Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?
Un entrepôt de données est une base de données centralisée spécialement conçue pour l’analyse et le reporting. Il rassemble des données provenant de sources multiples au sein d'une organisation, les transforme en un format cohérent et les stocke (comprenant souvent des données historiques importantes).
Ces données consolidées sont différentes d’une base de données opérationnelle classique. Il fournit aux entreprises une base pour prendre des décisions stratégiques basées sur les informations acquises par le biais de plateformes d'analyse, de reporting et de veille économique.
Data Warehousing : Comprendre les fondamentaux
Les entreprises génèrent d’énormes volumes d’informations provenant de différentes sources, souvent stockées dans une base de données relationnelle . Cette mine de données contient des informations précieuses pour la prise de décisions stratégiques, mais libérer son potentiel peut représenter un défi de taille. Le Data Warehouse est la solution.
Un entrepôt de données est un point central où les données provenant d’entrées disparates sont nettoyées, transformées et intégrées. Ce référentiel consolidé d’informations historiques et actuelles est spécifiquement conçu pour faciliter la recherche de données.
Il permet aux entreprises de poser des questions complexes, de découvrir des tendances, d'identifier des modèles et d'acquérir une compréhension complète de leurs opérations.
À quoi sert un entrepôt de données ?
Les entrepôts de données constituent l'épine dorsale des initiatives de veille économique (BI) et d'analyse. Elles permettent aux organisations d'analyser de grandes quantités de données pour obtenir des réponses à des questions critiques.
Parmi les cas d’utilisation quotidiens, citons l’identification des tendances commerciales, l’optimisation des campagnes marketing, l’amélioration du service client et la compréhension des relations complexes au sein de leurs opérations.
En découvrant des informations exploitables, les entrepôts de données permettent aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données qui améliorent l'efficacité, stimulent la croissance et augmentent la rentabilité.
Fonctionnement du Data Warehousing
Le data warehousing implique trois étapes clés : l’extraction, la transformation et le chargement (ETL). Dans un premier temps, les données sont extraites de divers systèmes sources, notamment des bases de données opérationnelles , des applications cloud et des sources de données externes.
Ces données sont ensuite transformées en un processus qui inclut le nettoyage, la déduplication, la normalisation et la conversion pour assurer la cohérence et la qualité. Enfin, les données traitées sont chargées dans l’entrepôt de données, organisées, stockées et rendues accessibles pour analyse.
L’architecture de l’entrepôt de données est conçue pour prendre en charge efficacement ce flux de travail, en facilitant la prise de données périodique tout en veillant à ce qu’il reste une ressource optimale pour les requêtes et l’analyse.
Avantages du Data Warehousing
L’entreposage des données offre des avantages, notamment des capacités de prise de décision améliorées et une efficacité améliorée, ce qui peut mener à un avantage concurrentiel important. En fournissant une source de données centralisée et cohérente, les entrepôts de données réduisent la complexité et éliminent les silos de données, garantissant ainsi que toutes les parties prenantes ont accès aux mêmes informations.
L'analyse avancée des données et les outils d'informatique décisionnelle profitent également aux organisations, en leur permettant de découvrir des tendances, de prévoir les résultats et d'identifier les possibilités d'amélioration. De plus, les données historiques stockées dans les entrepôts de données sont inestimables pour l'analyse des tendances et la planification à long terme, car elles donnent aux entreprises un aperçu de la manière de mettre en place des stratégies efficaces.
Architecture de l'entrepôt de données
L’architecture d’un entrepôt de données est conçue pour stocker, traiter et récupérer efficacement de grands volumes de données.
Il comprend généralement trois couches principales : la couche de base de données, où les données sont physiquement stockées ; la couche d'intégration, qui gère les processus ETL ; et la couche de présentation, où les données sont mises à la disposition des utilisateurs finaux par le biais de divers outils et applications d'analyse.
