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Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?

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Data Warehouse

Le Data Warehouse (entrepôt de données) est un système de stockage de données numériques ayant pour but d’aider les entreprises à optimiser leurs prises de décision. Dans un monde où l’utilisation et l’analyse de données sont des enjeux majeurs, cet outil peut s’avérer déterminant dans la croissance d’une entreprise. Études Tech te dévoile les principales informations à connaître à propos de ce système.

Présentation du Data Warehouse

Data Warehouse : son fonctionnement initial

Un Data Warehouse (entrepôt de données) est un système informatique conçu pour stocker, organiser, et gérer de vastes quantités de données provenant de différentes sources au sein d’une organisation. Il est spécialement conçu pour faciliter l’analyse, la prise de décision et la génération de rapports.

Son principe fondamental réside dans la consolidation des données provenant de sources hétérogènes comme les bases de données opérationnelles, des fichiers plats, des applications, des capteurs, etc., dans un emplacement centralisé. Cette consolidation facilite l’accès aux informations par les utilisateurs et les applications d’analyse de données, évitant ainsi la nécessité de se connecter à de multiples sources de données dispersées.

Les Data Warehouse, en particulier ceux basés sur le cloud, jouent un rôle crucial dans les initiatives de transformation numérique pour les entreprises et leurs différentes unités commerciales. Ils exploitent les systèmes existants en combinant les données provenant de diverses sources internes et externes.

Les tableaux de bord, les indicateurs clés de performance, les alertes et les rapports satisfont les besoins des dirigeants, des cadres et du personnel, ainsi que ceux des clients et des fournisseurs. Les entrepôts de données permettent également des analyses rapides et complexes des données sans affecter les performances des autres systèmes de l’entreprise.

Grâce à leur capacité à démarrer à petite échelle et à évoluer selon les besoins, les sièges sociaux et les unités commerciales peuvent améliorer leur prise de décision et leurs résultats en exploitant la technologie moderne des entrepôts de données.

Que peut stocker un Data Warehouse ?

Un Data Warehouse est donc un entrepôt de données qui rassemble une vaste gamme d’informations. Cependant, celles-ci peuvent provenir de diverses sources et présentent des formats variés.

Les données transactionnelles, issues des systèmes opérationnels de l’entreprise (ventes, achats, stocks et ressources humaines) et les données financières (bilans, comptes de résultat et ratios financiers) sont des matières fréquemment stockées.

Les informations liées aux campagnes marketing, aux actions publicitaires, aux enquêtes, aux médias sociaux et aux comportements des clients peuvent également être incluses., tout comme les profils de clients, les données démographiques, les historiques d’achats et les interactions avec le service client.

Pour les entreprises manufacturières, des données sur la production, les lignes de production, les taux de rendement et les défauts peuvent être ajoutées. De plus, des informations sur la chaîne d’approvisionnement, les flux de marchandises, les délais de livraison et les niveaux de stock peuvent être intégrées.

Les données relatives aux employés (historique des salaires, évaluations de performance, formations et congés) peuvent également être stockées. Si l’entreprise gère des données liées à des lieux géographiques, comme des informations de localisation des clients, des emplacements des magasins et des zones de vente, elles peuvent aussi être incluses.

Enfin, pour les entreprises de services, des informations sur les contrats, les heures de travail, les coûts et les rapports d’intervention peuvent être ajoutées. Des indicateurs de performance clés (KPI), des tableaux de bord et des rapports sur les performances de l’entreprise peuvent également être stockés dans le Data Warehouse pour suivre l’évolution des objectifs et des résultats.

Toutes ces informations peuvent être ensuite analysées de manière approfondie pour générer des rapports afin de soutenir la prise de décision.

Comment est composé un Data Warehouse ?

Un data warehouse classique est composé de quatre éléments essentiels : une base de données centrale, des outils ETL (extraction, transformation, chargement), des métadonnées et des outils d’accès. Chacun de ces composants est conçu pour optimiser la rapidité et faciliter l’analyse des données en temps réel.

La base de données centrale constitue le fondement de la data warehouse. Autrefois, les bases de données relationnelles standards étaient couramment utilisées, qu’elles soient hébergées localement ou dans le cloud. Cependant, avec l’avènement du Big Data et la nécessité d’une performance en temps réel, les bases de données in-memory gagnent en popularité en raison de leurs capacités améliorées et de la réduction des coûts de la RAM.

