Qu'est-ce que l'entreposage de données? Concepts, fonctionnalités et exemples

By |2022-07-18T09:56:43+00:00Novembre 6th, 2020|

Dans l'environnement commercial actuel, une organisation doit disposer de rapports et d'analyses fiables de grandes quantités de données. Les entreprises ont besoin que leurs données soient consolidées et intégrées pour différents niveaux d'agrégation, du service client à l'intégration des partenaires en passant par les décisions commerciales de haut niveau. C'est là que l'entreposage de données entre en jeu car il facilite la création de rapports et l'analyse. Cette augmentation des données, à son tour, augmente l'utilisation des entrepôts de données pour gérer les données d'entreprise.

Pour comprendre l'importance du stockage de données, visitons les concepts importants d'entreposage de données.

Qu'est-ce que l'entreposage de données?

La solution entrepôt de données (DWH) est un référentiel dans lequel une organisation stocke électroniquement des données en les extrayant de systèmes opérationnels et en les rendant disponibles pour des requêtes ad hoc et des rapports planifiés. En revanche, le processus de création d'un entrepôt de données implique la conception d'un modèle de données capable de générer rapidement des informations.

Les données stockées dans le DWH sont différentes des données trouvées dans l'environnement opérationnel. Il est organisé de manière à ce que les données pertinentes soient regroupées pour faciliter les opérations, les analyses et les rapports au jour le jour. Cela aide à déterminer les tendances au fil du temps et permet aux utilisateurs de créer des plans basés sur ces informations. D'où le renforcement de l'importance de l'utilisation des entrepôts de données dans les entreprises.

Qu'est-ce que l'entreposage de données - architecture d'entrepôt de données

Architecture de l'entrepôt de données

Approches de la combinaison de bases de données hétérogènes

Pour intégrer différentes bases de données, il existe deux approches populaires :

  • Axé sur les requêtes : Une approche basée sur les requêtes dans l'entreposage de données est traditionnelle pour créer des intégrateurs et des wrappers au-dessus de bases de données différentes ou hétérogènes.
  • Piloté par la mise à jour : Une approche basée sur les mises à jour pour intégrer des bases de données est une alternative à l'approche basée sur les requêtes et est plus fréquemment utilisée aujourd'hui. Dans cette approche, les données provenant de diverses sources sont préalablement combinées ou intégrées et stockées dans un entrepôt de données. Plus tard, les employés peuvent accéder à ces données pour les interroger et les analyser.

Architecture de l'entrepôt de données

A architecture d'entrepôt de données utilise des modèles dimensionnels pour identifier la meilleure technique pour extraire des informations significatives à partir de données brutes et les traduire en une structure facile à comprendre. Cependant, vous devez garder à l'esprit trois principaux types d'architecture lors de la conception d'une solution de niveau métier. entrepôt de données en temps réel.

  1. Architecture à un seul niveau
  2. Architecture à deux niveaux
  3. Architecture à trois niveaux

Enrôler les fonctionnalités

Les principales caractéristiques d'un entrepôt de données comprennent :

  • Orienté sujet: Il fournit des informations adaptées à un sujet spécifique au lieu des opérations en cours de l'ensemble de l'organisation. Les exemples de sujets incluent les informations sur les produits, les données de vente, les détails des clients et des fournisseurs, etc.
  • Intégré: Il est développé en combinant des données provenant de plusieurs sources, telles que des fichiers plats et des bases de données relationnelles, ce qui offre une meilleure analyse des données.
  • Variante temporelle: Les données d'un DWH donnent des informations à partir d'un point historique spécifique ; par conséquent, les données sont catégorisées avec un laps de temps particulier.
  • Non volatile: Non volatile fait référence aux données historiques qui ne sont pas omises lorsque de nouvelles données sont ajoutées. Un DWH est distinct d'une base de données opérationnelle, ce qui signifie que les modifications régulières de la base de données opérationnelle ne sont pas visibles dans l'entrepôt de données.

Le rôle des pipelines de données dans l'EDW

Beaucoup d'efforts sont consacrés libérer le vrai pouvoir de votre entrepôt de données. En utilisant une approche ETL basée sur les métadonnées, vous pouvez créer des pipelines de données à faible latence qui sont fiables et flexibles.

Un entrepôt de données est rempli à l'aide de pipelines de données. Ils transportent des données brutes provenant de sources disparates vers un entrepôt de données centralisé pour le reporting et l'analyse. En cours de route, les données sont transformées et optimisées.

Cependant, l'augmentation du volume, de la vitesse et de la variété a rendu l'approche traditionnelle de la création de pipelines de données —impliquant un codage et une reconfiguration manuels - inefficace et obsolète.

