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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Construire un entrepôt de données : un guide étape par étape

24 janvier 2024

La création d'un entrepôt de données a longtemps été considérée comme une procédure complexe nécessitant une expertise significative dans des domaines divers mais liés au sein de gestion des données. De gestion de base de données à la construction de modèles de données à la mise en œuvre ETL processus, la création d’un entrepôt de données prendrait facilement des mois. Cependant, les progrès technologiques ont conduit à la disponibilité de plus en plus d’outils et de plates-formes offrant des solutions accessibles et rationalisées aux utilisateurs de tous types.

Dans cet article, nous allons tout apprendre sur la création d'un entrepôt de données. Plus précisément, les conditions préalables à la création d'un entrepôt de données, y compris un guide étape par étape et les meilleures pratiques.

 

Conditions préalables à la création d'un entrepôt de données

Les conditions préalables à la création d’un entrepôt de données peuvent varier considérablement en fonction des besoins de votre entreprise. Cependant, en règle générale, vous devrez prendre en compte les critères suivants avant de commencer à créer votre entrepôt de données :

Planification du plan d'entrepôt de données

Il s’agit de la phase fondamentale au cours de laquelle vous posez les bases de votre entrepôt de données. Le plan définit l’orientation du projet et est essentiel pour garantir que le produit final est étroitement aligné sur les besoins et les objectifs de votre entreprise. De plus, votre plan stratégique doit également guider la portée et la conception de votre entrepôt de données.

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Le développement d’un entrepôt de données traditionnel nécessite un investissement important en termes de temps et de ressources. Cependant, avec Astera DW Builder, vous pouvez réduire jusqu'à 80 % le cycle de vie complet de la conception et du développement de l'entrepôt de données. Apprenez-en davantage dans ce livre blanc.

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Commencez par développer des objectifs commerciaux clairs. Il est essentiel d'impliquer dès le début les dirigeants d'entreprise, les utilisateurs finaux, le personnel informatique et les autres parties prenantes, car c'est là que vous devez répondre à des questions telles que : pourquoi avez-vous besoin de créer un entrepôt de données ? Couvrira-t-il l’ensemble de l’organisation ou se concentrera-t-il sur des départements ou des fonctions commerciales spécifiques ? Quels processus métier sera-t-il pris en charge ? Comment cela ajoutera-t-il de la valeur ? L’adhésion des parties prenantes et la définition de ces objectifs influenceront toutes les décisions ultérieures : leur soutien garantira que le projet reçoive l’attention et les ressources nécessaires.

A stratégie d'entreposage de données décrit comment votre organisation collecte, stocke, gère et utilise les données. Ainsi, dans le cadre de cette phase, vous devez également établir des politiques de gouvernance des données spécifiques à votre entreprise. Ces politiques définissent qui est responsable des diverses décisions et processus liés aux données, comment qualité des données est assurée et comment gérer les problèmes de sécurité et de confidentialité des données.

Constituer une équipe compétente

Construire un entrepôt de données est une tâche complexe qui nécessite une équipe diversifiée de professionnels. Cette étape garantit que votre projet est bien équipé des talents nécessaires pour créer, déployer et maintenir un entrepôt de données qui répond à vos besoins analytiques.

Même si le succès de l’équipe dépend en grande partie de ses membres, elle doit collectivement posséder un mélange de compétences techniques. Vous aurez généralement besoin de personnes possédant une expertise en SQL, en processus ETL et la modélisation des données, ainsi qu'une personne possédant des capacités de gestion de projet et une solide compréhension du domaine commercial. En bref, votre équipe devrait idéalement être composée de :

  • architectes de données pour la conception du système
  • des ingénieurs de données pour le construire et le maintenir
  • analystes commerciaux pour s'assurer qu'il répond aux besoins des utilisateurs
  • administrateurs de bases de données pour gérer le stockage des données
  • des chefs de projet pour que tout reste sur la bonne voie

Sécuriser les ressources essentielles

Outre une équipe de professionnels, vous devrez également prévoir un budget pour la configuration et la mise en œuvre initiales ainsi que pour les opérations et la maintenance continues de votre entrepôt de données. Cela inclut l'infrastructure pour héberger votre entrepôt de données, les bons outils pour gérer et traiter vos données, et des mesures de sécurité pour le protéger.

La configuration initiale et la mise en œuvre sont généralement les phases les plus gourmandes en ressources, nécessitant des investissements dans :

  • matériel ou services cloud
  • licences de logiciels
  • et services professionnels pour la conception et le développement

Il est également important que vous considériez les coûts associés à intégration de données et le besoin potentiel d'un développement personnalisé pour garantir que vous pouvez prendre en compte toutes vos sources de données. Alternativement, vous pouvez opter pour un outil d'intégration de données sans code livré avec des connecteurs intégrés pour diverses sources et destinations.

