Concevoir votre entrepôt de données avec une approche itérative

By |2021-10-06T18:19:22+00:0017 février 2021|
Créez votre propre entrepôt de données

Étapes de la construction de l'entrepôt de données

Si vous avez eu une discussion avec un ingénieur de données ou un architecte sur la création ou la maintenance d'une architecture d'entrepôt de données, vous les entendrez probablement dire qu'il s'agit d'un processus continu et qu'il n'a pas vraiment de fin définitive.

Et cela, en substance, est à peu près la vérité.

Un succès conception d'entrepôt de données utilise généralement des méthodes de développement agiles et itératives qui garantissent la fourniture d'informations de qualité aux utilisateurs finaux sur la base des données commerciales actuelles.

Heureusement, les fournisseurs d'entrepôt de données cloud, comme Microsoft Azure et Redshift d'Amazon, offrent des options rapides de flexibilité et d'évolutivité qui rendent l'adoption de cette approche relativement plus facile que les cadres traditionnels rigides. Et par conséquent, avoir une architecture en constante évolution signifie que vous aurez accès à des données précises et à jour pour alimenter vos analyses, permettant aux équipes et aux services d'atteindre leurs objectifs respectifs.

As Geoffrey Moore a dit à juste titre:

«Sans analyse de Big Data, les entreprises sont aveugles et sourdes, errant sur le Web comme un cerf sur une autoroute.»

Alors, comment pouvez-vous créer votre propre entrepôt de données, comment fonctionne cette solution itérative d'entreposage de données et quels résultats une équipe d'ingénieurs de données et d'analystes commerciaux peut-elle en attendre?

Créer une infrastructure d'entrepôt de données plus adaptable et plus réactive

Dans un modèle de développement itératif, l'entrepôt de données est dans un état constant d'amélioration et d'évolution. Au lieu de créer une architecture qui répond à toutes les requêtes dès le premier jour, votre équipe se concentre sur les informations qui comptent le plus pour les utilisateurs de votre entreprise. Vous devez hiérarchiser ce qui est important, les répartir dans de petits segments gérables, puis effectuer plusieurs tours pour modifier l'architecture de votre entrepôt de données en fonction des besoins de votre entreprise.

Pour ce faire, les équipes de données travaillent dans plusieurs sprints et cycles, apportant des modifications aux ETL les flux, modèles dimensionnelset d'autres processus de données après avoir pris connaissance des commentaires des analystes commerciaux et d'autres parties prenantes. Après chaque cycle, un retour d'information continu garantit que ces implémentations fournissent une image fidèle des performances de l'entreprise et résolvent efficacement les points faibles et les lacunes.

De quoi avez-vous besoin pour créer un entrepôt de données agile?

Outre une équipe dédiée d'architectes et d'analystes de données, vous aurez essentiellement besoin d'un outil d'entreposage de données qui offre un environnement de développement sans code pour faciliter les changements rapides, vous permettant de supprimer la rigidité de l'architecture.

Composants du constructeur d'entrepôt de données

Principaux composants de AsteraData Warehouse Builder de

Cela dit, presque n'importe quelle organisation peut déployer une solution d'entreposage de données agile, à condition qu'elle dispose de la pile technologique appropriée pour alimenter l'initiative. En substance, un outil d'entreposage de données devrait fournir:

  • Capacités de modélisation des données source qui peut facilement mapper et établir des relations entre vos sources de données
  • Fonctionnalité de modélisation dimensionnelle qui peuvent aider à déterminer les faits et les dimensions en fonction des données source et à générer le schéma et les tables qui s'intégreraient dans votre entrepôt de destination
  • A moteur ETL hautes performances pour simplifier et accélérer l'agrégation des données et offrir un éventail d'options de transformation, telles que la normalisation, la dénormalisation, la fusion, la jointure, etc.
  • La possibilité de passer à ELT ou mode pushdown pour réduire le temps de transformation et accéder rapidement aux données d'entreprise
  • Modules de qualité des données pour vous assurer que chaque octet de données répond aux normes de qualité de votre organisation
  • Une grande sélection d’ applications Web, bases de données et cloud connecteurs pour vous connecter et apporter vos données d'entreprise à votre entrepôt de données
  • Dimensions qui changent lentement (Types 1 à 6) pour contrôler la façon dont les différents champs de données sont remplis dans les tables de base de données
  • Support pour Service OData fournir aux utilisateurs finaux des moyens sécurisés d'accéder aux données pour les rapports et les analyses

