement de l'entrepôt de données pour effectuer des transformations après le chargement des données.
L'avantage est que les entreprises peuvent éliminer la nécessité d'une zone de transit distincte à chaque fois tout en simplifiant le pipeline de données. Vous pouvez constater à quel point la technologie ELT est particulièrement avantageuse lorsqu’il s’agit de traiter de gros volumes de données. Les entreprises peuvent appliquer le traitement parallèle à l’aide de la technologie ELT, qui utilise mieux les capacités du cloud.
La radiobalise offre également plus de souplesse. Chaque fois que vous l'utilisez, vous pouvez différer la transformation jusqu'à ce que vous en ayez besoin.
Choisir entre ETL et ELT implique de tenir compte du volume de données, de la complexité des transformations et des ressources disponibles. L'ETL est souvent préféré pour les systèmes existants ou les scénarios où la gouvernance des données est essentielle pour faire fonctionner le traitement des données. Pour les systèmes plus modernes, la technologie ELT gagne en popularité parce qu’elle est plus évolutive et qu’elle s’aligne sur les solutions d’entreposage de données dans le cloud.
L’avenir du Data Warehousing
À quoi pouvons-nous nous attendre à l'avenir du data warehousing ? Pour commencer, les solutions d’IA et l'apprentissage automatique devraient faire des vagues avec les outils de data warehousing en un rien de temps. Grâce à l’IA et au ML, les entreprises révolutionnent l’entreposage de données en automatisant leur préparation, leur nettoyage et leur analyse.
Les outils alimentés par l’IA peuvent identifier des modèles, des anomalies et des corrélations au sein d’énormes ensembles de données, ce qui permet aux organisations de découvrir des informations cachées et de prendre des décisions fondées sur des données. Grâce aux algorithmes de machine learning, les entreprises peuvent optimiser les performances des requêtes et automatiser la modélisation des données.
Il y a aussi l’émergence de l’analyse prédictive, qui utilise l’intelligence artificielle pour améliorer la valeur globale et la convivialité des entrepôts de données.
Nous pensons également que l'utilisation des entrepôts de données en temps réel va augmenter. Les entrepôts de données traditionnels se concentraient principalement sur les données historiques, mais la demande d'informations en temps réel explose.
L’entreposage des données en temps réel implique l’ingestion et le traitement des données au fur et à mesure de leur génération, comme c’est le cas avec une SAO. Ce processus permet aux entreprises de surveiller les événements, de détecter les anomalies et de réagir aux conditions changeantes plus rapidement qu'elles ne le font en réaction.
Les outils de sécurité et de conformité gagneront également en importance dans un avenir proche. Les réglementations sont de plus en plus strictes. La gouvernance et la sécurité des données sont donc de plus en plus essentielles lorsque l'on pense à l'entreposage des données.
Meilleures pratiques pour le succès des entrepôts de données
La mise en œuvre et la maintenance d'un entrepôt de données efficace nécessitent le respect des meilleures pratiques et des outils performants. Les entrepôts de données sont trop complexes et une approche bâclée signifiera que les entreprises auront du mal à assurer des performances optimales, l'intégrité des données et l'adoption par les utilisateurs.
Plutôt que d'essayer de construire un entrepôt de données complet dès le départ, il est conseillé de commencer par un projet ciblé répondant à un besoin commercial spécifique. Il s’agit plutôt d’une approche étape par étape qui garantit que les entreprises commencent avec les blocs de construction corrects.
Une approche par étapes signifie également une mise en œuvre rapide et des gains plus rapides. En cours de route, les entreprises tireront de précieuses leçons. Au fur et à mesure que vous acquérez de l'expérience et de la confiance, l'entrepôt de données peut progressivement s'étendre pour incorporer des sources de données supplémentaires et répondre à des besoins analytiques plus larges.
La qualité des données est primordiale : des données inexactes, incohérentes ou incomplètes peuvent conduire à des conclusions erronées. Le profilage, le nettoyage et la standardisation des données sont essentiels, mais même dans ce cas, vous devez valider vos données.
Des outils de formation et d’éducation destinés aux utilisateurs techniques et professionnels faciliteront ces étapes. Couvrez des sujets tels que la modélisation, les processus ETL et l'optimisation des requêtes, mais concentrez-vous également sur l'équipement de votre personnel pour gérer l'administration du système.
OVHcloud et les entrepôts de données
OVHcloud propose une gamme de services et de solutions capables de rationaliser le processus de construction et de gestion d'un entrepôt de données, en répondant à divers besoins commerciaux et techniques.
Notre Public Cloud fournit une infrastructure évolutive et flexible pour l'hébergement d'entrepôts de données. Nous avons une solution pour chaque besoin, grâce à un large éventail de machines virtuelles et d'options de stockage. Vous pouvez adapter votre environnement d'entrepôt de données à sa charge de travail spécifique et à ses besoins en matière de performances.
Avec un modèle de tarification pay-as-you-go, nous pouvons garantir la rentabilité. Et quelle que soit l'option que vous choisissez, vous bénéficiez d'une infrastructure robuste qui apporte une haute disponibilité et une durabilité des données.
Si vous préférez obtenir de l'aide pour gérer vos bases de données, nous vous suggérons de consulter notre plateforme Managed Databases. Cette solution offre une assistance avec PostgreSQL et MySQL, qui peuvent tous deux fonctionner comme base de données sous-jacente pour un entrepôt de données.
Lorsque vous achetez des services managés chez OVHcloud, vous allégez la charge de l'administration des bases de données. En retour, vous pouvez vous concentrer sur des tâches clés telles que la modélisation, les processus ETL et l'analyse. Nous nous occupons du reste, y compris des sauvegardes, des mises à jour et de la sécurité. Résultat : votre base de données s’exécute de manière fluide et sécurisée.
Data Analytics Platform d'OVHcloud fournit une suite complète d'outils et de services pour le traitement et l'analyse des données. Cet ensemble d'outils vous donne accès à des technologies open source comme Apache Hadoop et Apache Spark.
Ensemble, nos solutions offrent une approche complète et holistique de l'entreposage de données, couvrant l'infrastructure, la gestion des bases de données et l'analyse des données.
Chez OVHcloud, nous offrons flexibilité et évolutivité. Cela signifie que vos entreprises peuvent commencer à petite échelle et étendre progressivement votre entrepôt de données à mesure que vos besoins augmentent. Les services managés réduisent les frais opérationnels, ce qui permet aux entreprises de se concentrer sur la création de valeur à partir de leurs données.