Les entreprises modernes modifient leur approche de l'entreposage de données en raison de l'évolution rapide des environnements commerciaux et de l'afflux massif de données générées chaque jour. Les entreprises seront bientôt chargées de créer et de gérer 60% des données mondiales. Les architectures d'entrepôt de données traditionnelles ont du mal à suivre les exigences en constante évolution des données, de sorte que les entreprises adoptent une approche plus durable de l'entreposage de données. À construire un entrepôt de données avec une architecture durable vous avez besoin d'une équipe concentrée dotée des ressources techniques adéquates. Suivre les meilleures pratiques peut vous aider à accroître l'efficacité de votre équipe et à concevoir rapidement un entrepôt de données.
ResExigences de source
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La bonne équipe
Le nombre de ressources nécessaires pour développer votre entrepôt de données dépendra de la portée et de l'échelle de votre projet. Les rôles techniques typiques occupés par une équipe d'entrepôt de données sont :
Ingénieurs de données: Construire et gérer une stratégie d'entrepôt de données et les exécuter. Ils sont responsables de la conception technique globale du projet.
Architectes de données: Définissez un cadre d'architecture de données, y compris les métadonnées, les données de référence et les données de base.
Analystes DW: Identifiez les besoins en données et aidez à concevoir des bases de données pour stocker des informations provenant de sources disparates.
Développeurs DW: Créer, concevoir et développer des modèles de données et des procédures ETL pour répondre aux exigences des entreprises en matière de données.
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Actifs techniques
Les opérations d'un entrepôt de données sont exécutées à l'aide de sources de base de données, d'outils ELT et d'outils analytiques.
Services de base de données comme Amazon Redshift et Google BigQuery pour fournir une source de base de données stable pour les tests.
Outils de pipeline de données pour nettoyer, intégrer et transformer les données dans un format compatible avec un système cible, tel qu'une base de données.
Environnements de développement tels que R Studio ou Spyder qui prennent en charge les langages de programmation tels que R, Python et SQL.
Outils d'intelligence d'affaires tels que MS Power BI et Tableau pour traiter, analyser et visualiser de gros volumes de données afin de générer des informations.
Best Pratiques pour construire votre entrepôt de données
Construire une entrepôt de données peut nécessiter de longs cycles de développement qui épuisent les ressources et le temps de l'équipe. Vous pouvez éviter cela et atteindre une optimisation optimale de l'entrepôt de données en adoptant les pratiques suivantes :
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Migrer vers une architecture de données basée sur le cloud
Une architecture de données basée sur le cloud offre une évolutivité rapide pour prendre en charge des volumes de données explosifs et des applications exigeantes. Il peut répondre aux besoins supplémentaires de stockage et de traitement de votre organisation sans investir dans une infrastructure de données et du matériel coûteux. Le cloud améliore l'accessibilité en prenant en charge les mises à jour des données en temps réel pour faciliter l'analyse tandis que les architectures sur site exécutent une approche de traitement par lots plus lente.
À l'aide d'une architecture cloud, vous pouvez intégrer des données provenant de plusieurs sources et systèmes. Par exemple, vous pouvez combiner des données stockées dans AWS Redshift, Google BigQuery et Snowflake pour créer des vues unifiées.
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Utiliser des schémas de données flexibles
Architecture basée sur les métadonnées vous aide à intégrer des schémas de données flexibles dans votre entrepôt de données. En utilisant cette approche, vous pouvez charger le schéma de base de données source dans un modèle de données, apporter des modifications à sa structure en fonction de vos besoins et le préparer à être utilisé pour l'analyse et la création de rapports. Il vous permet de modifier les fonctionnalités de votre entrepôt de données, notamment les formats de données, les tables de base de données source et de destination, les relations d'entité, les modèles SCD, les mappages ETL et les transformations.
Pour améliorer l'agilité et l'évolutivité de votre architecture d'entrepôt de données, vous pouvez mettre à jour sa conception, sa logique et ses mappages de données en fonction des besoins de votre entreprise à l'aide de schémas de données flexibles. Vous pouvez adopter cette approche pour créer un système réactif capable d'intégrer de nouvelles structures et sources de données sans passer par un nouveau cycle de développement à chaque fois.