Il ne s'agit pas d'une liste exhaustive mais juste d'un aperçu des principales caractéristiques et fonctionnalités requises. Maintenant, vous pouvez trouver de nombreux fournisseurs de solutions qui corrigent plusieurs outils et créent un package personnalisé pour combler les lacunes de fonctionnalité. Cependant, la méthode recommandée est d'opter pour une plateforme unifiée qui coche toutes ces cases pour répondre à vos besoins d'entreposage de données.

D'accord, ça a l'air génial. Mais pourquoi devrais-je envisager cette approche?

Eh bien, voici pourquoi:

L'objectif principal de toute implémentation d'entrepôt de données est de fournir des réponses étayées par des données fiables basées sur le scénario commercial actuel.

Mais le problème est que les entreprises en croissance acquièrent de nouvelles sources de données et modifient le flux d'informations au sein des applications et des bases de données pour s'adapter au rythme de leurs besoins commerciaux croissants. Toutes ces nouvelles sources et mises à jour structurelles doivent naturellement être prises en compte dans les modèles de données existants et reflétées dans le référentiel centralisé pour fournir des données précises et fiables aux utilisateurs finaux.

En tant que telle, l'approche itérative suit la méthodologie agile qui vous permet de concevoir, développer et déployer l'architecture la plus flexible et axée sur les résultats pour votre entrepôt de données d'entreprise. Vous pouvez facilement inclure de nouveaux flux de données sans avoir à revoir ou réécrire les scripts ETL, et cela aussi en quelques heures, voire quelques minutes. C'est en grande partie parce que les outils modernes d'entreposage de données fournissent un environnement de développement sans code et une automatisation des processus de bout en bout, vous permettant d'apporter des modifications rapides à vos flux ETL.

Non seulement cela, vous pouvez également profiter des avantages dans divers scénarios. Qu'il s'agisse de planifier et d'élaborer des stratégies pour le processus d'entreposage de données, de déployer des prototypes pour tester sa faisabilité ou d'effectuer des tests ETL pour garantir des résultats cohérents, cette méthodologie agile facilite le processus de développement à chaque étape.

Peut-être que la valeur réelle de cette approche est perçue dans les avantages commerciaux que les organisations peuvent tirer de sa mise en œuvre. Ceux-ci incluent, mais sans s'y limiter:

  • Des résultats plus rapides pour répondre aux exigences de BI et d'analyse des utilisateurs finaux
  • Meilleur alignement avec les besoins évolutifs de l'entreprise
  • Capacité à accélérer le prototypage et l'analyse de faisabilité
  • TCO réduit grâce à des processus de développement rationalisés
  • Des informations de meilleure qualité et à jour sur une prise de décision robuste
  • Réduction de la complexité du projet grâce à des cycles plus petits et plus faciles à gérer
  • La capacité d'identifier les lacunes plus rapidement, conduisant à une meilleure gestion des risques
  • Une plus grande transparence dans les progrès, les performances et les défis à chaque itération

Une solution qui convient à la facture

«L'architecture traditionnelle est beaucoup trop lente. Nous n'avons plus le luxe de deux à trois mois. Nous devons être en mesure de dire aux utilisateurs: "Nous pouvons l'avoir pour vous - dans deux à trois jours". » - Rick van der Lans

Et c'est là que les solutions modernes d'entreposage de données, comme Astera Constructeur DW, sont connus pour réduire considérablement le temps de développement grâce à l'automatisation de bout en bout. Il fournit un cadre d'entreposage de données unifié qui permet à une entreprise de passer de la collecte des exigences à l'analyse via une intégration directe avec un logiciel de visualisation de données.

Vous souhaitez créer votre propre entrepôt de données basé sur une méthode de développement agile et itérative? Faites le premier pas et obtenez un démo personnalisée en direct of Astera Constructeur DW.