Établir un cadre technique

Vient ensuite un plan d’évaluation complet qui garantit la préparation technique et des données. L'objectif est d'évaluer les performances et l'évolutivité des systèmes actuels, de mettre en évidence leurs forces et leurs faiblesses, ainsi que d'identifier les opportunités d'amélioration. Effectuez une analyse approfondie de l’infrastructure de données actuelle en évaluant le matériel existant, les configurations réseau et tous les services cloud.

L'exercice consiste à cataloguer toutes les sources de données disponibles pour votre organisation, par exemple les systèmes internes tels que CRM et ERP, les données externes des partenaires et les sources de données en streaming telles que les appareils IoT. L'identification des sources de données vous permet de cartographier le paysage des données et de comprendre la nature et la pertinence commerciale de chaque source de données.

L’acquisition des composants techniques nécessaires est également une étape clé dans cette phase préliminaire de construction d’un entrepôt de données. Cela comprend la sélection des outils et des plateformes qui aident à mettre en œuvre la stratégie de données de votre organisation. Pour Outils ETL, tenez compte de facteurs tels que les sources de données, transformation de données besoins, intégration avec d’autres systèmes, etc.

De même, déterminez les options de stockage de données les plus appropriées, en tenant compte de la capacité requise et de la vitesse d'accès. Identifiez s’il est nécessaire de combiner des solutions de stockage sur site, basées sur le cloud ou hybrides. Équipez votre équipe de données d'outils de modélisation de données sophistiqués qui permettent la construction d'un solide architecture d'entrepôt de données.

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Construire un entrepôt de données ne nécessite plus de codage. Avec Astera Data Warehouse Builder, vous pouvez concevoir un entrepôt de données et le déployer sur le cloud sans écrire une seule ligne de code.

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Construire un entrepôt de données : automatisation de la phase d'exécution

Une fois que vous avez rempli les conditions préalables, l’étape suivante consiste à mettre en œuvre le plan et à créer votre entrepôt de données.

Automatisation outils de création d'entrepôt de données tels que Astera Constructeur d'entrepôt de données, réduire de nombreuses tâches standards et répétitives impliquées dans le cycle de vie de l'entreposage de données à seulement quelques étapes simples.

Astera Data Warehouse Builder est une plateforme de bout en bout qui simplifie et accélère le processus de création d'un entrepôt de données. Son interface glisser-déposer vous permet de concevoir vos modèles de données et processus ETL sans écrire une seule ligne de code. Les connecteurs intégrés permettent une intégration facile avec une gamme de systèmes sources et de destination, que ce soit sur site ou dans le cloud. AsteraLes fonctionnalités intégrées de qualité des données garantissent que seules des données saines parviennent à votre entrepôt de données pour une BI, des analyses et des rapports précis.

Prenons un cas d'utilisation pour illustrer le processus de création d'un entrepôt de données à l'aide de AsteraLe constructeur d'entrepôt de données sans code de .

Le cas d'utilisation :

Shop-Stop est un magasin de vente au détail en ligne fictif qui conserve ses données de vente dans un base de données SQL. L'entreprise a récemment décidé de mettre en œuvre un entrepôt de données pour bénéficier d'une architecture de reporting solide et améliorer la BI et l'analyse. Cependant, leur équipe informatique et leurs experts techniques affirment que le capital et les ressources nécessaires à l'exécution et à la maintenance de l'ensemble du processus peuvent être considérablement réduits grâce à un outil d'entreposage de données automatisé.

Shop-Stop décide d'utiliser Astera Data Warehouse Builder pour concevoir, créer, déployer et maintenir leur entrepôt de données. Jetons un coup d'œil à la manière dont le processus de création d'un entrepôt de données à l'aide de Astera ressemble à.

Création d'un entrepôt de données Étape 1 : Création d'un modèle de données source

La première étape de la création d’un entrepôt de données consiste à identifier et modéliser les données sources. Une fois que vous avez ajouté un nouveau modèle de données au projet, vous pouvez procéder à l'ingénierie inverse de votre base de données, dans ce cas la base de données de ventes de Shop-Stop, pour créer un modèle de données source à l'aide de l'outil Ingénieur en inverse icône dans la barre d'outils du modèle de données d'un simple clic. Cela crée automatiquement le modèle de données. Chaque entité de ce modèle de données représente une table qui contient les données sources de Shop-Stop. Voici à quoi cela ressemble :

Construire un entrepôt de données : créer un modèle source

 

Une fois que vous disposez du modèle de données, vous pouvez le vérifier pour vous assurer qu’il est exempt d’erreurs et d’avertissements. Pour ce faire, cliquez simplement sur le Vérifier pour le déploiement en lecture et en écriture option dans la barre d’outils principale. Voici une capture d'écran :

 

Après avoir vérifié le modèle, vous pouvez le déployer sur le serveur et le rendre disponible pour une utilisation dans Pipelines ETL (aussi bien que ELT) ou pour l'analyse de données. Voici comment le faire. Maintenant que vous avez créé, vérifié et déployé un modèle de données source, passons à l'étape suivante.