L’intégration des données est une étape cruciale où les informations sont extraites des systèmes sources, puis modifiées et alignées pour être rapidement exploitables à des fins analytiques. Cela se fait au moyen de diverses approches telles que l’ETL (extraction, transformation, chargement) et les services de réplication de données en temps réel, de traitement en masse, de transformation des données, mais aussi de qualité et d’enrichissement des données.

Les métadonnées sont des informations relatives aux données stockées dans ta data warehouse. Elles fournissent des détails sur leur source, leur utilisation, leurs valeurs et d’autres caractéristiques essentielles. On distingue les métadonnées de gestion, qui apportent un contexte aux données, et les métadonnées techniques, qui décrivent les méthodes d’accès aux données, leur localisation et leur structure.

Enfin, les outils d’accès du data warehouse permettent aux utilisateurs d’interagir avec les données. Ces outils englobent des fonctionnalités telles que les requêtes et les rapports, le développement d’applications, l’exploration de données et les outils OLAP (Online Analytical Processing). Ils offrent ainsi la flexibilité nécessaire pour explorer, analyser et interpréter les données stockées dans le data warehouse.

Les caractéristiques d’un Data Warehouse

Les forces du Data Warehouse

Les entreprises qui choisissent de mettre en place un Data Warehouse bénéficient de nombreux avantages significatifs. Parmi eux, on retrouve :

– Consolidation des données : Le Data Warehouse permet de rassembler toutes les données provenant de diverses sources et systèmes de l’entreprise en un emplacement centralisé. Ainsi, il devient plus simple d’accéder à l’ensemble des informations sans avoir à consulter plusieurs bases de données ou systèmes disparates.

– Données historiques et traçabilité : Le Data Warehouse stocke des données historiques sur une longue période, offrant ainsi aux utilisateurs la possibilité d’analyser les tendances et les évolutions à long terme. De plus, grâce à sa nature non volatile, il est possible de remonter dans le temps pour examiner l’évolution des données, ce qui s’avère crucial pour l’audit et la traçabilité.

– Prise de décision éclairée : Grâce à l’accès rapide et flexible aux données qu’il offre, le Data Warehouse facilite les analyses approfondies et la récupération d’informations pertinentes. Cela contribue grandement à la prise de décisions éclairées, fondées sur des données objectives et à jour.

– Performances améliorées : Les Data Warehouses sont spécialement optimisés pour les requêtes analytiques et les analyses complexes. Leur structure et leur indexation spécifiques leur confèrent des performances supérieures aux bases de données opérationnelles pour les tâches d’analyse et de reporting.

– Intégration des données : Le Data Warehouse assure une intégration harmonieuse des données en les transformant en un format cohérent et uniforme. Cette approche garantit que les différentes sources de données sont compatibles entre elles, permettant aux utilisateurs d’analyser les informations sans se soucier de la complexité des systèmes d’origine.

– Facilitation de l’analyse multidimensionnelle : Le Data Warehouse est souvent conçu selon un modèle multidimensionnel, ce qui facilite l’analyse selon différents axes (dimensions) et la création de rapports et de tableaux de bord interactifs.

– Support de la Business Intelligence (BI) : Le Data Warehouse représente la pierre angulaire de nombreux projets de Business Intelligence. Il fournit une base solide pour les outils de BI, permettant aux utilisateurs de visualiser et d’analyser les données de manière conviviale.

– Meilleure qualité des données : Grâce à la centralisation des données et à l’application de processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), le Data Warehouse contribue à améliorer la qualité globale des données, éliminant ainsi les doublons, corrigeant les erreurs et standardisant les formats.

Un Data Warehouse offre donc une vue unifiée des données, facilite l’analyse et la prise de décision, améliore la qualité des données et soutient les efforts d’intelligence d’affaires, contribuant ainsi à l’amélioration des performances et de la compétitivité globale de l’entreprise.

Ses faiblesses

Malgré ses nombreux avantages, un Data Warehouse présente aussi des inconvénients et défis auxquels il faut faire face lors de sa conception et de sa mise en œuvre :

– Coût initial élevé : La mise en place d’un Data Warehouse peut représenter un investissement financier significatif. Cela inclut les coûts liés à l’infrastructure matérielle, aux logiciels, aux licences, aux services de conseil et de développement, ainsi qu’au personnel qualifié nécessaire pour gérer le projet.

