Data Mart vs Data Warehouse: connaissez la différence

By |2022-04-18T12:23:46+00:00Novembre 6th, 2020|

Pour une veille stratégique précise, les entreprises comptent sur entrepôts de données et les data marts. Ils servent de référentiel centralisé, stockant les données existantes et historiques pour l'analyse et les décisions commerciales basées sur les données. Alors, quelle est la différence entre ces deux référentiels de données ?

Dans ce blog, vous trouverez la réponse aux questions, qu'est-ce qu'un data mart dans l'entreposage de données et les avantages et inconvénients du choix d'un entrepôt de données par rapport à un data mart.

Vue d'ensemble

A entrepôt de données est une structure qui consolide les données de plusieurs systèmes sources. L'objectif principal d'un entrepôt de données centralisé est d'offrir une corrélation entre les données de différents systèmes de sources de données, par exemple, les informations sur les produits stockées dans un système et les données de bon de commande stockées dans un autre système. Un autre objectif courant d'un entrepôt de données est de prendre en charge l'intelligence d'affaires (BI) et d'effectuer des requêtes et des analyses. Cependant, le processus de Entrepôt de données ETL devient également important dans ce processus. Les entrepôts de données peuvent être utilisés dans différents paramètres organisationnels. Un exemple d'entrepôt de données pour le service financier pourrait être les dotations, les soldes de comptes, les détails des transactions comptables, etc.

Certaines personnes confondent souvent un entrepôt de données et une base de données. Il est essentiel de faire la distinction entre un entrepôt de données et une base de données. Un entrepôt de données agit comme une couche supérieure sur une base de données et prend les informations dans différentes bases de données pour créer une couche pour l'analyse.

Un entrepôt de données est utilisé pour le traitement analytique en ligne (OLAP), qui implique des requêtes complexes pour analyser les transactions. C'est un élément essentiel de l'intelligence d'affaires. Il stocke une grande quantité de données à un emplacement unique, qui est ensuite utilisée pour extraire des informations essentielles et rationaliser les processus métier. Ainsi, il contribue à soutenir le processus décisionnel des entreprises.

Lors du choix d'une solution d'entrepôt de données, il est important de comparer les fonctionnalités des différents outils proposés sur le marché.

Qu'est-ce qu'un Data Mart ?

Un data mart est un sous-ensemble d'un entrepôt de données généralement utilisé pour accéder aux informations destinées aux clients. Il s'agit d'une structure spécifique aux paramètres d'entreposage de données. Ainsi, un magasin de données est généralement axé sur un secteur d'activité ou une équipe et tire des informations d'une seule source particulière.

Contrairement à la mise en œuvre d'un entrepôt de données d'entreprise qui peut s'étendre sur plusieurs mois, voire plusieurs années, un magasin de données est généralement mis en œuvre en quelques mois, offrant une assistance rapide. Cela est dû à la taille plus petite du magasin de données (moins de 100 Go) et à l'extraction de données à partir d'un nombre moindre de sources.

Un magasin de données d'entreprise est préférable pour les activités d'analyse et de reporting des départements, telles que les ventes, le marketing, les finances, etc. Ces activités sont généralement réalisées dans une unité commerciale dédiée. Par conséquent, les données à l'échelle de l'entreprise ne sont pas requises pour la BI. Un exemple de magasin de données pourrait être un spécialiste du marketing utilisant un magasin de données dédié pour effectuer des analyses de marché et des rapports. Cependant, la conception d'une architecture de magasin de données est un processus long et coûteux, mais les erreurs peuvent être réduites en suivant la méthode largement utilisée meilleures pratiques pour la conception d'une architecture de data mart évolutive.

En fonction de leurs besoins, les entreprises peuvent utiliser plusieurs data marts pour différents départements et opter pour la consolidation des data marts en fusionnant plusieurs marts pour construire ultérieurement un seul entrepôt de données. Cette approche est appelée Méthode de conception dimensionnelle de Kimball. Une autre méthode, appelée L'approche d'Inmon, consiste à concevoir d'abord un entrepôt de données, puis à créer plusieurs dépôts de données pour des services particuliers, selon les besoins.

En raison des contraintes de temps et de budget, les entreprises optent généralement pour le Kimball approche.

Types de Data Marts

Les deux principaux types de data mart sont:

1- Data Mart indépendant

Une architecture de data mart indépendante est construite sans entrepôt de données. Ils servent de système autonome et sont faciles à développer pour des objectifs à court terme. Cependant, chaque data mart indépendant est livré avec son propre Outil ETL et logique; par conséquent, ils deviennent difficiles à gérer à mesure que les entreprises se développent.

2- Magasin de données dépendant

Un magasin de données dépendant est créé à l'aide d'un entrepôt de données d'entreprise existant. Il adopte une approche descendante qui commence par enregistrer toutes les données commerciales dans un emplacement central unique, puis extrait une partie spécifique des données lorsque cela est nécessaire pour l'analyse.

