Qu'est-ce qu'un entrepôt de données cloud ? Un guide complet

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données cloud ?

En termes simples, un entrepôt de données cloud est un entrepôt de données qui existe dans l'environnement cloud, capable de combiner des exaoctets de données provenant de plusieurs sources. Les entrepôts de données cloud sont conçus pour gérer des requêtes complexes et sont optimisés pour la business intelligence (BI) et l'analyse. Les avantages d'un entrepôt de données cloud s'étendent jusqu'à la rupture silos de données, en consolidant les données disponibles dans différentes applications et en identifiant des opportunités qui autrement passeraient inaperçues avec un système sur site traditionnel entrepôt de données.

 

Définition de l'entrepôt de données cloud

Un entrepôt de données cloud est une base de données centralisée dans un cloud public permettant de stocker, traiter, intégrer et gérer de grands volumes de données structurées et semi-structurées.

La partie « cloud » signifie qu'au lieu de gérer les serveurs et l'infrastructure physiques, tout se passe en ligne : les serveurs hors site se chargent du gros du travail et vous pouvez accéder à vos données et outils d'analyse sur Internet sans avoir besoin de télécharger ou de configurer un système. logiciels ou applications.

Un entrepôt de données cloud est essentiel pour prendre des décisions rapides et basées sur les données. Il offre une capacité de calcul améliorée et une gestion simplifiée des données, vous permettant d'extraire des informations précieuses à partir de données mises à jour, précises et enrichies en cas de besoin.

 

 

 

Entrepôt de données cloud et entrepôt de données sur site

Le traditionnel architecture d'entrepôt de données ne peuvent plus répondre aux besoins croissants des entreprises en matière d’analyse. Le fait que le marché des entrepôts de données cloud devrait atteindre 3.5 milliard de dollars d’ici 2025 signifie seulement que les entrepôts de données traditionnels sur site sont de moins en moins en mesure de fournir aux organisations la vitesse, l’évolutivité et l’agilité qu’elles recherchent. Le tableau ci-dessous résume la différence entre un entrepôt de données cloud et un entrepôt de données sur site :

 

 

Architecture d'entrepôt de données cloud

L'architecture d'entrepôt de données cloud fait référence à la conception structurelle et à l'organisation des composants au sein d'un entrepôt de données hébergé et géré dans le cloud. Il comprend des éléments clés et leurs interactions, garantissant un traitement, un stockage, une intégration et une récupération efficaces des données. Les composants suivants constituent l'architecture de l'entrepôt de données cloud :

Les sources de données: Les sources de données font référence aux diverses origines à partir desquelles les données sont collectées et ingérées dans l'entrepôt de données à des fins d'analyse. Ces sources peuvent varier considérablement en termes de types de données, de formats et de mécanismes de livraison, allant des bases de données transactionnelles aux données en streaming et aux API externes. L’un des plus grands atouts des entrepôts de données cloud réside dans leur capacité à gérer divers types de données, notamment des données structurées, semi-structurées et non structurées.

Couche d'ingestion de données : Le parcours des données dans un cloud DWH commence par le ingestion de données couche, qui est responsable de la collecte et de l’importation transparentes des données. Cette couche emploie souvent ETL processus pour garantir que les données sont transformées et formatées pour un stockage et une analyse optimaux. Certains entrepôts de données cloud prennent en charge l'ingestion de données en temps réel, vous permettant d'ingérer et de traiter les données dès qu'elles deviennent disponibles.

Couche de stockage : La couche de stockage organise et stocke les données dans un format structuré optimisé pour le traitement analytique. Ce format peut impliquer un stockage en colonnes, bien adapté à l'analyse en raison de sa capacité à compresser et à stocker ensemble des types de données similaires. La couche de stockage s'intègre à la couche de calcul pour la récupération de données en fonction des exigences des requêtes analytiques. De nombreux entrepôts de données cloud utilisent des systèmes de fichiers distribués pour le stockage, distribuant les données sur plusieurs nœuds et offrant évolutivité et parallélisme.

