Guide de modernisation de l'entrepôt de données: méthodes, moteurs et approches

By |2021-11-04T11:23:31+00:00Mai 3rd, 2021|

On entend souvent la phrase: l'entrepôt de données évolue et moderniser. Mais vous êtes-vous déjà demandé ce que cela signifie et comment cela affecte votre entreprise ? Ce blog répondra à ces questions critiques, qu'est-ce que la modernisation de l'entrepôt de données, les avantages de la modernisation de votre entrepôt de données et pourquoi il est essentiel pour les entreprises de moderniser l'entrepôt de données.

Qu'est-ce que la modernisation de l'entrepôt de données?

La modernisation de l'entrepôt de données consiste à réorganiser et à étendre votre infrastructure d'entrepôt de données pour profiter des avantages des nouvelles technologies, induire la vitesse et l'agilité de vos processus de données, répondre aux besoins changeants de l'entreprise et rester pertinent à l'ère du Big Data.

A entrepôt de données est là pour vous aider à prendre de meilleures décisions. Mais il est révolu le temps où un rapport quotidien en fin de journée serait assez bon pour répondre à la plupart des demandes de votre entreprise. Les entreprises ont désormais besoin d'informations et de rapports précieux temps réel, et les entrepôts de données hérités ne peuvent pas répondre à ces demandes de données modernes ; ils n'étaient pas non plus conçus pour le faire.

La variété, le volume, la vitesse et la véracité croissants des données modernes font qu'il est essentiel pour les entreprises de moderniser leurs entrepôts de données pour rester compétitives sur le marché féroce d'aujourd'hui.

Méthodes de modernisation de l'entrepôt de données

Comment procédez-vous pour la modernisation de l'entrepôt de données ? Déchirez-vous tout et reconstruisez-vous à partir de zéro, ou ajoutez-vous au-dessus de votre entrepôt de données existant ? Vous pouvez faire les deux, en fait. Voici les trois méthodes les plus efficaces de modernisation de l'entrepôt de données:

1. Passer du sur site au cloud

La première méthode consiste à déplacer vos systèmes hérités sur site vers un entrepôt de données basé sur le cloud. Cette approche présente plusieurs avantages, notamment :

· Le payer au fur et à mesure Le modèle du cloud permet de réduire considérablement les coûts - vous ne payez que pour le stockage et le calcul que vous utilisez.

· Élasticité plus élevée car vous pouvez facilement mettre à l'échelle un entrepôt de données sur le cloud à mesure que le volume de données augmente.

· Aucun frais de maintenance et de support.

· Les intégrations avec d'autres services et applications basés sur le cloud sont beaucoup plus faciles et plus rapides.

En gardant à l'esprit ces avantages, nous avons recommandé cette approche aux entreprises qui souhaitent réduire les coûts élevés et la complexité de la maintenance de l'infrastructure sur site. En fait, les statistiques montrent même qu'un majorité des entrepôts de données sont maintenant déjà partiellement ou complètement sur le cloud.

2. Lancer un nouveau projet

Cette méthode implique l'utilisation d'outils, de plates-formes et de pratiques modernes pour lancer une nouvelle initiative d'entrepôt de données. Par exemple, si vous envisagez de lancer une initiative d'analyse pour une unité commerciale, cela peut être une bonne occasion de lancer ce nouveau projet dans une optique de modernisation.

Contrairement au lancement d'un nouveau projet d'analyse à l'aide de systèmes hérités, les avantages de cette méthode sont les suivants:

· Prise en charge d'un effort de développement agile et flexible, car les outils modernes et les plates-formes cloud vous permettent d'expérimenter, de tester et de faire évoluer des idées rapidement sans investissement lourd ni temps de développement prolongés.

· Un meilleur soutien pour Automatisation DW des outils et des solutions tels que Astera Le générateur DW vous permet d'adapter et d'étendre vos efforts d'analyse avec un minimum d'effort.

Si vous n'avez pas encore construire un entrepôt de données ou pensez que votre entrepôt de données existant ne sera pas en mesure de prendre en charge votre prochaine initiative d'analyse, alors cette approche est recommandée pour garantir de meilleures performances et des résultats rapides.

3. Étendez votre entrepôt de données existant

Parfois, les entreprises peuvent souhaiter conserver leurs systèmes sur site et hérités pour des raisons telles que la conformité et la sécurité. Mais cela ne signifie pas qu'ils ne peuvent pas explorer les avantages de la modernisation. Dans de tels scénarios, l'extension de votre entrepôt de données existant est la méthode recommandée pour moderniser votre écosystème de données.