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Avoir une approche agile
L'approche agile de l'entreposage de données se concentre sur un processus de développement itératif pour favoriser la flexibilité. Chaque cycle introduit de nouvelles fonctionnalités dans le produit jusqu'à ce que le projet soit terminé. Cette méthode aide les entreprises à évaluer en continu les résultats en effectuant des analyses, des tests et des déploiements après chaque sprint.
L'approche agile vise à offrir un délai de livraison réduit et une flexibilité dans le développement. Il vous aide à vous adapter aux changements rapides et à la croissance complexe des entreprises. Le délai de rentabilisation de votre entrepôt de données est considérablement réduit grâce à une approche collaborative du projet où les utilisateurs professionnels peuvent récupérer les données plus rapidement et améliorer régulièrement les décisions basées sur les fonctionnalités de BI.
L'approche conventionnelle du développement d'un entrepôt de données peut avoir du mal à s'adapter aux changements rapides et à la croissance complexe de l'entreprise. La construction d'un entrepôt de données peut prendre de quelques mois à plusieurs années en fonction de l'ampleur du projet. Pendant cette période, l'entrepôt de données n'apporte aucune valeur à l'entreprise. Une approche agile assure la mise en œuvre du projet car il est construit en sprints, ce qui permet une plus grande flexibilité du système global.
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Choisissez un outil ETL
Le choix entre ELT et ETL dépend entièrement des besoins de votre entreprise, mais l'objectif reste de développer des pipelines de données autorégulateurs. Un outil ELT permet de charger des données provenant de plusieurs sources dans l'entrepôt de données et d'effectuer des transformations de données. Cela rend l'ELT plus compatible avec l'architecture basée sur le cloud où les données doivent être chargées avant de subir des transformations.
Bien qu'il soit possible d'écrire du code pour ELT/ETL, cela nécessite de longues périodes de planification et de développement et des ingénieurs de données qualifiés pour bien faire les choses. Mais jusqu'à ce que le développement soit terminé, les exigences commerciales peuvent changer et le code peut devenir obsolète. Il existe des tonnes d'excellents outils SaaS ELT / ETL disponibles qui éliminent le besoin de coder et de maintenir votre propre ELT / ETL, par exemple, AsteraData Warehouse Builder de est déjà équipé d'outils ELT/ETL. Ces outils aident les développeurs à effectuer des transformations répétitives afin qu'ils puissent se concentrer davantage sur les tâches qui contribuent à la logique métier.
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Automatisation de l'entrepôt de données
Automatisation de l'entrepôt de données se concentre sur la construction et la maintenance efficaces de votre entrepôt de données en automatisant les tâches répétitives pour simplifier le travail des développeurs. Il permet aux développeurs de travailler dans un environnement low-code et de se concentrer sur les configurations de métadonnées qui génèrent du code. L'automatisation de l'entrepôt de données peut en moyenne rendre chaque développeur d'entrepôt de données quatre fois plus efficace. Cela permet à vos équipes de se concentrer sur des initiatives axées sur la logique métier et de mettre en œuvre des décisions de soutien aux niveaux opérationnel et stratégique. Les entrepôts de données automatisés et les moteurs ETL sont essentiels lors de la construction d'une architecture flexible et évolutive.
Astera Constructeur d'entrepôt de données
Astera DW Builder est une solution d'entreposage de données automatisée de bout en bout. Il permet aux utilisateurs de concevoir, développer et déployer leur propre entrepôt de données sans écrire une seule ligne de code. La solution comprend un concepteur de modèle de données robuste qui prend en charge les processus de données ultérieurs, tels que le mappage de données et la population de données de faits et de dimensions. DW Builder prend en charge la connectivité à toutes les principales plates-formes cloud et bases de données sur site telles que Flocon, Microsoft Azure, IBM DB2, Oracle, MariaDB, Vertica, SQL Server, PostgreSQL, SAP et bien d'autres. Il est livré pré-équipé avec Outils ETL pour transformer de grands ensembles de données jusqu'à la destination.
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