Couche de calcul : La couche de calcul est responsable du traitement des requêtes et de l'exécution d'opérations analytiques sur les données stockées. Il gère l'allocation des ressources, telles que le processeur et la mémoire, aux différentes requêtes et charges de travail. L'allocation des ressources est dynamique et peut être ajustée en fonction de la priorité et des exigences des tâches en cours.

Optimisation et exécution des requêtes : La couche de calcul intègre des techniques d'optimisation des requêtes pour améliorer l'efficacité. Le moteur de l'entrepôt de données cloud optimise les requêtes SQL en choisissant des plans d'exécution optimaux, des stratégies d'indexation et via d'autres optimisations pour minimiser les temps de réponse aux requêtes. De nombreux entrepôts de données cloud utilisent une optimisation basée sur les coûts pour analyser les requêtes. Cette approche évalue différents plans d'exécution et sélectionne celui dont le coût estimé est le plus bas.

Intégration avec les outils BI : Les entrepôts de données cloud fournissent des protocoles et des interfaces de connectivité qui permettent une intégration transparente avec les outils BI. Les protocoles courants incluent Java Database Connectivity (JDBC), Open Database Connectivity (ODBC) et les API RESTful. Ces entrepôts de données prennent également en charge les capacités de traitement analytique en ligne (OLAP), permettant aux outils de BI de créer des cubes de données pour une analyse multidimensionnelle. Ceci est particulièrement utile pour les scénarios analytiques complexes.

 

 

Avantages de l'entrepôt de données cloud

Les entrepôts de données cloud sont plus faciles à mettre en place que leurs homologues traditionnels, ce qui implique généralement une configuration complexe. Un CDWH moderne stocke, intègre et traite de gros volumes de données provenant de plusieurs sources, que ce soit sur site ou sur Internet.

Voici d’autres avantages d’un entrepôt de données cloud :

Accessibilité améliorée

Les entrepôts de données hébergés sur le cloud permettent d'accéder aux données pertinentes depuis n'importe où dans le monde. De plus, ils sont dotés de fonctionnalités de contrôle d'accès pour garantir que les données requises pour la BI ne sont visibles que par le personnel concerné. Il est intéressant de noter que même si plusieurs employés peuvent accéder simultanément à l'entrepôt de données, intégrité des données reste intact. La couche supplémentaire de gouvernance améliore l’ensemble gestion de la qualité des données efforts d’une organisation.

Évolutivité illimitée

L'architecture virtuelle permet aux organisations de modifier leur allocation de ressources en fonction de l'évolution des demandes. Avec un entrepôt de données cloud, les entreprises ayant des besoins fluctuants ont la possibilité de payer uniquement pour les fonctionnalités et capacités dont elles ont besoin – ce qui est impossible avec les alternatives sur site. Par exemple, les entreprises touristiques peuvent avoir besoin de plus de puissance de calcul pour des analyses améliorées pendant la haute saison, alors qu'elles ne consomment qu'une fraction de cette puissance de traitement pendant la basse saison.

Performances non plafonnées

Un entrepôt de données cloud permet à tous les départements d'une organisation d'accéder simultanément aux données pertinentes sans sacrifier les performances. Cela est possible car ils disposent généralement de plusieurs serveurs qui partagent la charge, garantissant ainsi que de grandes quantités de données sont traitées simultanément sans aucun délai.

Stockage de données abondant

L’une des raisons les plus convaincantes d’opter pour un entrepôt de données cloud est la quantité de stockage excédentaire qu’il offre. Comme mentionné précédemment, les fournisseurs de solutions d'entreposage de données dans le cloud ont souvent un modèle de tarification à l'utilisation, qui permet aux organisations d'augmenter ou de réduire leur volume sans gaspiller d'espace de stockage. Il en va de même pour d'autres capacités et fonctionnalités qui permettent aux entreprises d'expérimenter des projets d'entreposage de données sans encourir de coûts élevés.

