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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.

Référentiel de données : définition, types et avantages avec les meilleures pratiques

21er mars, 2024

Avec le temps, les données deviennent de plus en plus importantes pour la prise de décision des entreprises. Cela signifie que vous avez besoin de solutions pour collecter, stocker et analyser les données. Un référentiel de données est une entité de stockage virtuelle qui peut vous aider consolider et gérer les données critiques de l'entreprise.

Dans ce blog, nous donnerons un bref aperçu d'un référentiel de données, de ses exemples courants et de ses principaux avantages.

Qu'est-ce qu'un référentiel de données?

référentiel de données

A référentiel de données, souvent appelé archive de données ou bibliothèque, est une terminologie générique qui fait référence à un ensemble de données segmentées utilisé à des fins de reporting ou d'analyse.

Un référentiel de données sert de une installation de stockage centralisée pour gérer et stocker divers ensembles de données. Il englobe :

  • Systèmes de gestion de grandes bases de données : Ces systèmes collectent, organisent et stockent efficacement de vastes ensembles de données.
  • Archives de données : Ces archives préservent en toute sécurité les ensembles de données sensibles à des fins d'analyse, de partage et de reporting.

Les référentiels de données facilitent la gestion des données, garantissant l'accessibilité, la sécurité et l'efficacité dans la gestion de divers ensembles de données.

C'est un vaste base de données infrastructure qui rassemble, gère et stocke divers ensembles de données à des fins d'analyse, de distribution et de création de rapports.

Types de référentiels de données

Certains types courants de référentiels de données comprennent:

Entreposage De Données

A entrepôt de données est un grand référentiel de données central qui rassemble des données provenant de plusieurs sources ou segments d'activité. Les données stockées sont généralement utilisées pour reporting et analyse pour aider les utilisateurs à prendre des décisions commerciales critiques.

Dans une perspective plus large, un entrepôt de données offre une vue consolidée d'un référentiel de données physiques ou logiques recueillies à partir de nombreux systèmes. L'objectif principal d'un entrepôt de données est d'établir une connexion entre les données des systèmes actuels, telles que les données du catalogue de produits stockées dans un système et les commandes d'approvisionnement d'un client stockées dans un autre.

Lac de données

A lac de données est un référentiel de données unifié qui vous permet de stocker données d'entreprise structurées, semi-structurées et non structurées à n'importe quelle échelle. Les données peuvent être sous forme brute et utilisées pour différentes tâches telles que les rapports, les visualisations, les analyses avancées et l'apprentissage automatique.

Data Mart

A data mart est un référentiel de données orienté sujet, souvent une section séparée d'un entrepôt de données. Il contient un sous-ensemble de données généralement liées à un service commercial spécifique, tel que le marketing, la finance ou le support.

En raison de sa petite taille, un magasin de données peut accélérer les procédures commerciales car vous pouvez facilement accéder aux données pertinentes en quelques jours au lieu de plusieurs mois. Comme il ne comprend que les données pertinentes pour un domaine spécifique, un magasin de données est un moyen économique d'acquérir rapidement des informations exploitables.

Référentiels de métadonnées

Alors que les métadonnées incorporent des informations sur les structures qui incluent les données réelles, les référentiels de métadonnées contiennent des informations sur le modèle de données qui stocke et partage ces données. Ils décrivent où se trouve la source de données, comment elle a été collectée et ce qu'elle signifie. Il peut définir l'arrangement de toute donnée ou sujet déposé dans n'importe quel format.

Pour les entreprises, les référentiels de métadonnées sont essentiels pour aider les gens à comprendre les changements administratifs, car ils contiennent des informations détaillées sur les données.

Cubes de données

Les cubes de données sont des listes de données à plusieurs dimensions (généralement trois dimensions ou plus) stockées sous forme de tableau. Ils sont utilisés pour décrire la séquence temporelle des données d'une image et aider à évaluer les données recueillies à partir d'une gamme de points de vue.

