Un guide complet sur l'automatisation de l'entrepôt de données

By |2022-05-13T09:30:00+00:00Janvier 22nd, 2020|

L'automatisation des entrepôts de données (DWA) remplace rapidement les approches conventionnelles pour créer des entrepôts de données, des référentiels de données centralisés utilisés par les entreprises pour obtenir des informations stratégiques basées sur les données.

Les entrepôts de données d'entreprise (EDW) sont essentiels pour utiliser les données historiques à des fins de Business Intelligence et de reporting. Mais, les approches traditionnelles de compilation et de gestion de volumes de données colossaux via le codage ETL manuel ne sont plus efficaces. Dans le marché concurrentiel des entreprises d'aujourd'hui, l'agilité commerciale et le délai de mise sur le marché sont cruciaux. Pour de telles exigences, les logiciels d'automatisation d'entrepôt de données se distinguent par la minimisation des efforts manuels impliqués dans la création et le déploiement d'entrepôts de données et la synthèse des données pour les rapports commerciaux.

Ce guide détaillé explorera divers aspects de l'automatisation des entrepôts de données et comment cela permet de simplifier les processus métier.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données d'entreprise ?

Qu'est-ce que l'automatisation d'entrepôt de données (DWA) ?

Comment DWA a-t-il évolué?

Comment fonctionne l'automatisation de l'entrepôt de données ?

Évaluation de la préparation à l'automatisation

Avantages des outils DWA

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données d'entreprise ?

Un EDW aide à centraliser les données d'une entreprise à partir de diverses sources et applications, et les rend accessibles pour la veille économique, la visualisation et les prévisions. La fonction d'EDW est de consolider les données de plusieurs départements de l'organisation dans un seul entrepôt de données.

Qu'est-ce que l'automatisation de l'entrepôt de données?

Un entrepôt de données utilise une technologie d'automatisation de nouvelle génération qui repose sur des modèles de conception et des processus pour automatiser les étapes de planification, de modélisation et d'intégration de l'ensemble du cycle de vie des ensembles de données dans les industries. Il offre une alternative efficace à la conception traditionnelle d'un entrepôt de données en réduisant les tâches chronophages, telles que la génération et le déploiement de codes ETL sur un serveur de base de données.

À l'aide d'outils de conception d'entrepôt de données, les entreprises peuvent exécuter projets de business intelligence en quelques heures par rapport aux mois à une fraction du coût de la programmation manuelle.

Comment DWA a-t-il évolué?

Les fonctionnalités des outils d'automatisation des entrepôts de données ont évolué sur plusieurs décennies à partir du codage manuel. Cette progression est due à la croissance des exigences en matière de stockage et d'intégration des données, ainsi qu'à la diffusion de nombreuses sources de données, telles que les systèmes CRM, les API REST et les bases de données cloud.

Voici un bref aperçu de l’évolution de la entrepôt de données référentiels.

Logiciel d'automatisation d'entrepôt de données - Un guide de progression

Explication des différents niveaux d'automatisation de l'entrepôt de données

Systèmes de gestion de bases de données et architectures d'entrepôts de données

Avant les entrepôts de données traditionnels, l'invention du stockage sur disque dans les années 1960 a rendu nécessaire le stockage et le traitement de grandes quantités de données sous forme de bases de données. Ces exigences ont permis le développement de data marts dimensionnels et de relations d'entités. Au début des années 1980, plusieurs outils ETL spécifiques au fournisseur et des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBD) basés sur SQL étaient disponibles sur le marché.

Normalisation des architectures d'entrepôts de données

Au cours de la prochaine décennie, les exigences métiers en matière de gestion de données métiers hétérogènes ont considérablement évolué. La technologie d'entrepôt de données a convergé vers des architectures normalisées, ce qui a permis aux entreprises de combiner des données à partir de plusieurs formats et sources pour une vue consolidée.

Défis EDW et besoin d'automatisation des données

Les défis inhérents au développement de l'entrepôt de données, tels que les longs cycles de développement, la mauvaise gestion des métadonnées dans l'entrepôt de données existant, ainsi que les ressources de développement coûteuses, ont rendu les architectures d'entrepôt de données traditionnelles inadaptées aux conditions de marché en évolution rapide.

