Le Data Warehouse (entrepĂ´t de donnĂ©es) est un système de stockage de donnĂ©es numĂ©riques ayant pour but d’aider les entreprises Ă optimiser leurs prises de dĂ©cision. Dans un monde oĂą l’utilisation et l’analyse de donnĂ©es sont des enjeux majeurs, cet outil peut s’avĂ©rer dĂ©terminant dans la croissance d’une entreprise. Études Tech te dĂ©voile les principales informations Ă connaĂ®tre Ă propos de ce système.
Présentation du Data Warehouse
Data Warehouse : son fonctionnement initial
Un Data Warehouse (entrepĂ´t de donnĂ©es) est un système informatique conçu pour stocker, organiser, et gĂ©rer de vastes quantitĂ©s de donnĂ©es provenant de diffĂ©rentes sources au sein d’une organisation. Il est spĂ©cialement conçu pour faciliter l’analyse, la prise de dĂ©cision et la gĂ©nĂ©ration de rapports.
Son principe fondamental rĂ©side dans la consolidation des donnĂ©es provenant de sources hĂ©tĂ©rogènes comme les bases de donnĂ©es opĂ©rationnelles, des fichiers plats, des applications, des capteurs, etc., dans un emplacement centralisĂ©. Cette consolidation facilite l’accès aux informations par les utilisateurs et les applications d’analyse de donnĂ©es, Ă©vitant ainsi la nĂ©cessitĂ© de se connecter Ă de multiples sources de donnĂ©es dispersĂ©es.
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 clĂ©s 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 entrepĂ´ts de donnĂ©es permettent Ă©galement des analyses rapides et complexes des donnĂ©es 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 entrepĂ´t de donnĂ©es qui rassemble une vaste gamme d’informations. Cependant, celles-ci peuvent provenir de diverses sources et prĂ©sentent des formats variĂ©s.
Les donnĂ©es transactionnelles, issues des systèmes opĂ©rationnels de l’entreprise (ventes, achats, stocks et ressources humaines) et les donnĂ©es financières (bilans, comptes de rĂ©sultat et ratios financiers) sont des matières frĂ©quemment stockĂ©es.
Les informations liĂ©es aux campagnes marketing, aux actions publicitaires, aux enquĂŞtes, aux mĂ©dias sociaux et aux comportements des clients peuvent Ă©galement ĂŞtre incluses., tout comme les profils de clients, les donnĂ©es dĂ©mographiques, les historiques d’achats et les interactions avec le service client.
Pour les entreprises manufacturières, des donnĂ©es sur la production, les lignes de production, les taux de rendement et les dĂ©fauts peuvent ĂŞtre ajoutĂ©es. De plus, des informations sur la chaĂ®ne d’approvisionnement, les flux de marchandises, les dĂ©lais de livraison et les niveaux de stock peuvent ĂŞtre intĂ©grĂ©es.
Les donnĂ©es relatives aux employĂ©s (historique des salaires, Ă©valuations de performance, formations et congĂ©s) peuvent Ă©galement ĂŞtre stockĂ©es. Si l’entreprise gère des donnĂ©es liĂ©es Ă des lieux gĂ©ographiques, comme des informations de localisation des clients, des emplacements des magasins et des zones de vente, elles peuvent aussi ĂŞtre incluses.
Enfin, pour les entreprises de services, des informations sur les contrats, les heures de travail, les coĂ»ts et les rapports d’intervention peuvent ĂŞtre ajoutĂ©es. Des indicateurs de performance clĂ©s (KPI), des tableaux de bord et des rapports sur les performances de l’entreprise peuvent Ă©galement ĂŞtre stockĂ©s dans le Data Warehouse pour suivre l’Ă©volution des objectifs et des rĂ©sultats.