– Complexité et durée du projet : La conception, la construction et la mise en service d’un Data Warehouse peuvent être des projets complexes et de longue durée, en particulier pour les grandes organisations avec de multiples sources de données et des exigences complexes. Cela peut entraîner des délais de livraison prolongés et un risque accru de dépassement de budget.

– Maintenance continue : Une fois en place, un Data Warehouse nécessite une maintenance régulière pour garantir la qualité des données, la performance du système et l’intégrité des informations stockées. Cela implique des coûts et des efforts continus pour la gestion de la base de données et des processus ETL (Extract, Transform, Load).

– Dépendance vis-à-vis des sources de données : Un Data Warehouse dépend des sources de données qui lui fournissent les informations. Si une source de données change sa structure ou ses formats, cela peut nécessiter des modifications importantes dans le Data Warehouse pour maintenir la cohérence des données.

– Latence des données : Bien que le Data Warehouse stocke des données historiques, il y a toujours une certaine latence entre la mise à jour des données dans les systèmes opérationnels et leur chargement dans le Data Warehouse. Cela signifie que les données dans le Data Warehouse peuvent ne pas être en temps réel et ne pas refléter immédiatement les changements les plus récents.

– Contraintes de performances : Les requêtes complexes et volumineuses peuvent ralentir les performances du Data Warehouse, en particulier si l’infrastructure sous-jacente n’est pas suffisamment robuste pour supporter une charge de travail élevée.

– Évolutivité : Lorsque les besoins de l’entreprise augmentent, la capacité du Data Warehouse doit pouvoir être étendue pour gérer un volume de données plus important et répondre à de nouvelles exigences. L’évolutivité peut être un défi technique et financier.

– Gestion de la sécurité : Comme le Data Warehouse centralise des données sensibles provenant de différentes sources, la gestion de la sécurité devient cruciale pour protéger l’accès aux informations sensibles et prévenir les risques de violation de données.

Quel Data Warehouse choisir ?

Les différents types de Warehouse

Si les Data Warehouse sont des systèmes de stockage de données similaires les uns entre les autres, certains possèdent des spécificités propres selon leur utilisation. Le plus répandu aujourd’hui ? Le Data Warehouse traditionnel, aussi connu sous le nom de Data Warehouse d’entreprise. Il stocke des données provenant de différentes sources de l’entreprise et les consolide dans une base de données centrale pour permettre l’analyse et la génération de rapports. Les Data Warehouses traditionnels suivent généralement une architecture en étoile ou en flocon, avec des tables de faits et des dimensions.

La Data Warehouse en mémoire (In-Memory Data Warehouse) est une variante qui utilise des technologies de mémoire vive (RAM) pour stocker les données en entier, ce qui permet un accès plus rapide aux informations. Les Data Warehouses en mémoire sont souvent utilisés pour des analyses en temps réel ou pour des requêtes rapides sur de gros volumes de données.

Plutôt que de stocker physiquement les données dans une base de données centrale, le Data Warehouse virtualisé, lui, accède aux données à la volée, en les laissant dans leurs systèmes sources d’origine. Les requêtes sont alors acheminées et transformées à la demande, permettant d’accéder aux données sans nécessiter de processus d’intégration complet.

Il existe aussi des Data Warehouses hébergés sur des plateformes cloud, comme Amazon Redshift, Google BigQuery ou Microsoft Azure SQL Data Warehouse. Ils offrent une évolutivité élevée, permettant de traiter des quantités massives de données à moindre coût, sans nécessiter d’investissements matériels importants.

Les Data Warehouse par colonnes (Columnar Data Warehouse), eux, et contrairement aux bases de données traditionnelles qui stockent les données par lignes, stockent les données par colonnes. Cela permet d’optimiser les performances des requêtes analytiques, car seules les colonnes pertinentes pour une requête sont chargées en mémoire.

Les Data Warehouse analytiques sont spécialement conçus pour le traitement d’analyses avancées et de tâches de traitement des données. Ils sont souvent utilisés pour le data mining, les prévisions et les analyses statistiques complexes.

Enfin, le Data Warehouse hybride est une combinaison de différentes technologies de Data Warehousing, permettant de tirer parti des avantages de chacune d’entre elles. Par exemple, il pourrait utiliser des composants in-memory pour les données récentes et un stockage sur disque pour les données historiques.

Lire aussi : Quel métier informatique choisir ?

Comment en obtenir un ?

