L'automatisé, Pas de code Pile de données
Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.
Data Mart vs Data Warehouse : donner du sens à votre stockage de données
Les entreprises s'appuient sur plusieurs systèmes et technologies de stockage pour leurs initiatives de business intelligence (BI). Deux des technologies les plus utilisées aujourd’hui sont les entrepôts de données et les datamarts. Ces systèmes de stockage centralisés offrent aux organisations un source unique de vérité (SSOT) car il stocke les données existantes et historiques à des fins d'analyse et de prise de décision basée sur les données.
Mais quelle est la différence entre un datamart et un entrepôt de données ?
Ce blog couvre tout ce dont vous avez besoin pour comprendre les différences entre un datamart et un entrepôt de données.
Qu'est-ce qu'un entrepôt de données?
A entrepôt de données est un centralisé référentiel de données qui stocke de grands volumes de données structurées et souvent non structurées provenant de diverses sources au sein d'une organisation. Il s'agit d'une solution de stockage polyvalente qui permet aux organisations de tous les secteurs de s'effondrer silos de données et rassemblez des informations exploitables qui stimulent les initiatives stratégiques.
Il est conçu pour permettre aux entreprises de prendre des décisions éclairées basées sur des données historiques et actuelles. L'objectif principal d'un entrepôt de données centralisé est d'offrir une corrélation entre les données provenant de différents systèmes sources de données, par exemple les informations sur les produits stockées dans un système et les données de bons de commande stockées dans un autre système.
Un bien conçu architecture d'entrepôt de données facilite l'efficacité extraction, transformation et chargement (ETL) processus, garantissant une intégration transparente de sources de données disparates dans un référentiel centralisé pour l’analyse des données. Par exemple, dans le commerce électronique, un entrepôt de données peut consolider les données à partir des transactions de vente, des interactions sur le site Web et des commentaires des clients, pour finalement fournir une vue globale du comportement des clients et des tendances du marché. Cela permet aux entreprises de personnaliser leurs stratégies marketing et d'améliorer l'expérience client globale.
Notez qu’un entrepôt de données et une base de données sont deux concepts différents. Un entrepôt de données agit comme une couche au dessus d'une base de données et prend les informations de différentes bases de données pour créer une couche d'analyse.
Qu'est-ce qu'un Data Mart ?
Un datamart est un sous-ensemble spécialisé d'un entrepôt de données qui se concentre sur une fonction commerciale, un service ou un groupe d'utilisateurs spécifique au sein d'une organisation. Il est conçu pour fournir aux différents départements un accès aux données pertinentes afin qu'ils puissent explorer et extraire de manière indépendante des informations spécifiques à leurs besoins uniques, favorisant ainsi une prise de décision plus éclairée et ciblée. Ainsi, un datamart se concentre généralement sur un secteur d’activité ou une équipe et tire des informations uniquement d’une source particulière.
Par exemple, une entreprise de vente au détail opérant dans plusieurs régions peut mettre en œuvre des datamarts pour chaque région au sein de son entrepôt de données plus large afin d'analyser les tendances de ventes localisées et les préférences des clients. Cela permet aux responsables régionaux de prendre des décisions basées sur des données adaptées à la dynamique spécifique de leur marché. De même, un datamart pourrait être créé pour la gestion des risques dans une institution financière, consolider les données liées aux tendances du marché et aux portefeuilles d'investissement.
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 data marts pour construire ultérieurement un seul entrepôt de données. Alternativement, ils peuvent d'abord concevoir un entrepôt de données, puis créer plusieurs data marts pour chaque service, selon les besoins. Ces deux approches différentes sont appelées Méthodologies d'entrepôt de données Kimball et Inmon. En raison de contraintes de temps et de budget, les entreprises optent généralement pour l'approche Kimball.
Types de Data Marts
Il y a trois types de datamarts:
Magasins de données dépendants
Un datamart dépendant est construit à l'aide d'un entrepôt de données existant. Il adopte une approche descendante qui commence par sauvegarder toutes les données commerciales dans un emplacement central unique, puis extrait une partie spécifique des données lorsque cela est nécessaire pour l'analyse. Il s’agit essentiellement d’un sous-ensemble d’un entrepôt de données plus vaste, axé sur un sujet ou un domaine d’activité spécifique.
Marchés de données indépendants
Contrairement aux datamarts dépendants, les datamarts indépendants sont des entités autonomes qui ne sont pas directement connectées à l'entrepôt de données. Au lieu de cela, une architecture de datamart indépendante est construite sans entrepôt de données. Il est facile de développer des objectifs à court terme. Cependant, chaque datamart indépendant est livré avec son propre Outil ETL et logique; par conséquent, ils deviennent difficiles à gérer à mesure que les entreprises se développent.
