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Business Intelligence et entreposage de données : un guide complet
Les entreprises modernes s'appuient désormais sur des informations précises et une prise de décision basée sur les données pour leur planification stratégique et leur croissance. L'importance croissante de l'entreposage de données, de l'intelligence d'affaires et de l'analyse de données montre bien comment les entreprises utilisent des outils de gestion de données et des plateformes d'analyse robustes pour soutenir leur prise de décision.
De plus, la BI s'appuie sur des technologies telles que l'entreposage de données pour fournir des renseignements opportuns, fiables et précis. Pour comprendre comment une architecture BI apporte de la valeur, il est d'abord pertinent de comprendre la relation de complémentarité entre un entrepôt de données et l'informatique décisionnelle.
Qu'est-ce que la BI?
La Business Intelligence (BI) fait référence aux processus et aux technologies qui aident à tirer des informations significatives et des informations exploitables à partir des données. Les outils de Business Intelligence accèdent aux données d'une organisation pour présenter des analyses et des informations sous la forme de rapports, de tableaux de bord, de graphiques, de résumés et de tableaux.
De plus, ces outils permettent à un vaste éventail de décideurs au sein d'une organisation. Par exemple, les spécialistes du marketing suivent les mesures de campagne ou le comportement des clients dans des tableaux de bord en temps réel. Les équipes financières rassemblent les données de tous les départements pour voir quels facteurs affectent les profits et les pertes. Le personnel de vente utilise des tableaux de bord d'intelligence d'affaires pour suivre les KPI, tandis que les départements opérationnels utilisent la BI pour optimiser les opérations commerciales.
Une architecture BI fondamentale se compose des composants suivants :
- Systèmes sources ou bases de données disparates, qui collectent les données dans leur format brut d'origine.
- Une couche d'intégration dans le DWH extrait les données des bases de données, les nettoie et les charge dans un DWH.
- Un entrepôt de données qui prépare et stocke les données pour analyse.
- Outils de Business Intelligence pour dessiner et présenter des informations basées sur des données sous forme de visualisations, de rapports, de tableaux de bord, de résumés et de graphiques.
Quel est le rôle d'un entrepôt de données (DWH) dans la Business Intelligence ?
Derrière chaque système de BI réussi, il y a un puissant DWH. Maintenant, qu'est-ce qu'un entrepôt de données ? UN Entrepôt de données (DWH) est une plate-forme centrale pour consolider et stocker des données provenant de différentes sources et préparer ces données pour l'informatique décisionnelle et l'analyse en aval. Considérez-le comme un référentiel unique qui organise et stocke toutes les données pour l'analyse BI.
Un entrepôt de données d'analyse de données stocke les données historiques et actuelles dans un format structuré optimisé pour les requêtes complexes. Il est ensuite connecté aux outils de Business Intelligence pour générer des rapports, y compris des prévisions, des tendances et d'autres visualisations qui alimentent des informations exploitables.
Les composants de l'entrepôt de données dans l'analyse commerciale se composent d'outils ETL (extraction, transformation et chargement), d'une base de données DWH, d'outils d'accès DWH et de couches de rapport. Ces outils existent pour rationaliser le processus de science des données et pour réduire ou éliminer le besoin d'écrire du code pour manipuler les pipelines de données.
Les outils ETL aident à extraire les données des systèmes sources, à les convertir au format souhaité et à charger les données transformées dans le DWH. Le composant de base de données stocke et gère les données structurées pour le reporting. Les outils d'accès permettent aux utilisateurs de business intelligence et d'analyse de données d'interagir avec les données contenues dans le DWH. La couche de création de rapports fournit une interface BI pour analyser et visualiser les données stockées dans l'entrepôt de données.
à partir de zéro
Quelle est la différence entre l'entreposage de données et l'intelligence d'affaires ?
Il existe des différences clés spécifiques entre l'entreposage de données et l'intelligence d'affaires. Cependant, avant de plonger dans les différences, il est essentiel de noter qu'ils opèrent dans le même espace et sont tout aussi importants pour une stratégie globale d'intelligence d'affaires.
Vous trouverez ci-dessous certaines des différences inhérentes entre les deux.
- Objectif
L'objectif principal de la BI est d'analyser les données et de présenter des informations exploitables aux décideurs. Ici, un entrepôt de données est un référentiel centralisé pour la collecte, le traitement et le stockage de données provenant de diverses sources disparates.
- Objectif
L'objectif de la BI est d'aider les utilisateurs professionnels à prendre des décisions commerciales intelligentes et fondées sur des données grâce à des prévisions et à des analyses prédictives. D'autre part, le but d'un entrepôt de données est de stocker des données structurées dans un emplacement central afin que les utilisateurs BI puissent avoir accès à une vue holistique des données de l'organisation.
- Sortie
La sortie BI se compose de tableaux de bord, de rapports, de visuels de données, de graphiques et de graphiques contenant des informations et des tendances. De tels résultats permettent aux utilisateurs professionnels de donner un sens à des données complexes. La sortie d'un DWH consiste en des enregistrements de données conservés dans tables de faits et de dimensions de modèles de données.
- Utilisateurs
Les utilisateurs de BI sont généralement des cadres, des gestionnaires ou des analystes de données de niveau C qui cherchent à effectuer une analyse de données en temps opportun pour une meilleure prise de décision. Inversement, les DWH sont généralement gérés et entretenus par des architectes de données et des ingénieurs qui fournissent aux utilisateurs professionnels des données prêtes à être analysées.
- Plateformes
Certains outils de BI couramment utilisés sont SAP, Power BI, Tableau et Qlik. D'autre part, les fournisseurs d'entrepôt de données populaires incluent Redshift d'Amazon, Google BigQuery et Azure Synapse.
Comment les données sont-elles analysées à l'aide d'un entrepôt de données ?
Les DWH utilisent le traitement analytique en ligne (OLAP) pour traiter de grandes quantités de données. Il consolide toutes les données sur une plateforme centralisée. Il s'agit d'une approche de traitement des données utilisée par les DWH pour rationaliser les requêtes complexes. En termes plus simples, il s'agit d'une méthode informatique qui aide les utilisateurs à extraire et à interroger les données requises pour l'analyse.
Par exemple, si quelqu'un pose des questions sur la relation entre deux ensembles de données différents dans un DWH, le traitement OLAP serait utilisé pour parcourir les données stockées afin de trouver, d'identifier et de résumer rapidement les informations souhaitées. À l'aide d'OLAP, un entrepôt de données fournit à la BI les données qu'elle doit analyser.
Intelligence d'affaires vs entrepôt de données
Entreposage de données et intelligence d'affaires : solutions pour les entreprises
L'architecture de Business Intelligence sans entrepôt de données est comme une voiture sans moteur. On ne peut pas simplement piloter une BI précise sans un entrepôt de données robuste pour l'alimenter. Par conséquent, malgré leurs différences, l'entrepôt de données et l'intelligence d'affaires se complètent pour fournir une architecture BI fiable pour les entreprises.
Conformément aux meilleures pratiques en matière d'intelligence d'affaires et d'entreposage de données, les organisations intègrent souvent des entrepôts de données d'entreprise dans l'architecture d'analyse commerciale pour déployer l'intelligence d'affaires et l'entreposage de données (BIDW). BIDW fait référence à l'ensemble de l'architecture BI où des données précises et fiables sont extraites de manière transparente des entrepôts de données pour générer des informations exploitables pour une prise de décision rapide et intelligente.
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