Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ? | Entrepôt de données 101

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Aujourd'hui, avec le développement rapide de technologies telles qu'Internet et l'Internet des objets, le volume de données générées ne cesse d'augmenter, et les outils de gestion des données se sont également développés à un rythme soutenu. Des concepts liés au big data ont émergé, tels que les bases de données, entrepôts de données, gestion des métadonnées et les lacs de données, etc. Dans notre article précédent, nous avons détaillé Qu'est-ce qu'un lac de données ? et ses avantages pour votre entreprise. Dans cet article, nous allons vous présenter ce qu'est un entrepôt de données, ses avantages, ses différences avec un lac de données, et bien plus encore.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Avec l'essor des bases de données, le volume de données dans le secteur de l'information a explosé. Afin d'étudier les relations entre les données et d'en extraire la valeur cachée, de plus en plus de personnes ont recours au traitement analytique en ligne (OLAP) pour analyser les données et en extraire des informations et des relations complexes. Cependant, le partage de données entre différentes bases de données s'avère difficile, et l'intégration et l'analyse des données représentent un véritable défi.

Afin de résoudre le problème de l'intégration et de l'analyse des données d'entreprise, informaticien Bill Inmon a proposé le concept de Entrepôt de données Créé en 1990, le système d'entrepôt de données a pour principale fonction d'effectuer un traitement analytique en ligne (OLAP) des vastes quantités de données accumulées par le traitement transactionnel en ligne (OLTP) au fil des années, grâce à son architecture de stockage de données unique. Il permet ainsi aux décideurs d'analyser rapidement et efficacement les informations pertinentes issues de ces données et de bénéficier d'une aide à la décision. Depuis l'avènement de l'entrepôt de données, le secteur de l'information est progressivement passé d'un système opérationnel basé sur une base de données relationnelle à un système d'aide à la décision.

Quels sont ses avantages ?

Elle présente des avantages uniques pour analyser efficacement de grands volumes de données disparates, extraire de la valeur de ces données et préserver les archives historiques. Bill Inmon a défini quatre caractéristiques de l'entrepôt de données, jetant ainsi les bases solides de ses puissants avantages.

• Axé sur le sujet : Il peut analyser efficacement les données relatives à un sujet ou un domaine fonctionnel spécifique, comme les ventes.
• Intégration: Cela permet d'assurer la cohérence entre différents types de données provenant de différentes sources.
• Relativement stable : Une fois intégrées à l'entrepôt de données, les données resteront stables et ne seront plus modifiées.
• Reflet des changements historiques : L'analyse des entrepôts de données vise à refléter les changements historiques.

Un entrepôt de données bien conçu prend en charge les requêtes à haute vitesse, un débit de données élevé et une excellente flexibilité pour aider les utilisateurs à subdiviser ou à réduire les volumes de données afin d'effectuer une inspection des données plus détaillée et de répondre aux besoins d'une gestion des données de haut niveau et raffinée.

Comment concevoir un entrepôt de données ?

Avant de commencer la conception, il est essentiel d'identifier les besoins métiers, de définir le périmètre d'activité et d'élaborer une conception conceptuelle, puis de créer les architectures logique et physique de l'entrepôt de données. L'architecture logique se concentre sur les relations entre les objets, tandis que l'architecture physique détermine la meilleure façon de les stocker et de les récupérer. Bien entendu, l'architecture physique inclut également les processus de transfert, de sauvegarde et de restauration.

Toute conception d'entrepôt de données doit aborder les points suivants :

• contenu de données spécifique ;
• relations au sein et entre les ensembles de données ;
• environnement système prenant en charge l'entrepôt de données ;
• type de conversion de données ;
• fréquence de rafraîchissement des données

Par ailleurs, les besoins des utilisateurs finaux constituent un aspect essentiel de la conception d'un entrepôt de données. En général, la plupart des utilisateurs finaux s'intéressent à l'analyse et à la visualisation de données agrégées, et non à des transactions individuelles. De fait, ils ne savent pas précisément ce qu'ils veulent tant que des besoins spécifiques ne se manifestent pas. Il est donc crucial d'explorer et d'anticiper au maximum les besoins des utilisateurs finaux lors de la planification. Enfin, la conception de l'entrepôt de données doit prévoir une marge de manœuvre suffisante pour permettre son extension et sa croissance, afin de s'adapter à l'évolution de ces besoins.

En quoi est-ce différent d'un lac de données ?

Un lac de données sert principalement à stocker des données de manière centralisée. Il s'apparente à une base de données de stockage. Il peut contenir des données structurées et non structurées et est souvent utilisé pour le traitement des données non structurées. En revanche, un entrepôt de données est un référentiel de grande capacité, principalement utilisé pour stocker une grande quantité de données structurées, mais qui peut également être analysé.

Les domaines d'application des lacs de données sont très vastes. Ils peuvent être utilisés dans la logistique, mais aussi dans le secteur manufacturier, etc. Le champ d'application des entrepôts de données est également très étendu, grâce à leur grande capacité. Ils peuvent être utilisés dans le fonctionnement des grandes entreprises. Avant d'aller plus loin, de nombreuses entreprises effectuaient des analyses de marché grâce aux entrepôts de données, compte tenu du volume considérable de données disponibles. De plus, ils peuvent également être utilisés pour l'aide à la décision, car ils permettent d'extraire des tendances des données historiques, ce qui est très utile pour la prise de décision.

La différence entre un lac de données et un entrepôt de données n'est pas si importante. Tous deux sont très utiles au développement de l'organisation, car l'analyse des données est très objective et le lac de données comme l'entrepôt de données peuvent fournir aux utilisateurs une grande quantité de données pour prendre des décisions éclairées.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données cloud ?

Il s'agit d'un entrepôt de données utilisant la technologie cloud pour extraire et stocker des données provenant de différentes sources. Initialement, cet entrepôt était construit sur un serveur local. Aujourd'hui, ces entrepôts de données sur site offrent toujours de nombreux avantages, notamment, dans certains cas, un niveau de gouvernance, de sécurité et de rapidité supérieur.

Cependant, les entrepôts de données sur site sont moins résilients, ce qui oblige les entreprises à procéder à des prévisions complexes pour déterminer comment les étendre afin de répondre aux besoins futurs. De plus, leur gestion est également très complexe.

En revanche, les entrepôts de données cloud offrent les avantages suivants :

• grande flexibilité, possibilité d'étendre indépendamment la capacité de calcul et la capacité de stockage ;
• hautement évolutif et flexible pour répondre aux exigences de calcul ou de stockage ;
• Facile à utiliser, facile à gérer et économique ;

L'entrepôt de données cloud idéal devrait prendre en charge l'hébergement complet et la gestion autonome, permettant ainsi même aux débutants de créer et d'utiliser un entrepôt de données en quelques clics. De plus, la plupart des entrepôts de données cloud fonctionnent selon un modèle de paiement à l'usage, ce qui permet de réaliser des économies supplémentaires.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons qu'il vous aura permis de mieux comprendre ce qu'est un entrepôt de données. Pour en savoir plus, nous vous conseillons de consulter [lien manquant]. Site officiel de Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

En tant que l'un des meilleurs outils de lignage de données Disponible sur le marché aujourd'hui, Gudu SQLFlow peut non seulement analyser les fichiers de script SQL, obtenir la lignée des données et effectuer un affichage visuel, mais également permettre aux utilisateurs de fournir lignée de données au format CSV et effectuer un affichage visuel. (Publié par Ryan le 31 mai 2022)