Cette architecture peut également inclure une zone de transit pour le traitement des données brutes, un magasin de données opérationnelles pour le stockage temporaire et des référentiels de métadonnées pour la gestion des définitions et des structures de données.
Les architectures avancées d’entrepôts décisionnels utilisent des techniques de partitionnement, d’indexation et de stockage en colonnes des données pour optimiser les performances et l’évolutivité, ce qui les rend idéales pour des applications comme l’IA et le machine learning .
Composants critiques d'un entrepôt de données
Base de données
Le stockage central des données d’un entrepôt de données est généralement un Data Lakehouse ou un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR). Les SGBDR organisent les données structurées, assurent leur intégrité et permettent une interrogation efficace.
Outils ETL
Les logiciels ETL (Extract, Transform, Load) constituent l'épine dorsale des processus d'entreposage de données. ETL rassemble des données provenant de divers systèmes sources et les nettoie, les standardise et les convertit dans un format cohérent adapté à l'analyse. Cela inclut des tâches telles que la correction d’erreurs, la résolution d’incohérences et l’application de règles métier.
Metadata
Les métadonnées servent de guide complet pour les données au sein de l'entrepôt. Il décrit l'origine, la structure, les relations, les transformations et les instructions d'utilisation des données. C'est crucial pour comprendre le contexte des données.
Outils BI et Analytics
Business Intelligence et Analytics fournissent l'interface permettant aux utilisateurs d'interagir avec l'entrepôt de données. Ces outils permettent de générer des rapports, notamment des rapports résumant les indicateurs de performance clés (KPI), les chiffres des ventes, les mesures opérationnelles, etc.
L’évolution des entrepôts de données
Des entrepôts de données ont vu le jour dans les années 1980 et 1990 afin de séparer les données analytiques des systèmes transactionnels utilisés pour les opérations quotidiennes. L’accent a été mis sur les données structurées dans les bases de données relationnelles.
Parallèlement à la prévalence d'Internet, cela a finalement conduit à l'ère des données. Cette augmentation des volumes massifs et des variétés de données (par exemple, semi-structurées, non structurées) a conduit à des technologies comme Hadoop. Bien que puissants, ils avaient souvent des courbes d'apprentissage abruptes.
Les hôtes de données basés sur le cloud sont également devenus prédominants. Leur évolutivité, leur flexibilité et leur rentabilité ont conduit à une adoption généralisée. Les entrepôts actuels sont souvent hybrides, combinant le meilleur des structures traditionnelles avec une puissance basée sur le cloud et ingérant une gamme considérable de types de données. Ils gèrent des cas d'utilisation d'analyse avancée et de machine learning.
Entrepôt de données traditionnel ou basé sur le cloud
Un entrepôt de données traditionnel est un référentiel centralisé hébergé sur site, où les données provenant de diverses sources sont collectées, transformées et stockées à des fins de reporting et d’analyse. Il nécessite un capital initial important pour le matériel et l'infrastructure, ainsi que des coûts de maintenance permanents.
D'autre part, un entrepôt de données basé sur le cloud tire parti du cloud computing pour offrir des services de stockage et d'analyse de données sur Internet. Les fournisseurs de cloud proposent des modèles évolutifs et pay-as-you-go qui éliminent le besoin d'investissements initiaux importants et réduisent les frais de fonctionnement liés à la gestion du matériel physique.
L'utilisation d'entrepôts cloud se traduit souvent par une évolutivité, une flexibilité et une capacité à s'intégrer facilement à de nombreux ensembles de données et outils d'analyse inégalés. Ce passage au cloud a démocratisé l'accès à de puissantes capacités d'analyse de données, en les rendant accessibles aux entreprises de toutes tailles.
Data Analytics
L'évolution des entrepôts de données a eu un impact profond sur le big data et l'analyse des données, permettant des analyses plus complexes et plus sophistiquées. Les bases de données traditionnelles ont jeté les bases des opérations de Business Intelligence (BI), prenant en charge l'analyse descriptive et le reporting historique. Cependant, à mesure que les volumes de données augmentaient et que les besoins de l'entreprise évoluaient, les limites des entrepôts traditionnels en termes d'évolutivité et de performance sont devenues évidentes.