Le marché étant en constante mutation, de nombreux éditeurs et fournisseurs se sont développés autour du Data Warehousing pour répondre aux besoins des entreprises. Voici les dix entreprises les plus à même de répondre à ce besoin (liste non-exhaustive) :

Amazon Web Services (AWS) : AWS propose Amazon Redshift, un Data Warehouse entièrement géré et hautement évolutif. Amazon Redshift permet aux entreprises de stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données pour prendre des décisions basées sur des données à grande échelle.

Google Cloud Platform (GCP) : GCP offre Google BigQuery, une solution de Data Warehouse entièrement gérée proposée par Google Cloud Platform (GCP). C’est un système de traitement analytique massivement parallèle (Massively Parallel Processing – MPP) conçu pour permettre des analyses interactives et en temps réel sur de grands volumes de données

Microsoft : Microsoft propose Azure Synapse Analytics (anciennement Azure SQL Data Warehouse), un Data Warehouse entièrement géré par Microsoft. C’est une plateforme d’analyse de données qui combine des capacités de Data Warehouse et de traitement Big Data pour permettre aux entreprises de stocker, gérer et analyser des données à grande échelle.

Snowflake : Snowflake offre une solution de Data Warehouse en cloud qui permet de stocker et d’analyser des données de manière scalable et performante. Elle est spécialisée dans l’architecture multi-clusters, l’évolutivité élastique, la gestion des données semi-structurées, l’intégration avec des outils tiers et une facturation basée sur la consommation

Oracle : Oracle propose Oracle Exadata, une plateforme de Data Warehouse optimisée et compressée de haute performance, ainsi qu’Oracle Autonomous Data Warehouse, une solution cloud qui élimine le besoin de gestion manuelle de l’infrastructure et des tâches opérationnelles, permettant aux entreprises de se concentrer sur l’analyse des données.

IBM : le géant américain de l’informatique a développé IBM Db2 Warehouse et IBM Db2 Warehouse on Cloud, des solutions de Data Warehousing qui permettent d’analyser des données structurées et non structurées. Elles permettent aux entreprises de stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données pour prendre des décisions basées sur des insights métier.

Teradata : est une entreprise spécialisée dans les solutions de Data Warehousing et d’analyse de données à grande échelle. L’appareil de Data Warehouse Teradata est conçu et configuré pour une installation plug-and-play, une évolutivité et un traitement parallèle massivement distribué. Il combine des capacités relationnelles et columnaires, ainsi que des capacités NoSQL limitées sous forme de paires clé/valeur et de prise en charge JSON.

SAP propose SAP BW/4HANA, une plateforme de Data Warehouse optimisée pour le traitement en temps réel et l’analyse des données. Elle est conçue pour fonctionner avec la plateforme de base de données HANA (High-Performance Analytic Appliance). Il s’agit de la version évoluée et optimisée de SAP BW (SAP Business Warehouse) spécifiquement conçue pour tirer pleinement parti des fonctionnalités de la base de données SAP HANA.

Cloudera : avec Cloudera Data Warehouse, l’entreprise américaine offre une solution de Data Warehousing basée sur Hadoop pour le traitement et l’analyse de données distribuées.

Snowplow Analytics est une plateforme open-source de collecte et d’analyse de données en temps réel, utilisée principalement pour le suivi du comportement des utilisateurs sur des sites Web et des applications mobiles. Contrairement aux solutions d’analyse traditionnelles, Snowplow Analytics permet aux entreprises de collecter des données brutes et non agrégées, pour plus de flexibilité.

Lire aussi : Qui a cofondé Microsoft, le géant américain de l’informatique ?

Quelle est la différence entre base de données et entrepôt de données ?

Une base de données est utilisée pour stocker, gérer et gérer de manière structurée les données pour les applications opérationnelles quotidiennes d’une organisation. Elle est optimisée pour les transactions en temps réel, les mises à jour fréquentes et les requêtes transactionnelles.

Un entrepôt de données, lui, sert à collecter, consolider, organiser et analyser de grandes quantités de données provenant de différentes sources. Il est spécifiquement conçu pour l’analyse et les rapports, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions basées sur des insights métier à partir de données historiques.

Une base de données est donc principalement utilisée pour les opérations quotidiennes et en temps réel, tandis qu’un entrepôt de données a un rôle plus analytique sur le long-terme.

Lire aussi : Le métier d‘administrateur de base de données

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