Une intégration fluide

D’après une étude récente, les entreprises utilisent des données provenant de plus de 400 sources à des fins d'analyse et de business intelligence. Ainsi, les données sont non seulement sous plusieurs formats différents, mais également structurées de différentes manières, ce qui rend l’intégration difficile. Les entrepôts de données cloud peuvent aider à relever les défis de l'intégration car ils sont conçus pour intégrer des données provenant de sources multiples, y compris des applications cloud, bases de donnéeset les formats de fichiers. Cette structure permet également l'extraction et la consolidation des données semi-structurées et non structurées.

Disaster Recovery

La reprise après sinistre avec les bases de données existantes est souvent discutable. Les entreprises utilisant des outils existants doivent dépenser des sommes importantes pour le matériel supplémentaire nécessaire à la création de sauvegardes de données en cas de sinistre ou de panne du système. Un entrepôt de données cloud atténue la plupart de ces problèmes en créant régulièrement des sauvegardes, protégeant ainsi les données importantes en cas de sinistre. De plus, les organisations qui adoptent des solutions virtuelles pour leurs analyses évitent les coûts inutiles liés à l’achat d’équipements ou de zones de stockage pour stocker leur matériel.

 

 

Défis de l'entreposage de données dans le cloud 

Bien que les entrepôts de données cloud offrent des avantages significatifs, notamment en matière d'évolutivité et de flexibilité, ils comportent leur propre ensemble de défis et de complexités.

Intégration Des Données

Intégration des données Les défis du cloud sont dus à la diversité des sources de données, à la nature dynamique de l'infrastructure et à la nécessité de gérer et de gouverner efficacement les données. De plus, les organisations disposent souvent d'un mélange de systèmes sur site et basés sur le cloud, et l'intégration de données entre ces systèmes peut impliquer plusieurs considérations supplémentaires, notamment la sécurité, la latence et la connectivité.

Sécurité

La nécessité d’aligner les pratiques de chiffrement sur les exigences organisationnelles spécifiques peut s’avérer complexe en raison de la diversité des environnements de données. Par exemple, si votre organisation dispose d'une infrastructure hybride, comprenant des systèmes sur site et basés sur le cloud, l'intégration transparente des pratiques de chiffrement entre eux peut s'avérer difficile. De plus, fonctionner dans des environnements multi-cloud nécessite des normes de contrôle d’accès compatibles sur différentes plates-formes cloud. Garantir des contrôles d’accès cohérents lorsque les données sont distribuées entre plusieurs fournisseurs de cloud nécessite des efforts de normalisation.

Conformité

Les fournisseurs de services cloud fonctionnent selon un modèle de responsabilité partagée, dans lequel ils gèrent certains aspects de la sécurité, tandis que les clients sont responsables d'autres. Comprendre et assumer cette responsabilité partagée peut être complexe. La nature dynamique et diversifiée des paysages réglementaires, qui couvrent souvent des secteurs et des juridictions, peut devenir un obstacle à la conformité avec les organismes de réglementation.

La gestion des coûts

Alors que les entrepôts de données cloud offrent une flexibilité inégalée et des ressources à la demande, le modèle de paiement à l'utilisation peut entraîner des coûts inattendus s'il n'est pas soigneusement surveillé. Le défi réside dans l’optimisation de l’utilisation des ressources pour correspondre aux charges de travail variables et aux demandes de traitement des données. Il peut être difficile de prévoir les coûts avec précision, en particulier lorsqu'il s'agit de volumes de données fluctuants et de requêtes analytiques complexes. De plus, la diversité des services et des fonctionnalités offertes par les entrepôts de données cloud peut entraîner un surprovisionnement ou une sous-utilisation involontaire, ce qui a un impact sur la rentabilité.