Les données basées sur le cloud ont transformé l'analyse des données en fournissant l'agilité et l'efficacité nécessaires pour prendre en charge l'analyse en temps réel, la modélisation prédictive et le traitement de big data.
Ces plateformes modernes prennent en charge des outils et des services d'analyse avancés, ce qui permet aux organisations d'obtenir des informations plus approfondies à partir de leurs données. L'intégration des entrepôts de données avec des outils d'analyse avancée, des outils de veille économique et des plateformes de visualisation des données permet aux entreprises d'effectuer des analyses plus nuancées, d'identifier des tendances, de prévoir les résultats et de prendre des décisions plus efficaces fondées sur les données.
IA et machine learning :
La transition des entrepôts de données traditionnels vers des entrepôts de données basés sur le cloud a été déterminante dans l'adoption et l'intégration de l'IA et du machine learning (ML) dans l'analyse des données. Bien qu'efficaces pour les données structurées et les analyses de routine, les entrepôts de données traditionnels n'ont pas été conçus pour traiter les données non structurées ou la complexité de calcul requise pour l'entraînement des modèles de machine learning.
Grâce à leurs capacités de calcul et de stockage évolutives, les entrepôts de données sont devenus essentiels à l'activation des applications d'IA et de machine learning. Ces plateformes modernes peuvent traiter et analyser de grandes quantités de données provenant de sources diverses, ce qui facilite l'entraînement et le déploiement de modèles de machine learning.
En outre, de nombreux fournisseurs d'entrepôts de données proposent des services intégrés de machine learning et d’IA, permettant aux utilisateurs d'appliquer l'analyse prédictive et le machine learning directement à leurs données stockées sans avoir besoin de matériel spécialisé ou de pipelines de données complexes. Cette intégration a propulsé l'utilisation de l'IA et du ML dans divers secteurs, améliorant la segmentation de la clientèle, la détection des fraudes et les capacités de maintenance prédictive.
Présentation d'OLAP et d'OLTP dans les entrepôts de données
OLAP (Online Analytical Processing) et OLTP (Online Transaction Processing) sont des concepts fondamentaux de gestion des données métiers.
Les systèmes OLTP se concentrent sur la gestion des transactions en temps réel, en gérant de nombreuses petites transactions avec des requêtes simples et standardisées. Ils sont conçus pour assurer la tenue immédiate de registres des activités commerciales et soutenir les opérations essentielles en temps réel. Ces systèmes ont des temps de réponse rapides mesurés en millisecondes, gèrent des mises à jour de données courtes et rapides initiées par les utilisateurs et sont utilisés par le personnel et les employés en contact avec les clients.
D’autre part, les systèmes OLAP sont orientés vers l’analyse de données complexes, traitant de grands volumes de données par le biais de requêtes complexes. Ils se concentrent sur l'agrégation de données provenant de diverses sources pour fournir des informations sur la prise de décisions et la planification stratégique.
Les systèmes OLAP ont des temps de réponse plus lents, allant de quelques secondes à quelques heures, nécessitent de grandes capacités de stockage en raison de l'agrégation d'ensembles de données volumineux et sont utilisés par les analystes de données, les responsables d'entreprise et les dirigeants pour les vues multidimensionnelles des données d'entreprise.
Data Warehouse vs. database, data lake, data warehouse et data lake house
Chaque entrepôt de données, chaque base de données, chaque data lake et chaque data mart sont des outils essentiels, mais ils ont des objectifs distincts. Comprendre leurs principales différences vous aidera à sélectionner la meilleure solution pour vos besoins spécifiques.