Marchés de données hybrides
Comme son nom l’indique, une approche hybride combine des éléments de datamarts dépendants et indépendants. Cette approche est particulièrement intéressante lorsque certains services nécessitent des solutions de données sur mesure tout en bénéficiant de la cohérence et de la gouvernance d'un environnement de données centralisé.
Il peut contenir un ensemble de données de base provenant directement du entrepôt de données d'entreprise pour assurer la cohérence et l’alignement avec la stratégie globale en matière de données de l’organisation. Cependant, il intègre également des données supplémentaires provenant de sources externes ou spécifiques pour répondre aux exigences uniques d'une fonction commerciale particulière.
Datamart vs entrepôt de données
Les data marts et les entrepôts de données sont des systèmes sophistiqués qui servent de référentiels critiques pour stocker de grandes quantités de données et extraire des informations significatives pour la prise de décision. Cependant, il existe des différences importantes entre un entrepôt de données et un datamart, notamment lorsqu'il s'agit d'exigences commerciales spécifiques.
Le tableau ci-dessous résume le datamart par rapport à l'entrepôt de données :
Quand utiliser Data Mart vs Data Warehouse
Les datamarts sont des sous-ensembles d'un entrepôt de données qui répondent aux besoins spécifiques de l'entreprise, tandis que l'entrepôt de données répond aux exigences globales en matière de données de l'organisation.
La décision d'utiliser des datamarts ou un entrepôt de données dépend de l'ampleur et de la spécificité de vos besoins analytiques. Il s’agit de trouver le bon équilibre pour répondre aux divers besoins en données des différentes parties de l’entreprise.
Utilisez les entrepôts de données pour :
- Analyse à l'échelle de l'entreprise : Si votre organisation nécessite une analyse complète et approfondie de différents départements et fonctions, un entrepôt de données est la solution idéale. Il centralise les données provenant de différentes sources et fournit une vue unifiée pour des rapports et des analyses complets.
- Intégration de données: Les processus ETL robustes d'un entrepôt de données deviennent cruciaux si vous avez affaire à diverses sources de données qui doivent être intégrées et nettoyées. Il garantit que les données sont cohérentes et fiables dans toute l’organisation.
- Évolutivité: Pour le stockage et le traitement de données à grande échelle, les entrepôts de données offrent une évolutivité permettant de gérer efficacement des quantités massives de données. Ils sont conçus pour prendre en charge les besoins complexes en matière de requêtes et de reporting de l’ensemble d’une organisation.
Utilisez les datamarts pour :
- Objectif du département : Si les besoins en matière d'analyse sont spécifiques à un service ou à une équipe particulière, la mise en œuvre d'un datamart permet une approche plus ciblée et rationalisée. Chaque département peut disposer de son propre datamart adapté à ses besoins uniques.
- Déploiement rapide : Les data marts sont plus rapides à déployer que les entrepôts de données à grande échelle. Si une unité commerciale spécifique a besoin d’un accès rapide aux analyses sans attendre l’ensemble de l’infrastructure de l’organisation, un datamart constitue une solution plus agile.
- Rapport coût-efficacité: La mise en œuvre de datamarts peut être plus rentable pour les projets à plus petite échelle. Au lieu d'investir dans une infrastructure d'entrepôt de données massive, vous pouvez créer des datamarts ciblés qui répondent à des besoins spécifiques, réduisant ainsi le temps et les coûts.
Dans la pratique, les organisations utilisent fréquemment une combinaison d’entrepôts de données et de datamarts. Il ne s’agit donc pas vraiment d’une situation de « quand utiliser l’un plutôt que l’autre », mais plutôt d’un scénario de « comment peuvent-ils se compléter ».
Data Mart vs Data Warehouse : cas d'utilisation
Les entrepôts de données conviennent mieux aux applications à grande échelle et à l'échelle de l'entreprise. intégration de données et l'analyse, tandis que les datamarts brillent dans les scénarios où des départements ou des équipes spécifiques ont besoin d'un accès ciblé et rapide aux données pour leurs besoins spécialisés.
Cas d'utilisation des datamarts
- Analyse des campagnes marketing
- Scénario: Le service marketing souhaite analyser l'efficacité d'une campagne récente.
- Rôle du datamart : Vous pouvez attribuer un datamart marketing pour stocker et analyser des données spécifiquement pertinentes pour les activités marketing. Il pourrait fournir des informations rapides et ciblées sur les mesures liées à l’engagement client et aux taux de conversion.