Création d'un entrepôt de données Étape 2 : Créer et déployer un modèle dimensionnel

La prochaine étape du processus consiste à concevoir un modèle dimensionnel qui servira de schéma de destination pour l'entrepôt de données de Stop-Stop. Vous pouvez utiliser le Entité objet disponible dans la boîte à outils du modèle de données et l'interface glisser-déposer du modélisateur de données pour concevoir un modèle à partir de zéro.

Étant donné que Shop-Stop dispose déjà d'un schéma d'entrepôt de données dans une base de données SQL, vous devrez procéder à une ingénierie inverse de la base de données. Encore une fois, chaque entité du modèle d'entrepôt de données résultant représente une table dans l'entrepôt de données final de Shop-Stop.

modèle dimensionnel

 

Ensuite, vous devez convertir ce modèle en modèle dimensionnel en attribuant des faits et des dimensions. Le type de chaque entité est défini comme Général par défaut lorsqu'une base de données fait l'objet d'une ingénierie inverse. Vous pouvez facilement changer le type en Fait or Dimension en faisant un clic droit sur l'entité, en survolant Type d'entité dans le menu contextuel et en sélectionnant un type approprié parmi les options proposées.

facst et dimensions dans ADWB

 

L'entité Vente au centre est l'entité de fait, le reste étant constitué d'entités de dimension.

Une fois que vous avez mis en place vos faits et dimensions, vous devez les configurer pour un stockage et une récupération améliorés des données en attribuant des rôles spécifiés aux champs présents dans la présentation de chaque entité.

Pour les entités de dimension, le Rôle de dimension colonne dans le Créateur de mise en page fournit une liste complète d’options. Ceux-ci inclus:

  • Clé de substitution
  • Clé d'entreprise
  • Types de dimensions à évolution lente (SCD1, SCD2, SCD3 et SCD6)
  • Identifiants d'enregistrement pour garder une trace des données historiques (dates d'entrée en vigueur et d'expiration, indicatif d'enregistrement actuel et numéro de version)
  • Dimension d'espace réservé pour garder une trace des faits et dimensions arrivant tard et tôt

constructeur de mise en page dans ADWB

 

De même, l'entité de fait Créateur de mise en page contient un Rôle de fait colonne qui permet d'attribuer le Clé de date de transaction rôle à l’un des domaines. Voici comment la disposition du Soldes à quoi ressemblera l'entité une fois que vous aurez attribué le Clé de date de transaction rôle dans un champ :

constructeur de mise en page dans ADWB 2

Une fois votre modèle dimensionnel prêt, vous pouvez le vérifier et le déployer pour une utilisation ultérieure.

Création d'un entrepôt de données Étape 3 : Remplir l'entrepôt de données

Il est maintenant temps de remplir l'entrepôt de données de Shop-Stop en chargeant les données sources pertinentes dans les tables à l'aide de pipelines ETL. Astera vous permet de construire ETL et ELT pipelines à l’aide de son concepteur de flux de données.

Pour ce faire, vous devrez ajouter un nouveau flux de données au projet d'entreposage de données. Utilisez l'ensemble complet d'objets disponibles dans la boîte à outils de flux de données pour concevoir le processus ETL. Utilisez le Chargeur de faits et de Chargeur de dimensions objets pour charger des données dans des tables de faits et de dimensions, respectivement.

Voici ce que le flux de données pour charger les données dans le Témoignages le tableau ressemble à :

remplir un entrepôt de données dans ADWB

A gauche se trouve le Source de la table de base de données objet qui récupère les données d’une table de la table source. A droite, le Chargeur de dimensions L'objet charge les données dans la table appropriée dans le modèle dimensionnel de destination.

Pour connecter chacun de ces objets à leurs modèles respectifs, vous devrez configurer l'objet source avec le déploiement du modèle de données source :

établir une connexion à la base de données dans ADWB

 

De même, configurez l'objet Dimensional Loader avec le déploiement du modèle dimensionnel de destination, comme indiqué dans l'image ci-dessous :

Établir une connexion à la base de données dans ADWB 2

Notez que vous devrez concevoir le flux de données pour charger différemment les données dans la table de faits. En effet, il contient des champs provenant de plusieurs tables sources, mais le Source de la table de base de données l'objet ne peut que extraire des données à partir d’une table source à la fois.

