En r\u00e9sum\u00e9, le concept initial d'un entrep\u00f4t de donn\u00e9es consiste \u00e0 r\u00e9pliquer les donn\u00e9es critiques provenant de divers syst\u00e8mes transactionnels, \u00e0 r\u00e9soudre les incoh\u00e9rences et \u00e0 produire des ensembles de donn\u00e9es propres et faciles \u00e0 analyser. Ce processus est g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 l'aide de programmes ex\u00e9cut\u00e9s r\u00e9guli\u00e8rement qui maintiennent l'entrep\u00f4t de donn\u00e9es \u00e0 jour au fur et \u00e0 mesure de l'int\u00e9gration de nouvelles donn\u00e9es.<\/p>\n De nombreux \u00e9l\u00e9ments sont n\u00e9cessaires au bon fonctionnement d'un entrep\u00f4t de donn\u00e9es. Il requiert des proc\u00e9dures d'extraction de donn\u00e9es et une conception bas\u00e9e sur un sch\u00e9ma sp\u00e9cifique. Les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es modernes n\u00e9cessitent \u00e9galement des proc\u00e9dures suppl\u00e9mentaires pour g\u00e9rer les versions concurrentes des donn\u00e9es de base gr\u00e2ce \u00e0 des r\u00e8gles m\u00e9tier permettant de d\u00e9terminer la hi\u00e9rarchie des principales versions.<\/p>\n Le d\u00e9fi historique r\u00e9side dans le fait qu'un entrep\u00f4t de donn\u00e9es est comparable \u00e0 un b\u00e2timent construit sur un syst\u00e8me d'exploitation sous-jacent en constante \u00e9volution. Lorsque des changements majeurs surviennent (comme une restructuration ou une acquisition), la structure de l'entrep\u00f4t de donn\u00e9es doit s'adapter pour refl\u00e9ter ces changements. Si le rythme de ces changements est trop rapide, l'entrep\u00f4t de donn\u00e9es peut devenir temporairement inop\u00e9rant, ce qui mine la confiance des utilisateurs.<\/p>\n Pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, datamarts<\/strong><\/a> ont vu le jour. Cependant, \u00e0 moins d'\u00eatre synchronis\u00e9s avec les donn\u00e9es de l'entrep\u00f4t de donn\u00e9es, les data marts peuvent entrer en conflit avec ce dernier et produire de multiples versions des donn\u00e9es. Pour rem\u00e9dier \u00e0 cette instabilit\u00e9, diff\u00e9rentes architectures d'entrep\u00f4ts de donn\u00e9es ont commenc\u00e9 \u00e0 \u00e9merger, notamment sch\u00e9mas en \u00e9toile<\/strong>, sch\u00e9mas en flocon de neige<\/strong>et d'autres pr\u00e9conis\u00e9es par les technologues Bill Inmon et Ralph Kimball.<\/p>\n Puis, le domaine de la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence a \u00e9merg\u00e9, les entreprises cherchant \u00e0 collecter des ensembles de donn\u00e9es contextuelles m\u00e9tiers de plus en plus complexes, souvent \u00e0 l'aide de bases de donn\u00e9es distinctes fonctionnant en tandem avec des entrep\u00f4ts de donn\u00e9es. La concurrence pour diff\u00e9rentes versions des hi\u00e9rarchies de produits exige l'apport des m\u00e9tiers, de sorte que gouvernance des donn\u00e9es<\/strong><\/a> L'entrep\u00f4t de donn\u00e9es fournit des processus permettant le contr\u00f4le m\u00e9tier de ces donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence.<\/p>\n Outre le volume consid\u00e9rable de donn\u00e9es, la complexit\u00e9 accrue pose \u00e9galement probl\u00e8me. Nous avons progressivement vu appara\u00eetre des outils de requ\u00eate et d'analyse plus sophistiqu\u00e9s, qui n\u00e9cessitaient souvent leur propre couche de m\u00e9tadonn\u00e9es pour repr\u00e9senter la vision m\u00e9tier de l'entrep\u00f4t de donn\u00e9es.<\/p>\n Dans le m\u00eame temps, extraire, transformer et charger (ETL<\/strong><\/a>Les donn\u00e9es ont donn\u00e9 naissance \u00e0 une industrie de int\u00e9gration des donn\u00e9es<\/strong><\/a> Ces outils automatisent le processus et poss\u00e8dent leurs propres scripts propri\u00e9taires qui ajoutent des composants suppl\u00e9mentaires devant \u00eatre trait\u00e9s dans l'environnement de l'entrep\u00f4t de donn\u00e9es.<\/p>\n Depuis de nombreuses ann\u00e9es, on s'efforce d'organiser les composants d'un environnement d'entrep\u00f4t de donn\u00e9es d'entreprise. Afin de moderniser des entrep\u00f4ts de donn\u00e9es de plus en plus complexes, les fournisseurs proposent des mod\u00e8les pr\u00e9d\u00e9finis et des g\u00e9n\u00e9rateurs d'entrep\u00f4ts de donn\u00e9es, tels qu'Idera, Magnitude et Attunity. Malgr\u00e9 leur succ\u00e8s dans certains cas d'utilisation, aucun de ces outils n'a r\u00e9ussi \u00e0 s'imposer sur le march\u00e9.