L'automatisation fait partie intégrante de la création de pipelines de données efficaces qui peuvent correspondre à l'agilité et à la vitesse de vos processus métier.

Automatisation du pipeline de données

Vous pouvez facilement transporter les données de la source à la visualisation via automatisation du pipeline de données. C'est une approche moderne pour peupler les entrepôts de données qui nécessite de concevoir des flux de données fonctionnels et efficaces.

Comme nous le savons tous, la rapidité d'exécution est l'un des éléments cruciaux d'une intelligence économique de haute qualité, et les pipelines de données automatisés vous aident à rendre les données disponibles dans l'entrepôt de données le plus rapidement possible.

En tirant parti de la puissance des pipelines de données automatisés et évolutifs, vous pouvez éliminer les données obsolètes, triviales ou dupliquées, en maximisant l'accessibilité et la cohérence des données pour garantir des analyses de haute qualité.

Avec un processus ETL basé sur les métadonnées, vous pouvez intégrer de manière transparente de nouvelles sources dans votre architecture et prendre en charge des cycles itératifs pour accélérer vos rapports et analyses BI.

En outre, vous pouvez suivre l'approche ELT, où les données sont chargées directement dans l'entrepôt, afin de tirer parti de la capacité de calcul du système de destination pour effectuer efficacement les transformations.

Optimiser les pipelines de données

Une entreprise doit se concentrer sur la création de pipelines de données automatisés qui peuvent s'adapter dynamiquement aux circonstances changeantes, par exemple, en ajoutant et en supprimant des sources de données ou en modifiant des transformations.

Bien entendu, le déplacement de bases de données entières lorsque vous avez besoin de données pour le reporting ou l'analyse peut s'avérer très inefficace.

La meilleure pratique consiste à charger les données de manière incrémentielle en utilisant modifier la capture de données pour remplir votre entrepôt de données. Il aide à éliminer la redondance et garantit une précision maximale des données.

Les autres fonctionnalités essentielles nécessaires à la création de pipelines de données automatisés sont le chargement incrémentiel, la surveillance des tâches et la planification des tâches.

  • Le chargement incrémentiel garantit que vous n'avez pas à copier toutes les données dans votre entrepôt de données à chaque fois qu'il y a un changement dans la table source pour garantir que votre entrepôt de données est toujours précis et à jour.
  • La surveillance des travaux vous aide à comprendre tout problème avec votre système actuel et vous permet d'apporter les modifications nécessaires pour optimiser le processus.
  • La planification des tâches vous permet de traiter vos données quotidiennement, hebdomadairement, mensuellement ou uniquement lorsque des déclencheurs ou des conditions spécifiques sont remplis pour rationaliser le processus.

L'orchestration et l'automatisation de vos pipelines de données peuvent éliminer le travail manuel, introduire la reproductibilité et maximiser l'efficacité.

Exemples d'entreposage de données dans diverses industries

Le Big Data est devenu un élément essentiel de l'exécution de l'entreposage de données et de l'intelligence d'affaires dans plusieurs secteurs. Passons en revue quelques exemples d'entreposage de données dans divers secteurs qui le considèrent comme une partie essentielle de leurs opérations quotidiennes.

  • Secteur de l'investissement et de l'assurance

Un entrepôt de données est principalement utilisé pour analyser les tendances des clients et du marché et d'autres modèles de données dans le secteur de l'investissement et de l'assurance. Le Forex et les marchés boursiers sont deux sous-secteurs majeurs où les entrepôts de données jouent un rôle crucial, car une différence d'un seul point peut entraîner des pertes massives à tous les niveaux. Les DWH sont généralement partagés dans ces secteurs et se concentrent sur le streaming de données en temps réel.

  • Chaînes de vente au détail

Les DWH sont principalement utilisés pour la distribution et le marketing dans le secteur de la vente au détail pour suivre les articles, examiner les politiques de prix, suivre les offres promotionnelles et analyser les tendances d'achat des clients. Les chaînes de vente au détail intègrent généralement des systèmes EDW pour les besoins de veille économique et de prévision.

  • Services de santé

Un DWH est utilisé pour prévoir les résultats, générer des rapports de traitement et partager des données avec des assureurs, des laboratoires de recherche et d'autres unités médicales du secteur de la santé. Les EDW sont l'épine dorsale des systèmes de santé, car les informations les plus récentes et les plus récentes sur les traitements sont essentielles pour sauver des vies.

Types d'entrepôts de données

Il existe trois principaux types d'entrepôts de données. Chacun a son rôle spécifique dans les opérations de gestion des données.