Dans cette méthode, vous intégrez vos sources héritées avec des outils modernes et des plates-formes cloud pour améliorer l'évolutivité et l'agilité de votre entrepôt de données. Alors que certains composants hérités restent intacts, d'autres composants sont modernisés, et vous vous basez sur cela pour ajouter de nouvelles fonctionnalités à l'aide d'outils d'intégration et d'automatisation modernes.

Les avantages de cette approche sont:

· Une puissance de traitement et une capacité de stockage supplémentaires peuvent être ajoutées à la demande avec une plate-forme cloud moderne, améliorant l'évolutivité et réduisant les coûts de mise à niveau du matériel.

· Vous permet d'avoir un environnement plus contrôlé pour expérimenter les plates-formes modernes et le cloud puisque vous avez déjà votre entrepôt de données existant en place.

Facteurs clés de la modernisation de l'entrepôt de données

Chaque entreprise a ses propres raisons de moderniser son entrepôt de données, mais certains moteurs communs s'étendent généralement à toutes les initiatives. Voyons quels sont ces pilotes.

Moteurs d'activité

Certains des moteurs les plus critiques de la modernisation de l'entrepôt de données sont liés à l'entreprise et à juste titre. Le véritable retour sur investissement d'un entrepôt de données est sa capacité à prendre de meilleures décisions commerciales. Voici une liste des moteurs commerciaux les plus courants pour la modernisation des entrepôts de données:

  • Nouvelles exigences commerciales: Au fur et à mesure qu'une entreprise se développe, elle a besoin de plus en plus de données pour soutenir ses objectifs commerciaux. Mais, à mesure qu'un entrepôt de données vieillit, sa capacité à prendre en charge de nouvelles exigences commerciales devient limitée. En fin de compte, il devient essentiel pour les entreprises d'évoluer vers la modernisation pour s'assurer qu'elles continuent de recevoir des informations précises et opportunes de leurs données. Après tout, la raison pour laquelle les organisations ont besoin d'entrepôts de données en premier lieu est de répondre à leurs besoins de reporting et d'analyse.
  • Meilleure collaboration entre les utilisateurs informatiques et professionnels: Souvent, des retards dans les rapports et les analyses peuvent être dus au fait que votre équipe commerciale et votre équipe informatique ont des objectifs distincts et mal alignés. Imaginez un scénario dans lequel les utilisateurs professionnels souhaitent ajouter un nouveau KPI à l'un de ses rapports, mais où l'équipe informatique est trop occupée par l'entretien et la maintenance d'un ancien entrepôt de données. Un entrepôt de données moderne aide à résoudre ce problème en simplifiant le travail des équipes informatiques avec l'entrepôt de données, améliorant ainsi la collaboration avec les utilisateurs professionnels et minimisant les retards.
  • Prise en charge de la BI et de l'analyse en libre-service: Outils de Business Intelligence (BI) et d'analyse ont considérablement évolué au cours des dernières décennies, permettant aux utilisateurs professionnels de générer plus facilement les rapports et les informations dont ils ont besoin directement à partir des données. Mais, si vous disposez toujours d'un entrepôt de données hérité au niveau du backend, il peut être difficile de faire correspondre la vitesse et le volume de données que les utilisateurs professionnels attendent et dont ils ont besoin pour la BI en libre-service. Cela se produit pour plusieurs raisons, dont les plus importantes sont :
    • Le manque d'intégration directe avec les outils de BI en libre-service, ce qui nécessite du temps de développement et des efforts supplémentaires pour répondre à vos besoins d'analyse.
    • Pipelines ETL qui s'exécutent selon un calendrier fixe (par exemple, une fois par jour), ce qui exclut la possibilité de générer des rapports et des informations en temps réel.
    • Le manque de flexibilité, rendant difficile l'adaptation aux nouvelles exigences de l'entreprise.
  • Pression de la concurrence: La plupart des organisations cherchant désormais à investir dans les technologies modernes, la modernisation est désormais devenue une nécessité plutôt qu'un luxe. Les entreprises veulent donner du fil à retordre à leurs concurrents avec des informations en temps réel pour le réglage des campagnes de vente et de marketing, que les entrepôts de données hérités ne sont pas conçus pour fournir.