Au tournant du millénaire, les entreprises ont constaté que beaucoup de leurs systèmes avaient été mal intégrés aux bases de données et aux systèmes d’application et qu’ils étaient incapables de fonctionner correctement. intégrer des volumes de données fragmentées. Cela a ouvert la voie à une plate-forme agile capable d'automatiser les processus ETL et de s'intégrer facilement aux applications d'entreprise.

Aujourd'hui, les outils d'automatisation des entrepôts de données ont évolué pour prendre en compte les nouvelles technologies et les nouveaux besoins métiers. Il s'agit notamment de l'extraction de données en temps réel, de l'analyse de données dans le cloud et des services d'application Web, tels que les API REST et SOAP, et de l'intégration aux outils de visualisation de données.

Comment fonctionne Data Warehouse Automation (DWA)?

Pour comprendre le fonctionnement des outils d'automatisation, il faut d'abord examiner comment les entrepôts de données traditionnels exploitent les données.

Architecture traditionnelle d'entrepôt de données

Dans une conception d'entrepôt de données classique, toutes les données passent par trois étapes distinctes:

  1. Base de données relationnelle (OLTP): À cette étape, les scripts SQL sont utilisés pour extraire toutes les données transactionnelles des bases de données relationnelles. Avant de déplacer les données, elles sont nettoyées pour vérifier la cohérence des informations erronées et inexactes. À ce stade, toutes les données sont sur un modèle de relation entité et sont utilisées pour le traitement transactionnel en ligne.
  2. Entrepôt de données analytiques (OLAP): Les données transactionnelles sont ensuite modélisées sur des schémas en étoile ou en flocon, puis transférées sur un serveur de traitement analytique en ligne ou OLAP via un modèle de données OLAP ou multidimensionnel relationnel. Cela structure et simplifie les données à des fins de rapport analytique et d'interrogation. Ensuite, les données sont transformées et chargées dans l’entrepôt de données.
  3. Analyse et reporting: Une fois que le Processus ETL sont terminés, les données de l'entrepôt de données sont ensuite exportées vers des outils de business intelligence et d'analyse pour obtenir des informations pour la prise de décision.

En règle générale, un utilisateur doit définir les processus ETL en partant de zéro pour déplacer les données de l'entrepôt de données vers les outils de BI de base.

De plus, le codage manuel pour les tâches ETL et de nettoyage des données rend les projets d'entreposage de données sujets aux erreurs et chronophages. Pour cette raison, les utilisateurs professionnels ne disposent souvent pas de données précises suffisantes pour les rapports et sont confrontés à des risques plus élevés de dépassements de budget et d'échecs de projets.

Un logiciel d'automatisation d'entrepôt de données offre une approche fluide et sans code pour agréger et déplacer des données d'entreprise disparates des systèmes sources vers un entrepôt de données et au-delà. Contrairement à l'architecture d'entrepôt de données traditionnelle, le logiciel automatise l'exécution par lots et les exigences de déploiement de code ETL du processus d'entreposage de données. Construit sur des méthodologies agiles, certains des plus importants idées d'automatisation d'entrepôt de données utiliser une variété de fonctionnalités, notamment :

  • Structures de données dénormalisées, normalisées et multidimensionnelles
  • Processus d'intégration de données ETL et ELT
  • Modélisation des données source
  • Connectivité à divers fournisseurs de données
Ingrédients du logiciel d'automatisation de l'entrepôt de données

Parcours d'entreposage de données automatisé

Un logiciel d'entrepôt de données facilite l'automatisation et simplifie les projets d'entrepôt de données des manières suivantes:

  • Processus ETL automatisés: Rationalisez les processus d'automatisation d'extraction, de transformation et de chargement de données pour éliminer les étapes répétitives grâce au mappage automatique et à la planification des tâches. Celles-ci peuvent être effectuées via deux stratégies de chargement d'entrepôt de données : une charge complète et une charge incrémentielle.
  • Interface utilisateur claire et intuitive: Concevez et mettez en œuvre des entrepôts de données à l'aide de l'interface utilisateur visuelle par glisser-déposer.
  • Connecteurs préconfigurés pour une intégration transparente des applications: Prise en charge de l'intégration avec plusieurs connecteurs d'application d'entreprise, telles que les API Salesforce, COBOL, MS Dynamics CRM, SAP et REST pour gérer les données sur un large éventail de fournisseurs de données.

