Un guide complet sur l'automatisation des entrepôts de données en 2024

L'automatisation des entrepôts de données (DWA) remplace rapidement les approches conventionnelles de construire des entrepôts de données.

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 des méthodes manuelles ETL ne sont plus efficaces. Dans le marché concurrentiel actuel des entreprises, l’agilité commerciale et les délais 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. entrepôts de données et synthétiser les 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 ?

Un entrepôt de données d'entreprise aide centraliser les données d'une entreprise à partir de diverses sources et applications. En conséquence, il rend les données facilement accessibles à des fins de business intelligence, de visualisation et de prévision. La fonction d'un EDW est de consolider les données de plusieurs départements de l’organisation vers un emplacement centralisé.

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

Un entrepôt de données moderne utilise une technologie de nouvelle génération pour l'automatisation. Il s'appuie sur des avancées 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.

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Comment DWA a-t-il évolué?

Les fonctionnalités des outils d’automatisation des entrepôts de données ont évolué sur plusieurs décennies. Cette progression est due à la croissance des besoins en stockage et intégration des données. Une autre raison est la diffusion de nombreuses sources de données, telles que les systèmes CRM, API RESTet entrepôts de données cloud et bases de données.

Voici un bref aperçu de l’évolution des référentiels d’entrepôts de données.

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 stimulé le besoin de stocker et de traiter de grandes quantités de données dans des bases de données. Ces exigences ont permis le développement de datamarts dimensionnels et de relations entre entités. Au début des années 1980, plusieurs Outils ETL 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 d'un entrepôt de données, tels que de longs cycles de développement, une mauvaise gestion des métadonnées au sein de l'entrepôt de données existant et des ressources de développement coûteuses, ont rendu le développement traditionnel architectures d'entrepôt de données inadapté à un marché dynamique.

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 plateforme agile qui peut automatiser les processus ETL et s'intégrer facilement aux applications d'entreprise.

Aujourd'hui, les outils d'automatisation des entrepôts de données ont évolué pour tenir compte des nouvelles technologies et des nouvelles exigences commerciales. Ceux-ci incluent le temps réel extraction de données, l'analyse des données cloud et des services d'applications Web, tels que les API REST et SOAP, et l'intégration avec des 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 utilisateurs utilisent des scripts SQL 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.
2. Entrepôt de données analytiques (OLAP): Les données transactionnelles sont ensuite modélisées sur des schémas en étoile ou en flocon de neige et transférées sur un serveur de traitement analytique en ligne ou OLAP via un modèle de données relationnel OLAP ou multidimensionnel. Ensuite, les données sont transformées et chargées dans l'entrepôt de données.
3. Analyse et reporting: Une fois les processus ETL terminés, les données de l'entrepôt de données sont exportées vers des outils de BI et d'analyse pour obtenir des informations utiles à 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.

Le codage manuel pour ETL et nettoyage des données les tâches font également entreposage de données projets sujets aux erreurs et chronophages. Pour cette raison, les utilisateurs professionnels ne disposent souvent pas de données précises et insuffisantes pour établir des rapports et sont confrontés à des risques plus élevés de dépassement de budget et d’échec de projets.

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Architecture d'entrepôt de données automatisé

Un logiciel d'automatisation d'entrepôt de données offre une approche fluide et sans code pour agréger des données d'entreprise disparates depuis les 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. Construites sur des méthodologies agiles, certaines des idées les plus importantes d'automatisation des entrepôts de données utilisent une variété de fonctionnalités, notamment :

• Structures de données dénormalisées, normalisées et multidimensionnelles
• ETL et ELT intégration de données les process
• Modélisation des données source
• Connectivité à divers fournisseurs 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'extraction, de transformation et d'automatisation du chargement des données pour éliminer les étapes répétitives grâce au mappage automatique et à la planification des tâches. Vous pouvez le faire via deux stratégies de chargement d'entrepôt de données, chargement complet et chargement incrémentiel.
• 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 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.

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 uniques et spécialisés 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?
• Entretien: Comment la maintenance de l'infrastructure de données est-elle structurée? Est-ce difficile et dépend-il de quelques personnes clés?

• 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 d'automatisation de l'entrepôt de données

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 améliorer qualité des données. 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 migrer des données vers d'autres systèmes de destination, tels que des outils de BI ou de visualisation de données basés sur le cloud. Ainsi, les entreprises ont non seulement accès à des données fiables, mais également à des rapports et à des analyses plus précis.
2. Une agilité accrue et un retour sur investissement plus rapide: Un déploiement plus rapide des entrepôts de données et un accès aux informations sur les données offrent aux entreprises une agilité commerciale améliorée. Cela permet aux entreprises de réagir rapidement aux conditions de 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 réduire le temps nécessaire pour exploiter les rapports BI et déterminer les causes des faibles ventes dans différents points de vente et réagir 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 L'absence de saisie manuelle dans les logiciels d'automatisation des entrepôts de données permet aux utilisateurs de créer et de déployer des entrepôts de données beaucoup plus rapidement, libérant ainsi les ressources des développeurs et réduisant les coûts du processus. Cela donne aux équipes commerciales plus de temps pour découvrir des informations intelligibles, poursuivre des décisions stratégiques et garantir une valeur de projet plus élevée.

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