Data Warehouse vs data lake
Un entrepôt de données est un référentiel structuré de données traitées et nettoyées pour des analyses spécifiques. Il transforme et optimise les données pour le reporting et la prise de décision en matière de veille économique.
En revanche, un data lake est un vaste système de stockage qui héberge des données brutes dans tous les formats structurés, semi-structurés et non structurés. Il offre une flexibilité et est idéal pour l'analyse avancée, le machine learning et la science des données exploratoires, où les cas d'utilisation futurs pourraient ne pas être définis.
Entrepôt de données ou mini-data warehouse
Un entrepôt de données est un référentiel centralisé de données à l’échelle de l’entreprise, qui fournit une vue historique et consolidée. Un mini-data warehouse est un sous-ensemble ou une « tranche » d'un entrepôt de données axé sur un service, un sujet ou un secteur d'activité spécifique.
Les data marts sont plus petits et plus agiles qu'un entrepôt à grande échelle. Leur conception rationalisée permet des réponses plus rapides aux requêtes et offre des informations adaptées à des équipes ou des projets particuliers.
Entrepôt de données vs base de données
Bien que les deux stockent des données, des bases de données et des entrepôts de données fondamentalement différents en termes de conception et d'objectif. Une base de données (souvent relationnelle) est optimisée pour les transactions en ligne telles que l'ajout, la mise à jour et la suppression d'enregistrements.
Il s’agit de l’épine dorsale des applications qui prennent en charge les activités commerciales quotidiennes. Un entrepôt de données, quant à lui, est conçu pour le traitement analytique. Il ingère des données provenant de diverses entrées, les transforme en un format cohérent et les structure pour le reporting historique, l'analyse des tendances et les informations commerciales complexes.
Data Warehouse vs Data Lakehouse
Un data lakehouse est une architecture de gestion des données qui combine les meilleures caractéristiques des lacs de données et des entrepôts de données. Il offre la flexibilité, la rentabilité et l’évolutivité des lacs de données, tout en proposant la gestion des données, les transactions ACID et les fonctionnalités de structure des entrepôts de données.
Types d'entrepôts de données
Le type spécifique d’entrepôt de données qu’une entreprise choisit dépend des besoins spécifiques d’une organisation, de son budget et de son infrastructure technique. Plongeons dans les types courants :
Cloud Data Warehouse
Le stockage des données cloud offre les avantages de l’évolutivité, de la flexibilité et de la rentabilité. Il fonctionne sur l'infrastructure des fournisseurs et la migration vers le cloud libère les organisations de la maintenance du matériel sur site.
Le stockage cloud peut rapidement se développer ou se contracter en réponse aux besoins fluctuants de stockage et de traitement. Les entreprises paient généralement au fur et à mesure avec des solutions cloud, ce qui les aide à gérer leurs coûts.
Logiciel d'entrepôt de données (sur site/licence)
Un logiciel d'entrepôt de données traditionnel est installé et exécuté sur les serveurs d'une organisation. Cela offre un contrôle et une personnalisation accrus, idéal pour les scénarios complexes d'exigences de sécurité ou de conformité.
Cependant, cela implique généralement des frais de licence initiaux et vos équipes informatiques internes sont responsables de la gestion et de la mise à niveau du matériel et des logiciels.
Appareil d'entrepôt de données
Une appliance d'entrepôt de données fournit un package préconfiguré avec du matériel et des logiciels conçus pour fonctionner ensemble de manière transparente. Les appliances rationalisent la mise en place et la gestion d'un entrepôt de données, minimisant ainsi l'expertise technique nécessaire en interne.
Leur inconvénient peut être une flexibilité limitée par rapport à la création d'une solution à partir de composants individuels, et ils peuvent impliquer des investissements initiaux plus élevés.
Entrepôt de données moderne
Le datacenter moderne représente une évolution, car il exploite souvent les technologies cloud pour améliorer la vitesse, la continuité des activités et la capacité à gérer de nouveaux types de données.