Verrouillage du fournisseur

Organisations tirant parti des fonctionnalités et des services d’un cloud spécifique solution d'entrepôt de données le fournisseur risque d’être étroitement intégré aux technologies et API propriétaires de ce fournisseur. Si ces technologies améliorent l’efficacité et la fonctionnalité, elles créent également des dépendances qui peuvent être difficiles à résoudre. La transition vers un autre fournisseur de cloud ou l'adoption d'une stratégie multi-cloud devient complexe, car le processus de migration peut impliquer la réécriture des requêtes, l'adaptation des modèles de données et la résolution des problèmes de compatibilité.

 

 

Meilleures solutions d'entrepôt de données cloud pour les entreprises

La plupart des solutions d'entreposage de données dans le cloud fonctionnent selon le modèle de tarification à l'utilisation préféré par les entreprises, en particulier les startups qui débutent dans le monde de l'entreposage de données. Cette option de tarification est également utile pour les entreprises qui prévoient d'ajouter de nouvelles sources et plates-formes à leur architecture de données, car un entrepôt de données cloud peut évoluer rapidement pour répondre à ces besoins.

De plus, les solutions d'entrepôt de données cloud les plus courantes offrent une valeur similaire en termes de hautes performances, d'évolutivité, de flexibilité, de facilité d'utilisation et de tarification. Ce qui varie, c'est la manière dont ils sont mis en œuvre. Les organisations doivent évaluer soigneusement les caractéristiques et les atouts uniques de chaque solution d'entrepôt de données cloud en fonction de leurs exigences et préférences spécifiques.

Entrepôt de données cloud : Microsoft Azure Synapse Analytics

Microsoft Azure Synapse Analytics combine l'analyse du Big Data avec l'entreposage de données d'entreprise pour accélérer l'obtention d'informations. Plus précisément, il utilise SQL pour l'entreposage de données, les technologies Spark pour gérer le Big Data et Pipelines pour l'intégration de données via ETL et ELT. Azure Synapse Analytics s'intègre également de manière transparente aux outils de BI comme Power BI.

Cela peut constituer une solution d’entrepôt de données viable si votre organisation est impliquée dans la totalité ou la plupart de ces efforts de gestion de données. De plus, si vous utilisez déjà plusieurs autres services Microsoft, envisagez d'intégrer Azure Synapse Analytics dans votre pile de données existante, car les services Microsoft s'intègrent parfaitement.

 

 

Utilisez Azure Synapse Analytics pour :

• Big Data Analytics
• Analyse en temps réel
• Requêtes sans serveur sur les lacs de données
• Analyse prédictive et prévisions
• Entreposage de données cloud de niveau entreprise
• Intégration d'analyses avancées et de ML

 

Entrepôt de données cloud : Amazon Redshift

Redshift d'Amazon est un service d'entrepôt de données entièrement géré, à l'échelle du pétaoctet, fourni par Amazon Web Services (AWS). Il est conçu pour gérer de grands ensembles de données et fournir des analyses hautes performances aux organisations à la recherche d'une solution évolutive et rentable. Amazon Redshift est particulièrement adapté aux charges de travail analytiques et aux applications de business intelligence.

 

 

Utilisez Amazon Redshift pour :

• BI et analytique
• Entreposage de données dans le cloud
• Analyse ponctuelle
• Intégration avec les services AWS
• Requêtes et agrégations complexes
• Traitement des données évolutif

 

Entrepôt de données cloud : Google BigQuery

Google BigQuery est une solution d'entrepôt de données cloud sans serveur entièrement gérée fournie par Google Cloud Platform (GCP). Il est conçu pour gérer des charges de travail d'analyse à grande échelle et vous permet d'analyser et d'interroger de grands ensembles de données en temps réel. Son intégration avec d'autres services cloud de Google en fait une plate-forme complète pour divers besoins d'analyse de données.