Chaque dimension d'un cube de données signifie des caractéristiques spécifiques de la base de données telles que les ventes quotidiennes, mensuelles ou annuelles. Les données contenues dans un cube de données vous permettent d'analyser toutes les informations pour presque tous les clients, représentants commerciaux, produits, etc. Par conséquent, un cube de données peut vous aider à identifier les tendances et à scruter les performances de l'entreprise.

Pourquoi avez-vous besoin d'un référentiel de données?

Un référentiel de données peut aider les entreprises à accélérer la prise de décision en offrant un espace consolidé pour stocker les données essentielles à vos opérations. Cette segmentation facilite l'accès aux données et le dépannage et rationalise les rapports et l'analyse.

Par exemple, si vous souhaitez savoir lequel de vos lieux de travail coûte le plus cher, vous pouvez créer un référentiel d'informations pour les baux, les dépenses énergétiques, les équipements, la sécurité et les services publics, à l'exclusion des informations sur les employés ou les fonctions commerciales. Le stockage de ces données en un seul endroit peut vous aider à prendre une décision plus facilement.

les données se connectent, orchestrent. charger et consommer

Défis associés à un référentiel de données

Bien qu'un référentiel d'informations offre de nombreux avantages, il comporte également plusieurs défis que vous devez gérer efficacement pour atténuer les éventuels risques de sécurité des données.

Parmi les défis liés à la maintenance des référentiels de données, citons :

  • Une augmentation des ensembles de données peut réduire la vitesse de votre système. Pour résoudre ce problème, assurez-vous que le système de gestion de base de données peut évoluer avec l'expansion des données.
  • En cas de panne d'un système, cela peut avoir un impact négatif sur vos données. Il est préférable de conserver une sauvegarde de tous les bases de données et restreindre l'accès pour contrôler le risque du système.
  • Les opérateurs non autorisés peuvent accéder aux données sensibles plus rapidement s'il est stocké dans un seul endroit que s'il est dispersé sur de nombreuses sources. Au contraire, la mise en œuvre de protocoles de sécurité sur un seul emplacement de stockage de données est plus accessible que plusieurs.

Meilleures pratiques pour créer et gérer des référentiels de données

Lors de la création et de la maintenance de référentiels de logiciels, vous devez prendre plusieurs décisions matérielles et logicielles. Par conséquent, il est préférable d'impliquer toutes les parties prenantes lors de la phase de développement et d'utilisation des référentiels de données. Par exemple, en cas de construction d'une architecture de référentiel de données cliniques, il est judicieux d'impliquer des médecins, des experts en données, des analystes et des ingénieurs en pipeline de données dans les étapes de planification initiales.

Voici quelques-unes des meilleures pratiques pour vous aider à tirer le meilleur parti de cette solution de stockage:

1. Sélectionnez le bon outil

En utilisant Outils ETL créer un référentiel de données et transférer les données peut aider à garantir le maintien de la qualité des données pendant le processus. Mais gardez à l'esprit que différents outils de référentiel de données offrent des fonctionnalités supplémentaires pour créer, maintenir et contrôler le référentiel. Alors, trouvez un outil qui offre les fonctionnalités qui répondent aux besoins de votre entreprise.

2. Limitez initialement la portée

Il est préférable de réduire la portée de votre référentiel d'informations dans les premiers jours. Accumulez des ensembles de données plus petits et limitez le nombre de domaines. Augmentez progressivement la complexité à mesure que les opérateurs de données se familiarisent avec le système.

3. Automatisez autant que possible

L'automatisation du processus de chargement et de maintenance du référentiel de données évite à l'utilisateur des efforts manuels et réduit les risques d'erreurs.

4. Priorisez la flexibilité

Le référentiel de données doit être suffisamment évolutif pour s'adapter à l'évolution des types de données et augmenter les volumes. Alors, faites des plans flexibles qui tiennent compte des modifications de la technologie.

Emballer

Alors que de plus en plus d'entreprises adoptent des référentiels de données pour stocker et administrer leurs données toujours croissantes, une approche sécurisée devient impérative pour la sécurité globale de votre entreprise. La création de règles d'accès complètes pour autoriser uniquement les opérateurs autorisés à accéder aux données, à les modifier ou à les transférer contribuera à sécuriser les données de votre entreprise.

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