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 composĂ© de quatre Ă©lĂ©ments essentiels : une base de donnĂ©es centrale, des outils ETL (extraction, transformation, chargement), des mĂ©tadonnĂ©es et des outils d’accès. Chacun de ces composants est conçu pour optimiser la rapiditĂ© et faciliter l’analyse des donnĂ©es en temps rĂ©el.
La base de donnĂ©es centrale constitue le fondement de la data warehouse. Autrefois, les bases de donnĂ©es relationnelles standards Ă©taient couramment utilisĂ©es, qu’elles soient hĂ©bergĂ©es localement ou dans le cloud. Cependant, avec l’avènement du Big Data et la nĂ©cessitĂ© d’une performance en temps rĂ©el, les bases de donnĂ©es in-memory gagnent en popularitĂ© en raison de leurs capacitĂ©s amĂ©liorĂ©es et de la rĂ©duction des coĂ»ts de la RAM.
L’intĂ©gration des donnĂ©es est une Ă©tape cruciale oĂą les informations sont extraites des systèmes sources, puis modifiĂ©es et alignĂ©es pour ĂŞtre rapidement exploitables Ă des fins analytiques. Cela se fait au moyen de diverses approches telles que l’ETL (extraction, transformation, chargement) et les services de rĂ©plication de donnĂ©es en temps rĂ©el, de traitement en masse, de transformation des donnĂ©es, mais aussi de qualitĂ© et d’enrichissement des donnĂ©es.
Les mĂ©tadonnĂ©es sont des informations relatives aux donnĂ©es stockĂ©es dans ta data warehouse. Elles fournissent des dĂ©tails sur leur source, leur utilisation, leurs valeurs et d’autres caractĂ©ristiques essentielles. On distingue les mĂ©tadonnĂ©es de gestion, qui apportent un contexte aux donnĂ©es, et les mĂ©tadonnĂ©es techniques, qui dĂ©crivent les mĂ©thodes d’accès aux donnĂ©es, leur localisation et leur structure.
Enfin, les outils d’accès du data warehouse permettent aux utilisateurs d’interagir avec les donnĂ©es. Ces outils englobent des fonctionnalitĂ©s telles que les requĂŞtes et les rapports, le dĂ©veloppement d’applications, l’exploration de donnĂ©es et les outils OLAP (Online Analytical Processing). Ils offrent ainsi la flexibilitĂ© nĂ©cessaire pour explorer, analyser et interprĂ©ter les donnĂ©es stockĂ©es dans le data warehouse.
Les caractĂ©ristiques 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 donnĂ©es : Le Data Warehouse permet de rassembler toutes les donnĂ©es provenant de diverses sources et systèmes de l’entreprise en un emplacement centralisĂ©. Ainsi, il devient plus simple d’accĂ©der Ă l’ensemble des informations sans avoir Ă consulter plusieurs bases de donnĂ©es ou systèmes disparates.
– DonnĂ©es historiques et traçabilitĂ© : Le Data Warehouse stocke des donnĂ©es historiques sur une longue pĂ©riode, offrant ainsi aux utilisateurs la possibilitĂ© d’analyser les tendances et les Ă©volutions Ă long terme. De plus, grâce Ă sa nature non volatile, il est possible de remonter dans le temps pour examiner l’Ă©volution des donnĂ©es, ce qui s’avère crucial pour l’audit et la traçabilitĂ©.
– Prise de dĂ©cision Ă©clairĂ©e : Grâce Ă l’accès rapide et flexible aux donnĂ©es qu’il offre, le Data Warehouse facilite les analyses approfondies et la rĂ©cupĂ©ration d’informations pertinentes. Cela contribue grandement Ă la prise de dĂ©cisions Ă©clairĂ©es, fondĂ©es sur des donnĂ©es objectives et Ă jour.
– Performances amĂ©liorĂ©es : Les Data Warehouses sont spĂ©cialement optimisĂ©s pour les requĂŞtes analytiques et les analyses complexes. Leur structure et leur indexation spĂ©cifiques leur confèrent des performances supĂ©rieures aux bases de donnĂ©es opĂ©rationnelles pour les tâches d’analyse et de reporting.
