Outils et conseils pour la modernisation de l'environnement d'entrepôt de données
Entrepôt de données Cette pratique a une longue histoire, et l'idée de base est que la plupart des entreprises développent diverses applications pour automatiser leurs processus métier fondamentaux. Or, ces processus évoluent indépendamment, générant ainsi de multiples versions des données. Par le passé, l'incohérence des données a constitué un véritable casse-tête pour ceux qui cherchaient à comprendre le chiffre d'affaires ou les marges bénéficiaires selon les gammes de produits ou les régions.
En résumé, le concept initial d'un entrepôt de données consiste à répliquer les données critiques provenant de divers systèmes transactionnels, à résoudre les incohérences et à produire des ensembles de données propres et faciles à analyser. Ce processus est généralement réalisé à l'aide de programmes exécutés régulièrement qui maintiennent l'entrepôt de données à jour au fur et à mesure de l'intégration de nouvelles données.
Historique de l'environnement d'entrepôt de données
De nombreux éléments sont nécessaires au bon fonctionnement d'un entrepôt de données. Il requiert des procédures d'extraction de données et une conception basée sur un schéma spécifique. Les entrepôts de données modernes nécessitent également des procédures supplémentaires pour gérer les versions concurrentes des données de base grâce à des règles métier permettant de déterminer la hiérarchie des principales versions.
Le défi historique réside dans le fait qu'un entrepôt de données est comparable à un bâtiment construit sur un système d'exploitation sous-jacent en constante évolution. Lorsque des changements majeurs surviennent (comme une restructuration ou une acquisition), la structure de l'entrepôt de données doit s'adapter pour refléter ces changements. Si le rythme de ces changements est trop rapide, l'entrepôt de données peut devenir temporairement inopérant, ce qui mine la confiance des utilisateurs.
Pour résoudre ce problème, datamarts ont vu le jour. Cependant, à moins d'être synchronisés avec les données de l'entrepôt de données, les data marts peuvent entrer en conflit avec ce dernier et produire de multiples versions des données. Pour remédier à cette instabilité, différentes architectures d'entrepôts de données ont commencé à émerger, notamment schémas en étoile, schémas en flocon de neigeet d'autres préconisées par les technologues Bill Inmon et Ralph Kimball.
Puis, le domaine de la gestion des données de référence a émergé, les entreprises cherchant à collecter des ensembles de données contextuelles métiers de plus en plus complexes, souvent à l'aide de bases de données distinctes fonctionnant en tandem avec des entrepôts de données. La concurrence pour différentes versions des hiérarchies de produits exige l'apport des métiers, de sorte que gouvernance des données L'entrepôt de données fournit des processus permettant le contrôle métier de ces données de référence.
Outre le volume considérable de données, la complexité accrue pose également problème. Nous avons progressivement vu apparaître des outils de requête et d'analyse plus sophistiqués, qui nécessitaient souvent leur propre couche de métadonnées pour représenter la vision métier de l'entrepôt de données.
Dans le même temps, extraire, transformer et charger (ETLLes données ont donné naissance à une industrie de intégration des données Ces outils automatisent le processus et possèdent leurs propres scripts propriétaires qui ajoutent des composants supplémentaires devant être traités dans l'environnement de l'entrepôt de données.
Modernisation de l'entrepôt de données
Depuis de nombreuses années, on s'efforce d'organiser les composants d'un environnement d'entrepôt de données d'entreprise. Afin de moderniser des entrepôts de données de plus en plus complexes, les fournisseurs proposent des modèles prédéfinis et des générateurs d'entrepôts de données, tels qu'Idera, Magnitude et Attunity. Malgré leur succès dans certains cas d'utilisation, aucun de ces outils n'a réussi à s'imposer sur le marché.
De plus, les équipes DevOps et DataOps ont pour mission de contribuer à l'évolution du schéma de l'entrepôt de données et à d'autres aspects permettant à l'environnement de l'entrepôt de données de fonctionner de manière contrôlée.
Malgré les efforts considérables déployés par les fournisseurs innovants, la modernisation des entrepôts de données ne se fait pas sans heurts. Les grandes entreprises ont investi massivement dans les entrepôts de données d'entreprise et leurs environnements associés, mais le volume important de processus, de procédures, de scripts et de schémas constitue un obstacle majeur à leur évolution. Un autre défi consiste à surmonter l'inertie des pratiques actuelles des administrateurs de bases de données et du personnel informatique.
La migration est complexe car la plupart des analyses d'entreprise reposent sur des entrepôts de données. Restructurer un environnement d'entrepôt de données opérationnel revient à tenter de remplacer le moteur d'une voiture en marche. Cependant, les outils d'automatisation des entrepôts de données et le marché moderne du DataOps s'efforcent d'aider les entreprises à moderniser leurs environnements.
Conclusion
Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons qu'il vous aura permis de mieux comprendre les outils et les conseils de modernisation des environnements d'entrepôt de données. Pour en savoir plus sur les entrepôts de données, nous vous invitons à consulter [lien manquant]. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.
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