- Suivi des performances des ventes
- Scénario: L'équipe commerciale a besoin de données en temps réel sur les performances commerciales.
- Rôle du datamart : Vous pouvez créer un datamart de ventes pour offrir un accès rapide et ciblé aux données de vente pertinentes, y compris les mesures des vendeurs individuels et les tendances des ventes régionales.
- Planification et analyse financières
- Scénario: Le service financier a besoin de données financières détaillées à des fins de budgétisation et de prévision.
- Rôle du datamart : En mettant en œuvre un datamart financier, vous pouvez stocker et fournir à l'équipe financière les informations spécifiques dont elle a besoin pour la planification et l'analyse.
Cas d'utilisation des entrepôts de données
- Rapports à l'échelle de l'entreprise
- Scénario: Un PDG souhaite un rapport complet sur les performances globales de l’entreprise.
- Rôle de l'entrepôt de données : Un entrepôt de données intégrant les données des ventes, des finances, du marketing et de la production fournit un référentiel centralisé nécessaire pour visualiser les performances de l'entreprise de bout en bout.
- Analyse des tendances historiques
- Scénario: Une organisation souhaite analyser les tendances des 10 dernières années pour prendre des décisions stratégiques à long terme.
- Rôle de l'entrepôt de données : Les entrepôts de données stockent efficacement les données historiques, permettant une analyse des tendances et une planification stratégique basées sur une perspective historique complète.
- Requêtes complexes pour la Business Intelligence
- Scénario: Les analystes métier doivent exécuter des requêtes complexes qui impliquent l’agrégation et l’analyse de données provenant de plusieurs sources.
- Rôle de l'entrepôt de données : Les entrepôts de données sont optimisés pour les requêtes complexes, fournissant ainsi une plate-forme de veille économique et d'analyse approfondies.
Résumer la différence
Les entrepôts de données sont conçus pour une intégration et une analyse complètes des données à l’échelle de l’entreprise. Ils constituent l’épine dorsale des organisations qui recherchent une vue globale et unifiée de leurs données, soutenant ainsi la prise de décision stratégique à l’échelle de l’entreprise. Leur objectif s'étend à la création de rapports complets, à la réalisation d'analyses de tendances historiques et au traitement de requêtes complexes pour une veille économique approfondie. Utilisez un entrepôt de données si vous avez besoin d'harmoniser les données provenant de diverses sources au sein de l'organisation et de créer une source unique de vérité.
D’un autre côté, les datamarts sont adaptés à des besoins plus spécifiques et axés sur l’équipe. Contrairement à la mise en œuvre d'un entrepôt de données d'entreprise qui peut s'étendre sur plusieurs mois, voire plusieurs années, les datamarts offrent une approche plus agile et ciblée de l'accès aux données pour les unités commerciales individuelles. Utilisez des datamarts dans des scénarios où des services particuliers au sein de votre organisation nécessitent des analyses spécialisées sans avoir besoin de l'infrastructure à grande échelle d'un entrepôt de données. Les cas d'utilisation courants d'un datamart incluent l'analyse des campagnes marketing, le suivi des performances commerciales, ainsi que la planification et l'analyse financières.
Les organisations trouvent souvent un équilibre harmonieux en utilisant à la fois des entrepôts de données et des datamarts. Ensemble, ils forment un écosystème de données complet, fournissant à la fois une vue d’ensemble et les informations détaillées nécessaires à une prise de décision efficace à différents niveaux de l’organisation.
Astera Constructeur d'entrepôt de données
Que votre organisation ait besoin d'un entrepôt de données ou d'un data mart, Astera Générateur d'entrepôt de données (ADWB) automatise le processus de développement de bout en bout, vous faisant ainsi gagner un temps et des efforts précieux. Il s'agit d'une solution tout-en-un qui vous permet de concevoir, développer, tester et déployer des entrepôts de données à grand volume en quelques jours, et non en quelques mois !
Avec Astera Avec Data Warehouse Builder, vous pouvez :
- Créer des modèles de données à partir de zéro
- Générez un modèle de données pour une base de données existante en un clic
- Construisez votre entrepôt de données à l'aide de la modélisation dimensionnelle et du coffre-fort de données
- Automatisez le processus de création d’un entrepôt de données de bout en bout
Et bien plus encore, le tout sans écrire une seule ligne de code. Prêt à créer votre entrepôt de données d'entreprise ? Inscrivez-vous pour une démonstration. Alternativement, vous pouvez télécharger un Essai gratuit 14-day et faites-lui un test.