– IntĂ©gration des donnĂ©es : Le Data Warehouse assure une intĂ©gration harmonieuse des donnĂ©es en les transformant en un format cohĂ©rent et uniforme. Cette approche garantit que les diffĂ©rentes sources de donnĂ©es sont compatibles entre elles, permettant aux utilisateurs d’analyser les informations sans se soucier de la complexitĂ© 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 diffĂ©rents axes (dimensions) et la crĂ©ation de rapports et de tableaux de bord interactifs.
– Support de la Business Intelligence (BI) : Le Data Warehouse reprĂ©sente 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 donnĂ©es de manière conviviale.
– Meilleure qualitĂ© des donnĂ©es : Grâce Ă la centralisation des donnĂ©es et Ă l’application de processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), le Data Warehouse contribue Ă amĂ©liorer la qualitĂ© globale des donnĂ©es, Ă©liminant ainsi les doublons, corrigeant les erreurs et standardisant les formats.
Un Data Warehouse offre donc une vue unifiĂ©e des donnĂ©es, facilite l’analyse et la prise de dĂ©cision, amĂ©liore la qualitĂ© des donnĂ©es et soutient les efforts d’intelligence d’affaires, contribuant ainsi Ă l’amĂ©lioration des performances et de la compĂ©titivitĂ© 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 :
– CoĂ»t initial Ă©levĂ© : La mise en place d’un Data Warehouse peut reprĂ©senter un investissement financier significatif. Cela inclut les coĂ»ts liĂ©s Ă l’infrastructure matĂ©rielle, aux logiciels, aux licences, aux services de conseil et de dĂ©veloppement, ainsi qu’au personnel qualifiĂ© nĂ©cessaire pour gĂ©rer le projet.
– ComplexitĂ© et durĂ©e du projet : La conception, la construction et la mise en service d’un Data Warehouse peuvent ĂŞtre des projets complexes et de longue durĂ©e, en particulier pour les grandes organisations avec de multiples sources de donnĂ©es et des exigences complexes. Cela peut entraĂ®ner des dĂ©lais de livraison prolongĂ©s et un risque accru de dĂ©passement de budget.
– Maintenance continue : Une fois en place, un Data Warehouse nĂ©cessite une maintenance rĂ©gulière pour garantir la qualitĂ© des donnĂ©es, la performance du système et l’intĂ©gritĂ© des informations stockĂ©es. Cela implique des coĂ»ts et des efforts continus pour la gestion de la base de donnĂ©es et des processus ETL (Extract, Transform, Load).
– DĂ©pendance vis-Ă -vis des sources de donnĂ©es : Un Data Warehouse dĂ©pend des sources de donnĂ©es qui lui fournissent les informations. Si une source de donnĂ©es change sa structure ou ses formats, cela peut nĂ©cessiter des modifications importantes dans le Data Warehouse pour maintenir la cohĂ©rence des donnĂ©es.
– Latence des donnĂ©es : Bien que le Data Warehouse stocke des donnĂ©es historiques, il y a toujours une certaine latence entre la mise Ă jour des donnĂ©es dans les systèmes opĂ©rationnels et leur chargement dans le Data Warehouse. Cela signifie que les donnĂ©es dans le Data Warehouse peuvent ne pas ĂŞtre en temps rĂ©el et ne pas reflĂ©ter immĂ©diatement les changements les plus rĂ©cents.
– Contraintes de performances : Les requĂŞtes 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 Ă©levĂ©e.
– ÉvolutivitĂ© : Lorsque les besoins de l’entreprise augmentent, la capacitĂ© du Data Warehouse doit pouvoir ĂŞtre Ă©tendue pour gĂ©rer un volume de donnĂ©es plus important et rĂ©pondre Ă de nouvelles exigences. L’Ă©volutivitĂ© peut ĂŞtre un dĂ©fi technique et financier.