Pilotes technologiques

Au cœur d'un entrepôt de données se trouve une architecture comprenant de nombreuses pièces mobiles qui fonctionnent comme sur des roulettes pour piloter des processus pilotés par les données. Toute équipe informatique travaillant sur la maintenance et l'entretien d'un entrepôt de données hérité sait à quel point cela peut être difficile. Voici quelques-uns des moteurs technologiques les plus urgents pour la modernisation du DW :

  • Prise en charge des plates-formes et des systèmes modernes: En tant qu'entreprise, il est important de rester au fait des avancées technologiques pour rendre vos processus plus efficaces et plus fiables. Un bon exemple de ceci est le chemin parcouru par les outils ETL à code zéro, la BI en libre-service et les plates-formes d'automatisation DW au cours de la dernière décennie. Du codage manuel des données et des pipelines de rapports à automatiser presque tous les aspects de l'entreposage de données menant à des solutions de reporting et d'analyse plus rapides et précises, la modernisation de votre architecture ouvre la voie à l'intégration de nouvelles technologies pour une prise de décision agile. En adoptant de telles plates-formes et systèmes modernes, vous pouvez répondre aux nouvelles exigences de l'entreprise sans faire face à des temps de développement et des coûts de support élevés.
  • Entreposage de données en temps réel: Nous sommes maintenant à l'ère des mégadonnées, où les décisions commerciales peuvent et sont prise en temps réel. Vitesse est un moteur technologique essentiel pour la modernisation de l'entrepôt de données, et si vous souhaitez accéder à des rapports en temps réel et à une BI en libre-service, vous devez envisager d'augmenter votre capacité et vos capacités pour prendre en charge l'entreposage de données en temps réel.
  • Intégration de données: À mesure que les entreprises se développent, les données commencent à provenir d'une grande variété de sources, y compris les outils SaaS, les systèmes ERP, les applications Web, le cloud bases de données, les réseaux sociaux, et la liste est longue. Ce dont vous avez besoin, c'est de consolider toutes ces données dans votre entrepôt de données en temps réel pour en tirer de la valeur. C'est là que le besoin de facile et rapide processus d'intégration de données arrive, ce qui est un domaine où la plupart des entrepôts de données hérités sont à la traîne.
  • Nouveaux types de données et plates-formes: Les données sont désormais de toutes tailles et de toutes formes (ou devrions-nous dire « types »). Nous avons des données structurées, des données semi-structurées et des données non structurées (qui sont stockées au format texte brut ou JSON) et des plates-formes plus récentes telles que NoSQL. Pour pouvoir traiter et stocker toutes ces données, les entreprises doivent étendre leur entrepôt de données pour prendre en charge ces types de données et ces plates-formes.
  • Adopter les meilleures pratiques et des outils modernes: À mesure que la technologie de l'entrepôt de données évolue, les outils avec lesquels nous travaillons et les meilleures pratiques de traitement des données évoluent également. Par exemple, il y a vingt ans, il n'existait aucun outil de création DW, tel que Astera DW Builder, disponible qui pourrait prendre en charge l'ETL sans code et automatisation de l'entrepôt de données. Mais maintenant, nous avons une variété d'outils disponibles qui peuvent rendre la création et la maintenance d'une architecture d'entrepôt de données moderne beaucoup plus simple et plus facile.

Moteurs stratégiques

Les moteurs stratégiques consistent à être proactif et à regarder vers l'avenir pour garantir que votre entreprise dispose d'un entrepôt de données évolutif et rentable. L'objectif ici est d'économiser du temps, de l'argent et des efforts consacrés à la maintenance, à la mise à niveau et à l'entretien de votre entrepôt de données. Certains des moteurs stratégiques importants sont :

  • Besoin d'une architecture évolutive et flexible: La plupart des entrepôts de données existants ont été conçus en gardant à l'esprit une structure de reporting uniforme et cohérente. Cependant, une telle architecture est rigide vis-à-vis de l'intégration pour répondre aux nouvelles exigences. Cela nécessite également beaucoup de capital et une planification préalable pour s'adapter à des volumes croissants de données. À mesure que le besoin d'évolutivité et de flexibilité augmente, les entreprises doivent se tourner vers un architecture d'entrepôt de données qui peut s'étendre et changer au fur et à mesure que les besoins de l'entreprise changent.
  • Meilleure sécurité, confidentialité et gouvernance: Depuis l'introduction du RGPD, les entreprises souhaitent améliorer la gouvernance des données et prendre des initiatives de sécurité pour protéger leurs données. Un moteur stratégique de la modernisation consiste à adopter les meilleures pratiques de sécurité et à adhérer aux normes et réglementations modernes pour améliorer la sécurité, la confidentialité et la gouvernance de votre entrepôt de données. Par exemple, la modernisation de votre architecture vous donne la possibilité de découvrir et de documenter tous les aspects de vos données, qui les a utilisées et comment, ainsi que tous les processus qu'elles ont traversés avant d'atteindre leur destination finale. Cela vous permet de garantir une meilleure gouvernance et le respect de la disposition pour une traçabilité rapide en cas de problème.
  • Réduction des coûts: Des outils d'entrepôt de données modernes tels que Astera DW Builder simplifie considérablement la création et la maintenance d'un entrepôt de données et réduit les coûts de plusieurs manières. Pour commencer, ces outils conviviaux et intuitifs vous offrent l'avantage de travailler avec une plate-forme unique et unifiée qui gère tous les principaux aspects de la construction d'un entrepôt de données moderne, tels que la modélisation des données, la génération de code ETL, la gestion des métadonnées, la qualité des données, et le profilage, et plusieurs autres. En outre, ils offrent un environnement de développement sans code/faible code pour vous permettre de travailler avec une petite équipe de développeurs, ce qui vous permet de réduire les coûts liés à l'embauche de ressources supplémentaires. Enfin, ces outils vous permettent de travailler par itérations rapides, permettant à votre équipe d'introduire des changements dans votre entrepôt de données à la vitesse de l'entreprise.