Data Mart vs Data Warehouse : expliqué avec des exemples

Les principales différences entre un datamart et un datawarehouse sont résumées dans le tableau ci-dessous :

Entreposage De Données Data Mart
Un entrepôt de données est utilisé pour stocker les données de nombreux domaines. Un data mart transporte des données liées à un département, telles que les RH, le marketing, le data mart financier, etc.
Il agit comme un référentiel de données central pour une entreprise. C'est une sous-section logique d'un entrepôt de données dans lequel les données sont déposées dans des serveurs peu coûteux pour des applications ministérielles particulières.
Un entrepôt de données est conçu à l'aide d'un schéma d'étoile, de flocon de neige, de galaxie ou de constellation de faits. Cependant, un schéma en étoile est celui qui est le plus utilisé. Un magasin de bases de données utilise un schéma en étoile pour concevoir des tables.
Il est difficile de concevoir et d'utiliser un entrepôt de données car il comprend généralement une grande quantité de données, plus de 100 Go. La conception et l'utilisation d'un data mart sont relativement plus faciles à gérer en raison de sa petite taille (moins de 100 Go).
Un entrepôt de données est conçu pour prendre en charge le processus de prise de décision dans une entreprise. Ainsi, il offre une compréhension à l’échelle de l’entreprise d’un système centralisé et de son autonomie. Un magasin de données est conçu pour des groupes d'utilisateurs ou des services d'entreprise particuliers. Ainsi, il offre une interprétation départementale et un stockage de données décentralisé.
Un entrepôt de données est utilisé pour stocker des informations détaillées sous une forme dénormalisée ou normalisée. Un magasin de données contient des données hautement dénormalisées sous une forme résumée.
Un entrepôt de données a de grandes dimensions et intègre des données provenant de nombreuses sources, ce qui peut entraîner un risque de défaillance. Un magasin de données a des dimensions plus petites pour intégrer des ensembles de données provenant d'un plus petit nombre de sources, il y a donc moins de risque d'échec.
Un entrepôt de données est orienté sujet et variant dans le temps dans lequel les données existent pour une durée plus longue. Un magasin de données est utilisé pour des domaines particuliers liés à une entreprise et conserve les données pendant une durée plus courte.

La plupart des gens ne parviennent pas à faire la différence entre l'entrepôt de données et le magasin de données. Cependant, nous espérons que vous ferez maintenant la différence entre les deux en utilisant la comparaison côte à côte ci-dessus.

Data Mart vs Data Warehouse vs Data Mining

Il est également essentiel de noter les différences entre l'exploration de données, les magasins de bases de données et les entrepôts de données. L'exploration de données est définie comme le processus d'extraction de données à partir des multiples bases de données d'une organisation et de réaffectation ou de réorganisation de ces données pour d'autres tâches. D'autre part, un entrepôt de données agit comme un système de stockage pour conserver ou stocker des données pour une extraction facile. Enfin, un magasin de données est un sous-ensemble d'un entrepôt de données destiné à une utilisation commerciale ou départementale spécifique.

La différence dans les cas d'utilisation métier

Un entrepôt de données contient des données provenant de diverses fonctions commerciales, ce qui les rend importantes pour les analyses interdépartementales. Par exemple, les entreprises pourraient construire un client 360 profil qui unifie les données multicanales, telles que le CRM, les médias sociaux, la vente au détail, etc. Les experts en analyse commerciale peuvent fournir des informations stratégiques et approfondies sur les besoins et les préférences des clients en consolidant ces données.

D'autre part, un magasin de données comprend des informations limitées sur un département ou une fonction de l'entreprise. Par exemple, si un directeur de fabrication veut aller au fond des retards de production, le directeur peut visiter le magasin de données, interroger les données et exécuter des rapports pour savoir où se situe l'erreur dans la chaîne de production. La portée limitée des données aide le gestionnaire à extraire et analyser rapidement les données sans aucun retard inutile.

Résumer la différence

L'opérateur se voit proposer une plate-forme intégrée dans un entrepôt de données où les requêtes d'aide à la décision peuvent être effectuées facilement. D'autre part, un magasin de données offre une interprétation départementale des données stockées.

Par exemple, un spécialiste de votre service financier peut utiliser un magasin de données financières pour effectuer des rapports fiscaux. Cependant, supposons que votre entreprise ait hâte de se développer. Dans ce cas, il nécessite un entrepôt de données car il devra intégrer des données provenant de plusieurs sources dans l'entreprise pour prendre une décision éclairée. Le référentiel de données idéal pour une organisation est celui qui répond aux besoins de l'entreprise.

Outil d'entreposage de données d'entreprise

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