En bref, les logiciels d'automatisation d'entrepôt de données aident les entreprises à créer et à gérer des entrepôts de données beaucoup plus facilement par rapport aux outils de conception d'entrepôt de données traditionnels. Bien que les capacités de ces solutions varient, les entreprises peuvent s'attendre à ce que des modèles de conception et des fonctionnalités communs répondent à leurs objectifs commerciaux. Il est toujours préférable d'opter pour une comparaison des coûts d'entrepôt de données de divers outils avant de choisir le bon outil d'automatisation d'entrepôt de données. Si vous souhaitez en savoir plus sur les outils DWA, nous contacter.

Évaluation de la préparation à l'automatisation

Vous trouverez ci-dessous certaines des étapes qu'une organisation doit évaluer avant d'opter pour un outil d'entrepôt de données :

  • Architecture de gestion des données: Comment fonctionne votre architecture DWH? Utilise-t-il des articles spécialisés uniques ou un mélange de meilleures pratiques?
  • Exigence: Comment définissez-vous les exigences métier? S'agit-il d'un processus de découverte agile ou d'une approche en cascade centrée sur les exigences métier, fonctionnelles et techniques?
  • Opérations: Comment les procédures de votre organisation sont-elles structurées? Les opérations sont-elles chronophages, fragiles, complexes, détaillées ou exigeantes en main-d'œuvre?
  • Maintenance: Comment la maintenance de l'infrastructure de données est-elle structurée? Est-ce difficile et dépend-il de quelques personnes clés?

Certains des outils et processus d'automatisation de l'entrepôt de données couramment utilisés

  • Volatilité: À quelle fréquence subissez-vous fréquemment des modifications des exigences et du processus de développement global?
  • Test: Comment les parties prenantes de votre entreprise s'attendent-elles à la livraison de l'analyse et de l'accès aux données? Est-ce rapide et fréquent?

Avantages des outils DWA

Les logiciels automatisés permettent aux entreprises de s'assurer un avantage sur le marché avec les avantages suivants :

  1. Amélioration de la qualité et de la précision des données: Les entreprises peuvent éviter les incohérences trouvées dans l'ETL manuel et obtenir ainsi des performances de requête plus élevées. L'interface pointer-cliquer du logiciel d'automatisation d'entrepôt de données facilite l'extraction de données disparates à partir de bases de données, d'Excel, de fichiers délimités et d'autres sources. Il permet également aux utilisateurs de modéliser dimensions qui changent lentement et migrez les données d'entrepôt vers d'autres systèmes de destination, tels que des outils de BI ou de visualisation de données basés sur le cloud. Par conséquent, les entreprises ont non seulement accès à des données fiables, mais ont également un meilleur contrôle sur des rapports et des analyses avancés et plus précis.
  2. Une agilité accrue et un retour sur investissement plus rapide: Le déploiement plus rapide des entrepôts de données et l’accès aux bases de données permettent aux entreprises de amélioration de l'agilité de l'entreprise. Cela permet aux entreprises de réagir rapidement aux conditions du marché en constante évolution, telles que les changements inattendus de la demande et la perte de revenu disponible. Par exemple, un détaillant utilisant un logiciel d'entreposage de données automatisé peut raccourcir le temps nécessaire pour exploiter les rapports BI et déterminer les causes de faibles ventes dans différents points de vente et contrer en conséquence. En bref, les décisions peuvent être prises plus tôt et mieux refléter les changements du marché grâce à une meilleure analyse d'impact.
  3. Augmentation du débit et du retour sur investissement du projet d'entrepôt de données Le manque de saisie manuelle dans un logiciel d'automatisation d'entrepôt de données permet aux utilisateurs de créer et de déployer des entrepôts de données beaucoup plus rapidement, libérant ainsi des ressources de développement et réduisant les coûts dans le processus. Cela donne aux équipes commerciales plus de temps pour découvrir des informations intelligibles, prendre des décisions stratégiques et garantir une valeur de projet plus élevée.

Astera Data Warehouse Builder – Un outil automatisé

Astera Constructeur DW 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. Dans l'ensemble, le Astera DW Builder est conçu pour améliorer le retour sur investissement, gagner du temps et améliorer les capacités de veille stratégique, de sécurité des données et de qualité des données.

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