De nombreuses solutions modernes traitent des données structurées et semi-structurées (comme les médias sociaux et les fichiers journaux) parallèlement aux sources structurées traditionnelles. Celles-ci peuvent intégrer des fonctionnalités telles que le machine learning et le traitement en temps réel pour des informations et une prise de décision plus avancées.
Meilleures pratiques pour la gestion des entrepôts de données
La réussite de l'entreposage de données commence par une compréhension claire des besoins de l'entreprise auxquels elle vise à répondre. Mobiliser les parties prenantes à l'échelle de l'organisation pour s'assurer que la conception de l'entrepôt s'aligne sur les objectifs stratégiques.
Mettez l'accent sur la qualité des données tout au long du processus, en mettant en œuvre des procédures strictes de nettoyage et de validation pour garantir la fiabilité de vos informations. Mettez à jour la documentation détaillée de vos sources de données, de vos transformations et de votre architecture pour une maintenance à long terme et un transfert de connaissances.
Choisissez une architecture et une pile technologique d'entrepôts de données réfléchies, en tenant compte de l'évolutivité, des performances et de la souveraineté des données . Mettez en œuvre des pratiques de gouvernance des données robustes pour protéger la sécurité et la conformité de vos données.
Adoptez une approche de développement agile et itérative, qui permettra un retour d'information précoce et une amélioration continue de votre solution d'entrepôt de données.
En adhérant à ces meilleures pratiques, vous pourrez construire un entrepôt de données qui favorise une prise de décision éclairée et fournit une valeur commerciale tangible.
Technologies et outils d'entreposage de données
L’entreposage des données fait appel à diverses technologies et outils pour soutenir l’ensemble du processus, de la collecte des données aux informations exploitables.
Les plateformes d’entrepôts de données cloud ou les solutions on-premises sont au cœur de cette stratégie. Ces plateformes offrent des capacités de stockage et d’interrogation optimisées pour vos données structurées, que vous pouvez héberger sur un serveur dédié .
Les outils d’intégration de données sont essentiels pour l’importation des données dans l’entrepôt. Les options cloud native offrent une certaine flexibilité, tandis que les solutions des fournisseurs comme Informatica PowerCenter ou Talend offrent des ensembles de fonctionnalités robustes.
Ceux-ci gèrent les processus ETL (Extract, transform, load) ou ELT (Extract, load, transform) plus récents qui préparent les données pour l'entrepôt. Les outils de modélisation de données tels qu'ER/Studio ou PowerDesigner aident à définir les relations et les structures au sein de vos données, en veillant à ce qu'elles soient organisées pour une analyse optimale.
Pour ceux qui ne veulent pas gérer l'infrastructure sous-jacente et qui recherchent un service PaaS, Data Warehouse est également inclus dans Data Platforms qui fournissent des services unifiés d'intégration, de gestion, de stockage et d'analyse des données.
Comment choisir une solution d'entrepôt de données basée sur le cloud
Évaluez l'échelle actuelle et prévue de vos données et déterminez si elle est principalement structurée, semi-structurée ou non structurée. Cela influe sur les capacités de stockage et de traitement dont vous aurez besoin.
Un autre point à considérer est la rapidité avec laquelle vous devez exécuter des requêtes et s'il existe des périodes de demande fluctuante. Les solutions cloud excellent à l'échelle, mais assurez-vous que le fournisseur peut gérer en douceur vos pics de charge.
Déterminez la sensibilité des données et les exigences réglementaires que vous devez respecter. Différents fournisseurs proposent différents niveaux de chiffrement, de contrôles d'accès et de certifications.
Les entrepôts de données cloud offrent des modèles de tarification flexibles. Analysez vos habitudes d'utilisation pour comprendre les options de paiement à l'utilisation par rapport aux abonnements à taux fixe et évitez les coûts inattendus. Enfin, la facilité d'utilisation et les frais d'administration varient selon les solutions. Pensez donc au niveau de compétence technique disponible au sein de votre équipe.