 

 

Utilisez Google BigQuery pour :

• Analyse de données ponctuelle
• Tableaux de bord en temps réel
• Analyse des journaux
• Analyse des données IoT
• Analyses prédictives
• Entreposage de données dans le cloud

 

Entrepôt de données cloud : flocon de neige

Snowflake est une plate-forme d'entreposage de données basée sur le cloud qui fournit une solution entièrement gérée et évolutive pour le stockage et l'analyse des données. Il fonctionne comme une plate-forme Software-as-a-Service (SaaS) et est conçu pour être simple, flexible et efficace pour les organisations à la recherche d'un entrepôt de données cloud moderne.

 

 

Utilisez Flocon de neige pour :

• Réplication de données cross-cloud
• Développement d'applications gourmandes en données
• Partage de données à l'échelle de l'entreprise
• Analyses de cybersécurité
• Entreposage de données dans le cloud
• Accès aux données amélioré

 

 

Opter pour un entrepôt de données cloud : facteurs à prendre en compte

Il est essentiel de prendre en compte plusieurs facteurs lors de la sélection d'une solution d'entrepôt de données cloud pour votre organisation. Voici quelques considérations que vous pouvez prendre en compte :

Facilité d’utilisation

Lors de l'évaluation d'un entrepôt de données cloud, la simplicité et la familiarité du langage de requête sont primordiales, en particulier si votre équipe maîtrise bien SQL. Une transition fluide est cruciale pour l’efficacité et la productivité. De plus, évaluez les capacités d'intégration de la solution avec vos outils BI et services d'intégration de données actuels. Un entrepôt de données cloud qui s'intègre sans effort à votre technologie et à votre pile de données existantes garantit un flux de travail cohérent et rationalisé et minimise les perturbations.

Performance

L'évaluation des performances des requêtes, en particulier pour les requêtes analytiques complexes, fournit un aperçu de la capacité de la plateforme à gérer efficacement vos charges de travail spécifiques. Les capacités de gestion simultanée des utilisateurs et des requêtes sont tout aussi importantes, car une solution robuste doit être capable de gérer plusieurs utilisateurs et requêtes simultanés sans compromettre la réactivité. L'évolutivité, tant en termes de stockage que de ressources de calcul, est une considération importante pour garantir que la solution puisse évoluer de manière transparente avec l'évolution de vos demandes de données.

Prix

Évaluez la structure tarifaire pour vous assurer qu’elle correspond à vos modèles d’utilisation afin d’éviter tout coût imprévu. Au-delà de la tarification par requête ou par Go, évaluez coût total de possession (TCO) et n'oubliez pas de prendre en compte des facteurs tels que les coûts de stockage et les dépenses de transfert de données. En prenant en compte la situation dans son ensemble, vous garantirez que l'entrepôt de données cloud choisi répond non seulement à vos considérations budgétaires immédiates, mais qu'il s'avère également économiquement viable à long terme.

Verrouillage du fournisseur

Donner la priorité à la prise en charge multi-cloud contribue à une pile de données résiliente et adaptable. Évaluez la capacité de la solution d'entrepôt de données cloud à se déployer de manière transparente sur plusieurs fournisseurs cloud, garantissant ainsi une flexibilité dans le choix et la transition entre les services. Cela atténue non seulement les risques associés à la dépendance à l'égard d'un seul fournisseur, mais offre également la possibilité de tirer parti des offres uniques de différents environnements cloud.

Support fournisseur

Un système de support fournisseur réactif et fiable est essentiel pour résoudre les problèmes en temps opportun et garantir que votre équipe puisse exploiter tout le potentiel de l'entrepôt de données cloud. Évaluez des facteurs tels que les temps de réponse et la disponibilité des plans de support. En outre, envisagez d'examiner l'engagement communautaire de la plateforme et la qualité de la documentation disponible, car ces ressources s'avèrent souvent inestimables pour relever les défis et optimiser l'utilisation.