Au lieu de cela, vous pouvez utiliser le Source de requête du modèle de données objet, qui vous permet d'extraire plusieurs tables du modèle source en sélectionnant une entité racine. Ceci est montré dans la capture d'écran ci-dessous :

 

Maintenant que vous avez conçu tous vos flux de données, vous pouvez exécuter chacun d'eux pour remplir l'entrepôt de données de Shop-Stop avec leurs données de vente. Pour éviter d'exécuter tous les flux de données individuellement, concevez un workflow pour orchestrer l'ensemble du processus.

exécuter des flux de données dans ADWB

 

Enfin, automatisez le processus d'actualisation de ces données via le planificateur de travaux intégré. Pour accéder au planificateur de travaux, accédez à Serveur > Planifications des tâches dans le menu principal.

Planificateur de travaux dans ADWB

 

Dans le Planificateur , vous pouvez créer un nouveau planning pour automatiser le processus d'exécution à une fréquence donnée.

Planificateur de travaux dans ADWB 2

 

Création d'un entrepôt de données Étape 4 : Visualiser et analyser

Une fois que vous avez conçu et déployé votre entrepôt de données, vous pouvez l'intégrer à des outils de visualisation et d'analyse de pointe tels que Power BI, Tableau, Domo, etc. via un service OData intégré.

Visualisez les données via ADWB

 

Meilleures pratiques pour créer un entrepôt de données

Construire un entrepôt de données est une chose, le faire de manière efficace et produire des résultats concrets est un tout autre défi : celui qui exploite les meilleures pratiques.

Construire les meilleures pratiques d'un entrepôt de données

Commencez par une stratégie d’entrepôt de données

Commencez toujours par une stratégie claire qui décrit les objectifs commerciaux, la portée de vos données, l'approche architecturale et la façon dont votre entrepôt de données évoluera au fil du temps. Votre stratégie d'entrepôt de données doit s'aligner sur la stratégie commerciale globale et répondre aux besoins spécifiques en matière d'analyse et de reporting.

Automatisez tout ce que vous pouvez

Même s’il n’est pas possible de faire grand-chose pour accélérer la phase de planification initiale, vous pouvez réduire considérablement les besoins en temps et en ressources en matière d’exécution. Tirer parti d'outils tels que les outils d'entreposage de données, outils d'intégration de données, etc. pour automatiser et accélérer les tâches répétitives et laborieuses.

Faites attention à la qualité des données

La qualité de vos analyses et de vos rapports dépend de la qualité des données avec lesquelles vous alimentez votre entrepôt de données. Assurer gestion de la qualité des données en mettant en œuvre des processus robustes pour le nettoyage, la déduplication et la validation des données.

Adoptez une architecture évolutive

À mesure que les volumes de données augmentent et que les besoins de l'entreprise évoluent, votre entrepôt de données doit pouvoir s'adapter sans nécessiter de refontes approfondies. L'utilisation d'une architecture modulaire qui permet l'évolutivité et la flexibilité garantit que votre entrepôt de données peut s'intégrer aux technologies les plus récentes sans un investissement important.

Mettre en œuvre un processus ETL robuste

Concevez des pipelines ETL suffisamment robustes pour gérer de gros volumes de données en temps quasi réel. Automatisez autant que possible le processus ETL pour minimiser les interventions manuelles et garantir intégrité des données.

Construisez votre entrepôt de données sans effort avec une plateforme 100 % sans code

Créez un entrepôt de données entièrement fonctionnel en quelques jours. Déployez sur site ou dans le cloud. Tirez parti de puissants pipelines ETL/ELT. Garantir la qualité des données partout. Tout cela sans écrire une seule ligne de code.

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Construisez votre entrepôt de données avec Astera

La création d'un entrepôt de données peut facilement devenir un processus long et gourmand en ressources étant donné la complexité de l'intégration et de l'organisation de grands volumes de données provenant de diverses sources, sources qui continuent d'augmenter à mesure que votre entreprise se développe. C'est pourquoi les organisations modernes tirent parti de l'automatisation solutions de gestion de données pour accélérer le développement de leurs entrepôts de données.

Êtes-vous tenu par un calendrier serré qui vous oblige à créer un entrepôt de données en quelques jours, et non en quelques mois ? Contactez l'un de nos experts en solutions au +1-888-ASTERA. Alternativement, vous pouvez télécharger un Essai gratuit 14-day or voir la démo.

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