– Gestion de la sĂ©curitĂ© : Comme le Data Warehouse centralise des donnĂ©es sensibles provenant de diffĂ©rentes sources, la gestion de la sĂ©curitĂ© devient cruciale pour protĂ©ger l’accès aux informations sensibles et prĂ©venir les risques de violation de donnĂ©es.
Quel Data Warehouse choisir ?
Les différents types de Warehouse
Si les Data Warehouse sont des systèmes de stockage de donnĂ©es similaires les uns entre les autres, certains possèdent des spĂ©cificitĂ©s propres selon leur utilisation. Le plus rĂ©pandu aujourd’hui ? Le Data Warehouse traditionnel, aussi connu sous le nom de Data Warehouse d’entreprise. Il stocke des donnĂ©es provenant de diffĂ©rentes sources de l’entreprise et les consolide dans une base de donnĂ©es centrale pour permettre l’analyse et la gĂ©nĂ©ration de rapports. Les Data Warehouses traditionnels suivent gĂ©nĂ©ralement une architecture en Ă©toile 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.
PlutĂ´t que de stocker physiquement les donnĂ©es dans une base de donnĂ©es centrale, le Data Warehouse virtualisĂ©, lui, accède aux donnĂ©es Ă la volĂ©e, en les laissant dans leurs systèmes sources d’origine. Les requĂŞtes sont alors acheminĂ©es et transformĂ©es Ă la demande, permettant d’accĂ©der aux donnĂ©es sans nĂ©cessiter de processus d’intĂ©gration complet.
Il existe aussi des Data Warehouses hĂ©bergĂ©s sur des plateformes cloud, comme Amazon Redshift, Google BigQuery ou Microsoft Azure SQL Data Warehouse. Ils offrent une Ă©volutivitĂ© Ă©levĂ©e, permettant de traiter des quantitĂ©s massives de donnĂ©es Ă moindre coĂ»t, sans nĂ©cessiter d’investissements matĂ©riels importants.
Les Data Warehouse par colonnes (Columnar Data Warehouse), eux, et contrairement aux bases de donnĂ©es traditionnelles qui stockent les donnĂ©es par lignes, stockent les donnĂ©es par colonnes. Cela permet d’optimiser les performances des requĂŞtes analytiques, car seules les colonnes pertinentes pour une requĂŞte sont chargĂ©es en mĂ©moire.
Les Data Warehouse analytiques sont spĂ©cialement conçus pour le traitement d’analyses avancĂ©es et de tâches de traitement des donnĂ©es. Ils sont souvent utilisĂ©s pour le data mining, les prĂ©visions et les analyses statistiques complexes.
Enfin, le Data Warehouse hybride est une combinaison de diffĂ©rentes 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 donnĂ©es rĂ©centes et un stockage sur disque pour les donnĂ©es historiques.
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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 gĂ©rĂ© et hautement Ă©volutif. Amazon Redshift permet aux entreprises de stocker, gĂ©rer et analyser de grandes quantitĂ©s de donnĂ©es pour prendre des dĂ©cisions basĂ©es sur des donnĂ©es Ă grande Ă©chelle.
– Google Cloud Platform (GCP) : GCP offre Google BigQuery, une solution de Data Warehouse entièrement gĂ©rĂ©e proposĂ©e 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 rĂ©el sur de grands volumes de donnĂ©es
– Microsoft : Microsoft propose Azure Synapse Analytics (anciennement Azure SQL Data Warehouse), un Data Warehouse entièrement gĂ©rĂ© par Microsoft. C’est une plateforme d’analyse de donnĂ©es qui combine des capacitĂ©s de Data Warehouse et de traitement Big Data pour permettre aux entreprises de stocker, gĂ©rer et analyser des donnĂ©es Ă grande Ă©chelle.