Comment moderniser l'entrepôt de données?

Maintenant que vous connaissez pourquoi la modernisation de l'entrepôt de données est importante, parlons de la façon dont vous pouvez travailler pour y parvenir.

1. Intégration des données

L'une des premières étapes vers l'entrepôt de données moderne consiste à recueillir et combiner toutes vos données en temps réel grâce à des pipelines d'intégration de données. Vous pouvez y parvenir en utilisant des outils d'entrepôt de données modernes tels que Astera DW Builder, qui facilite la création de pipelines d'intégration complexes en quelques heures. Avec de simples actions de glisser-déposer, vous pouvez pointer vers vos sources de données, configurer la connexion, appliquer les transformations dont vous avez besoin, exécuter le pipeline ETL, le tout sans écrire une seule ligne de code. Cela semble simple, n'est-ce pas? C'est.

2. Outils de modélisation des données

La modification des exigences en matière de données d'entreprise équivaut directement à une modification des modèles de données utilisés pour l'entrepôt de données. Avez-vous besoin d'un nouveau KPI? Pas de problème, vous pouvez créer un nouveau modèle de données ou modifier un modèle existant et le redéployer pour répondre aux nouvelles informations dont vous avez besoin.

Pour cela, vous devez remplacer votre ancien processus par un seul outil d'entreposage de données sans code qui peut effectuer toutes les tâches de manipulation de données de base et avancées telles que le déplacement, le nettoyage et la transformation des données. Une fois ces outils intégrés, apporter des modifications dans un entrepôt de données moderne est aussi simple que de mettre à jour vos modèles de données pour refléter les nouvelles données dans vos rapports ou tableaux de bord. Aucun code, aucun script impliqué.

3. Automatisation de l'entrepôt de données

La modernisation n'est pas seulement un effort ponctuel mais une pratique continue, et par conséquent, il est important d'automatiser autant de processus que possible. Vous souhaitez travailler avec une architecture agile avec un délai d'exécution d'heures ou de jours au lieu de mois pour vous permettre d'intégrer les dernières technologies et plateformes aux résultats souhaités. C'est la raison pour laquelle l'automatisation DW doit être considérée comme un aspect clé pour piloter vos efforts de modernisation.

Avec une solution d'automatisation d'entrepôt de données, telle que Astera Constructeur DW, vous pouvez opter pour une approche axée sur les métadonnées pour rationaliser et automatiser la modélisation dimensionnelle, les processus ETL / ELT, le déploiement dans le cloud, etc., sans avoir à mettre à jour tout votre entrepôt de données à maintes reprises.

Une solution révolutionnaire pour la modernisation de l'entrepôt de données

Les avantages de l'entrepôt de données moderne sont immenses, et vous ne voulez pas attendre que vos systèmes hérités cèdent et cesser de fournir de la valeur avant de prendre l'initiative de modernisation. Si vous recherchez une solution fiable et puissante pour la modernisation de l'entrepôt de données, Astera DW Builder est la réponse.

Astera Constructeur DW est une suite d'entrepôt de données tout-en-un qui utilise une architecture basée sur les métadonnées pour vous aider à créer et à gérer votre entrepôt de données. Que vous souhaitiez amener votre architecture de données d'entreprise vers Snowflake, Microsoft Azure, Oracle ou Amazon Redshift, vous pouvez compter sur la plate-forme pour moderniser votre entrepôt de données vers la destination souhaitée. Vous pouvez effectuer une modélisation de données dimensionnelles, apporter des données avec plus de 40 sources, créer des pipelines ETL, générer du code natif de plate-forme cible, appliquer plus de 600 transformations et effectuer une automatisation d'entrepôt de données, le tout via une seule plate-forme.

Astera DW Builder se trouve au cœur même de l'entrepôt de données moderne, s'occupant de tout le développement de bas niveau pour vous afin que votre équipe informatique puisse se concentrer sur les résultats (c'est-à-dire, des informations et des rapports de haute qualité) plutôt que sur le processus. Découvrez comment vous pouvez garantir le succès de votre projet de modernisation de l'entrepôt de données avec Astera DW Builder par planifier une démonstration avec nos experts produits dès aujourd’hui.