Qu'est-ce que l'entreposage de données et sa mise en œuvre

1- Entrepôt de données d'entreprise

L'entrepôt de données d'entreprise (EDW) sert de base de données centrale ou principale pour faciliter la prise de décision dans toute l'entreprise. Les principaux avantages d'avoir un EDW incluent l'accès à des informations inter-organisationnelles, la possibilité d'exécuter des requêtes complexes et l'activation d'informations enrichies et clairvoyantes pour des décisions basées sur les données et une évaluation précoce des risques.

2- ODS (Banque de Données Opérationnelles)

Dans ODS, le DWH est actualisé en temps réel. Par conséquent, les organisations l'utilisent souvent pour des activités d'entreprise de routine, telles que le stockage des enregistrements des employés. Les processus métier utilisent également ODS comme source pour fournir des données à l'EDW.

3- Magasin de données

Il s'agit d'un sous-ensemble d'un DWH qui prend en charge un département, une région ou une unité commerciale particulier. Considérez ceci : vous avez plusieurs départements, y compris les ventes, le marketing, le développement de produits, etc. Chaque département aura un référentiel central où il stocke les données. Ce référentiel s'appelle un data mart.

L'EDW stocke les données du magasin de données dans l'ODS quotidiennement/hebdomadairement (ou selon la configuration). L'ODS agit comme une zone intermédiaire pour l'intégration des données. Il envoie ensuite les données à l'EDW pour les stocker et les utiliser à des fins de BI.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'un entrepôt de données et d'une intelligence économique ?

De nombreux utilisateurs professionnels se demandent pourquoi l'entreposage de données est essentiel. La façon la plus simple d'expliquer cela est à travers les divers avantages pour les utilisateurs finaux. Ceux-ci inclus:

  • Amélioration de l'accès des utilisateurs finaux à une grande variété de données d'entreprise
  • Augmentation de la cohérence des données
  • Documentation supplémentaire des données
  • Coûts de calcul potentiellement inférieurs et productivité accrue
  • Fournir un endroit pour combiner des données connexes provenant de sources distinctes
  • Création d'une infrastructure informatique capable de supporter les changements des systèmes informatiques et des structures d'entreprise
  • Permettre aux utilisateurs finaux d'effectuer des requêtes ou des rapports ad hoc sans affecter les performances des systèmes opérationnels

Outils et techniques d'entreposage de données

L'infrastructure de données de la plupart des organisations est un ensemble de systèmes hétérogènes. Par exemple, une organisation peut avoir un système qui gère les relations clients, les ressources humaines, les ventes, la production, les finances, les partenaires, etc. Ces systèmes sont souvent mal ou pas intégrés du tout. Il est donc difficile de répondre à des questions simples même si l'information est disponible « quelque part » dans le systèmes de données disparates.

L'accès des utilisateurs finaux aux outils DWH peut résoudre ces problèmes en créant une base de données unique de données homogènes facilement récupérables et manipulables. Les outils logiciels utilisés pour extraction et transformer les données dans un format homogène pour le chargement dans le DWH sont également des composants essentiels d'un système d'entreposage de données.

Outil d'automatisation de l'entreposage de données d'entreprise par Astera Software

Astera Data Warehouse Builder accélère le développement d'un entrepôt de données à partir de zéro, aide à intégrer les données de plusieurs magasins de données et bases de données, automatise la modélisation de la structure du schéma et fournit un DWH hautes performances via une plate-forme unifiée et unifiée et intuitive.

ADWB permet également l'automatisation afin que vous puissiez facilement analyser les données et extraire des informations. Il s'agit d'un outil d'automatisation de l'entreposage de données basé sur les métadonnées avec un modélisateur de données riche et comprend toutes les fonctionnalités clés d'un entrepôt de données mentionnées ci-dessus. La fonctionnalité de rétro-ingénierie permet de créer des bases de données en quelques clics sans écrire de code. De même, les utilisateurs peuvent créer rapidement des schémas à partir de zéro grâce à l'option glisser-déposer facile à utiliser. Les images ci-dessous décrivent brièvement le fonctionnement de l'ADWB.

Outil de stockage de données DWB

Fonction de rétro-ingénierie dans Astera DWB

Remplissage de la table de dimension dans ADWB

Dataflow pour remplir la table de dimension dans ADWB

Ingénierie avancée dans ADWB

Une fois le schéma créé et les données renseignées, le modèle de données peut être transmis tout aussi rapidement à la base de données de l'entreprise.

En savoir plus sur comment construire votre entrepôt de données à partir de zéro avec Astera Data Warehouse Builder, une solution performante qui facilite tous les besoins de votre entreprise.

Si vous souhaitez discuter de votre cas d'utilisation ou voir une démonstration en direct du produit, faites-le nous savoir, et notre des experts vous contacteront.

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