– Snowflake : Snowflake offre une solution de Data Warehouse en cloud qui permet de stocker et d’analyser des donnĂ©es de manière scalable et performante. Elle est spĂ©cialisĂ©e dans l’architecture multi-clusters, l’Ă©volutivitĂ© Ă©lastique, la gestion des donnĂ©es semi-structurĂ©es, l’intĂ©gration avec des outils tiers et une facturation basĂ©e sur la consommation
– Oracle : Oracle propose Oracle Exadata, une plateforme de Data Warehouse optimisĂ©e et compressĂ©e de haute performance, ainsi qu’Oracle Autonomous Data Warehouse, une solution cloud qui Ă©limine le besoin de gestion manuelle de l’infrastructure et des tâches opĂ©rationnelles, permettant aux entreprises de se concentrer sur l’analyse des donnĂ©es.
– IBM : le gĂ©ant amĂ©ricain de l’informatique a dĂ©veloppĂ© IBM Db2 Warehouse et IBM Db2 Warehouse on Cloud, des solutions de Data Warehousing qui permettent d’analyser des donnĂ©es structurĂ©es et non structurĂ©es. Elles permettent aux entreprises de stocker, gĂ©rer et analyser de grandes quantitĂ©s de donnĂ©es pour prendre des dĂ©cisions basĂ©es sur des insights mĂ©tier.
– Teradata : est une entreprise spĂ©cialisĂ©e dans les solutions de Data Warehousing et d’analyse de donnĂ©es Ă grande Ă©chelle. L’appareil de Data Warehouse Teradata est conçu et configurĂ© pour une installation plug-and-play, une Ă©volutivitĂ© et un traitement parallèle massivement distribuĂ©. Il combine des capacitĂ©s relationnelles et columnaires, ainsi que des capacitĂ©s NoSQL limitĂ©es sous forme de paires clĂ©/valeur et de prise en charge JSON.
– SAP propose SAP BW/4HANA, une plateforme de Data Warehouse optimisĂ©e pour le traitement en temps rĂ©el et l’analyse des donnĂ©es. Elle est conçue pour fonctionner avec la plateforme de base de donnĂ©es HANA (High-Performance Analytic Appliance). Il s’agit de la version Ă©voluĂ©e et optimisĂ©e de SAP BW (SAP Business Warehouse) spĂ©cifiquement conçue pour tirer pleinement parti des fonctionnalitĂ©s de la base de donnĂ©es SAP HANA.
– Cloudera : avec Cloudera Data Warehouse, l’entreprise amĂ©ricaine offre une solution de Data Warehousing basĂ©e sur Hadoop pour le traitement et l’analyse de donnĂ©es distribuĂ©es.
– Snowplow Analytics est une plateforme open-source de collecte et d’analyse de donnĂ©es en temps rĂ©el, utilisĂ©e 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 donnĂ©es brutes et non agrĂ©gĂ©es, pour plus de flexibilitĂ©.
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Quelle est la différence entre base de données et entrepôt de données ?
Une base de donnĂ©es est utilisĂ©e pour stocker, gĂ©rer et gĂ©rer de manière structurĂ©e les donnĂ©es pour les applications opĂ©rationnelles quotidiennes d’une organisation. Elle est optimisĂ©e pour les transactions en temps rĂ©el, les mises Ă jour frĂ©quentes et les requĂŞtes transactionnelles.
Un entrepĂ´t de donnĂ©es, lui, sert Ă collecter, consolider, organiser et analyser de grandes quantitĂ©s de donnĂ©es provenant de diffĂ©rentes sources. Il est spĂ©cifiquement conçu pour l’analyse et les rapports, permettant aux utilisateurs de prendre des dĂ©cisions basĂ©es sur des insights mĂ©tier Ă partir de donnĂ©es historiques.
Une base de donnĂ©es est donc principalement utilisĂ©e pour les opĂ©rations quotidiennes et en temps rĂ©el, tandis qu’un entrepĂ´t de donnĂ©es a un rĂ´le plus analytique sur le long-terme.
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