<\/p>\n De plus, les \u00e9quipes DevOps et DataOps ont pour mission de contribuer \u00e0 l'\u00e9volution du sch\u00e9ma de l'entrep\u00f4t de donn\u00e9es et \u00e0 d'autres aspects permettant \u00e0 l'environnement de l'entrep\u00f4t de donn\u00e9es de fonctionner de mani\u00e8re contr\u00f4l\u00e9e.<\/p>\n Malgr\u00e9 les efforts consid\u00e9rables d\u00e9ploy\u00e9s par les fournisseurs innovants, la modernisation des entrep\u00f4ts de donn\u00e9es ne se fait pas sans heurts. Les grandes entreprises ont investi massivement dans les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es d'entreprise et leurs environnements associ\u00e9s, mais le volume important de processus, de proc\u00e9dures, de scripts et de sch\u00e9mas constitue un obstacle majeur \u00e0 leur \u00e9volution. Un autre d\u00e9fi consiste \u00e0 surmonter l'inertie des pratiques actuelles des administrateurs de bases de donn\u00e9es et du personnel informatique.<\/p>\n La migration est complexe car la plupart des analyses d'entreprise reposent sur des entrep\u00f4ts de donn\u00e9es. Restructurer un environnement d'entrep\u00f4t de donn\u00e9es op\u00e9rationnel revient \u00e0 tenter de remplacer le moteur d'une voiture en marche. Cependant, les outils d'automatisation des entrep\u00f4ts de donn\u00e9es et le march\u00e9 moderne du DataOps s'efforcent d'aider les entreprises \u00e0 moderniser leurs environnements.<\/p>\n Merci d'avoir lu notre article. Nous esp\u00e9rons qu'il vous aura permis de mieux comprendre les outils et les conseils de modernisation des environnements d'entrep\u00f4t de donn\u00e9es. Pour en savoir plus sur les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es, nous vous invitons \u00e0 consulter [lien manquant]. Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> pour plus d'informations.<\/p>\n En tant que l'un des\u00a0meilleurs outils de lignage de donn\u00e9es<\/a><\/strong>\u00a0Disponible sur le march\u00e9 aujourd'hui, Gudu SQLFlow peut non seulement analyser les fichiers de script SQL, mais aussi obtenir\u00a0lign\u00e9e de donn\u00e9es<\/strong><\/a>, et effectuer un affichage visuel, mais permettent \u00e9galement aux utilisateurs de fournir une lign\u00e9e de donn\u00e9es au format CSV et d'effectuer un affichage visuel.\u00a0(Publi\u00e9 par Ryan le 3 juillet 2022)<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data Warehouse Environment Modernization Tools and Tips Data warehouse has a long history, and the basic idea here is that most businesses build various applications to automate their basic business processes, and these business processes evolve independently, resulting in multiple versions of data. In the past, inconsistent data has been a headache for those trying to understand sales revenue or profit margins across different product lines or regions. In essence, the original concept of a data warehouse is to replicate critical data from various transactional systems, resolve inconsistencies and produce clean datasets that are easy to analyze. This process is\u2026<\/p>","protected":false},"author":27,"featured_media":5008,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[178],"tags":[157,265,267,75,266],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4990"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4990"}],"version-history":[{"count":19,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4990\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6580,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4990\/revisions\/6580"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5008"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4990"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4990"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4990"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"Modernisation](\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Data_Warehouse_Environment.png\")
Historique de l'environnement d'entrep\u00f4t de donn\u00e9es<\/h3>\n
Modernisation de l'entrep\u00f4t de donn\u00e9es<\/h3>\n
Conclusion<\/h3>\n