Qu’est-ce qu’un entrepôt de données et à quoi sert-il ?

Savez-vous déjà ce qu’est un entrepôt de données ?

On aimerait bien dire que les entreprises valorisent avant tout leurs salariés, mais ce serait aussi naïf que faux. Oui, car en haut de l’échelle de valeurs des entreprises se trouvent les données. Les données précieuses. Des données qui ne jouent vraiment un rôle important que lorsqu’elles ont été correctement stockées. Et c’est là qu’interviennent les entrepôts de données.

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données exactement ?

Un entrepôt de données ou data warehouse est en fait un moyen de gérer vos données, spécialement conçu, bien sûr, pour soutenir les activités commerciales, notamment celles liées à l’analytique. Les entrepôts de données d’entreprise contiennent, bien sûr, de vastes quantités de données historiques à rassembler, interroger, modéliser ou analyser. Ces données, que l’entrepôt centralise, proviennent de sources larges et variées. Du type : fichiers journaux des applications, applications de transaction, etc.

Outre la centralisation des données et l’unification de leurs sources, les entrepôts de données aident à la prise de décisions. En effet, ils contiennent de précieuses connaissances commerciales brutes. Un registre historique très riche pour les analystes et les experts dans des données. Et d’eux, des experts, nous avons sorti les principaux avantages des entrepôts de données :

• Le suivi et la vérification de la source. Grâce aux magasins de données nous pouvons suivre les données jusqu’à leur source et vérifier tant l’information comme la racine dont il apparaît. Nous serons ainsi capables de stocker cette source dans notre base et de nous assurer toujours une information consistante et significative.
• Tamiser des données significatives pour les entreprises. Une fois dans le système, la qualité et l’intégrité des données sont garanties. Les entreprises n’auront que des données utiles, celles nécessaires à leurs activités, puisque le format d’entrepôt de données prédispose à l’analyse de leurs informations à tout moment et en toute circonstance. Personne ne devrait dépendre d’une intuition ou d’un fouet du décideur, de données incomplètes ou de mauvaise qualité. Les résultats seront rapides et précis.
• Dans l’entrepôt de données, les données sont copiées et traitées, intégrées et restructurées, au préalable, dans un Semantic Data Store. Cela rend tout processus d’analyse beaucoup plus facile.
• Imaginez analyser de grandes quantités de données de toutes sortes et en extraire une valeur de manière concrète et précise.

Types de magasins de données

Si nous nous en tenons strictement au stockage de données des entreprises, nous pouvons aujourd’hui avoir trois types principaux :

• Enterprise Data Warehouse (EDW) : Un entrepôt de données qui contient les données commerciales d’une entreprise et qui comprend toutes les informations sur ses clients. Il permet l’analyse des données et peut fournir des informations exploitables. Il offre également une approche unifiée pour organiser et représenter ces données.
• Entrepôt de données opérationnelles (ODS) : Nous sommes confrontés à une base de données centrale qui nous fournit un instantané des données les plus récentes provenant de plusieurs systèmes transactionnels afin que nous puissions préparer des rapports opérationnels. L’ODS permet aux organisations de combiner des données dans leur format d’origine, provenant de diverses sources, pour produire des rapports commerciaux.
• Données marché : Il se concentre sur un seul domaine fonctionnel d’une organisation et englobe un sous-ensemble de données stockées. Le marché des données est spécialement conçu pour être utilisé par un service spécifique ou un ensemble d’utilisateurs dans une organisation. Nous parlons d’une version condensée de l’entrepôt de données.

Petite rétrospective

La plupart arrêteraient l’horloge de leur machine à remonter le temps en 1980, où ils croient que le concept de l’entrepôt de données surgit, mais il faudrait le laisser remonter un peu plus loin, jusqu’aux années soixante hippies. Lorsque Dartmouth et Mills développent le terme dimension and facts dans un projet collaboratif.

Ensuite, nous passerons aux années soixante-dix pour voir comment Nielsen et IRI introduisent Dimensional Data Marts pour les ventes au détail, Tera Data Corporation lance un système de gestion de base de données prêt à aider à prendre des décisions, et déjà, après une décennie de progrès, dans les années 80, où la première implémentation d’un entrepôt de données a émergé de la main de Paul Murphy et Barry Devlin, employés d’IBM.

De l’entrepôt de données au Cloud ?

Comme nous l’avons déjà vu dans des articles précédents, la pandémie de coronavirus qui a dévasté notre planète a beaucoup à voir avec la nouvelle restructuration technologique et avec les ascensions religieuses au Cloud. Il est également, bien sûr, responsable du déplacement des entrepôts de données vers des plates-formes Cloud.

Les entrepôts de données sur site ont de grands avantages : sécurité, vitesse, etc. Mais ils ne sont pas si élastiques et les prévisions pour déterminer comment faire évoluer l’entrepôt de données, par rapport aux besoins de l’avenir, sont assez complexes. Pendant le fameux Confinement, la plupart ont déménagé vers le Cloud et les entrepôts de données n’allaient pas être moindres. Même ceux des grandes entreprises, ceux que personne ne pensait pouvoir quitter leurs centres de données sur site, se tournent vers le Cloud pour en tirer parti. Cette flexibilité dans l’informatique et le stockage. Sa facilité d’utilisation, sa gestion polyvalente et sa rentabilité.

Demain : Automatisation des entrepôts de données

La liste des problèmes traités par un entrepôt de données est toujours là : intégration des données, vues des données, qualité des données, optimisation, méthodologies concurrentes, etc. Cependant, nous pouvons trouver une réponse : automatisation d’entrepôt.

Avec l’automatisation de l’entrepôt de données, un entrepôt de données peut utiliser les dernières technologies pour l’automatisation basée sur des modèles et les processus de conception avancés. Cela automatise les étapes de planification, de modélisation et d’intégration de l’ensemble du cycle de vie. Nous sommes confrontés à ce qui semble être une alternative très efficace à la conception traditionnelle d’entrepôts de données, qui réduit les tâches qui nécessitent trop de temps, telles que la génération et le déploiement de codes ETL sur un serveur de base de données.

Après ce long voyage à travers la vie et les exploits de la entrepôts de données, nous disons au revoir, comme vous le voyez, en nous concentrant sur les réponses qu’elle promet de nous donner dans un avenir proche. Nous serons toujours positifs à ce sujet.

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