20 meilleures pratiques en matière d'entrepôt de données

52% des experts informatiques considérer des analyses plus rapides, essentielles pour entrepôt de données succès. Cependant, la mise à l’échelle de votre entrepôt de données et l’optimisation des performances deviennent plus difficiles à mesure que le volume de données augmente. L’exploitation des meilleures pratiques en matière d’entrepôt de données peut vous aider à concevoir, créer et gérer des entrepôts de données plus efficacement.

Explorons comment ces bonnes pratiques vous permettent de traiter un volume, une variété et une rapidité accrus de données, d'optimiser les fonctionnalités et les performances de l'entrepôt de données et d'exploiter la puissance des informations basées sur les données.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un système centralisé dépôt qui stocke et intègre les données provenant de sources multiples, telles que les systèmes opérationnels, les bases de donnéeset les services Web. Un entrepôt de données fournit une vue cohérente et consolidée des données, quelle que soit leur origine ou leur structure.

En d'autres termes, un entrepôt de données est organisé autour de sujets ou de domaines spécifiques, tels que les clients, les produits ou les ventes ; il intègre des données provenant de différentes sources et formats et suit les modifications des données au fil du temps. L’avantage d’un entrepôt de données est qu’il n’écrase ni ne supprime les données historiques, ce qui simplifie gestion des données significativement.

Les composants clés de architecture d'entrepôt de données sont:

• Systèmes sources: Les systèmes sources sont responsables de la génération et du stockage des données brutes. Nous parlons de bases de données transactionnelles, d'applications d'entreprise et de services Web. Ces systèmes peuvent faire partie du fonctionnement interne de l'entreprise ou d'acteurs externes, chacun avec ses propres modèles et formats de données.
• Processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL): ETL extrait les données des systèmes sources pour les transformer dans un format standardisé et cohérent, puis les transmet à l'entrepôt de données. Ce processus garantit que les données sont propres, précises et en harmonie avec le schéma de l'entrepôt de données.
• Entrepôt de données: L'entrepôt de données est l'endroit où sont stockées les données transformées et intégrées. Le schéma de l'entrepôt de données définit les règles, définissant la structure avec des tables, des colonnes, des clés et des relations. Il stocke non seulement des données, mais également des métadonnées telles que des définitions de données, des sources, un lignage et des informations sur la qualité.
• Datamarts: Datamarts (aussi appelé marchés de l'information) sont des sous-ensembles personnalisés de l'entrepôt de données conçus pour des unités commerciales, des fonctions ou des applications spécifiques. Ils offrent une vue plus ciblée et personnalisée des données, améliorant ainsi les performances de l'analyse des données et du reporting.
• Outils d'accès aux données: Les outils d'accès aux données vous permettent de plonger dans l'entrepôt de données et les data marts. Nous parlons d'outils de requête et de reporting, d'outils de traitement analytique en ligne (OLAP), d'outils d'exploration de données et de tableaux de bord. Les outils d'accès aux données permettent aux utilisateurs d'analyser et de visualiser les données à leur manière.

Compte tenu de la nature généralement complexe de l'architecture de l'entrepôt de données, certaines bonnes pratiques en matière d'entrepôt de données se concentrent sur l'optimisation des performances, gouvernance des données et la sécurité, l’évolutivité et la pérennité, ainsi que la surveillance et l’amélioration continues.

Meilleures pratiques pour les entrepôts de données

L'adoption des meilleures pratiques d'entreposage de données adaptées aux besoins spécifiques de votre entreprise devrait être un élément clé de votre stratégie globale. stratégie d'entrepôt de données. Ces stratégies vous permettent d'optimiser les performances des requêtes, de renforcer la sécurité des données, d'établir des pratiques robustes de gouvernance des données et de garantir l'évolutivité.

Optimisation des performances

Augmenter la vitesse et l’efficacité des opérations des entrepôts de données est la clé pour libérer tout leur potentiel. Des techniques telles que l'indexation, le partitionnement, la mise en cache, la compression et le traitement parallèle jouent un rôle essentiel. Tenez compte des bonnes pratiques suivantes en matière d’entrepôt de données pour améliorer les performances :

1. Trouvez le bon équilibre avec l'indexation pour optimiser les performances des requêtes

Les index sont des structures de données qui stockent les valeurs d'une colonne spécifique ou d'une combinaison de colonnes, ainsi que des pointeurs vers les lignes qui les contiennent. Cette bonne pratique d’entrepôt de données vous permet d’accélérer la récupération des données de l’entrepôt de données en réduisant le nombre d’opérations d’E/S disque.

Grâce à l'indexation, votre entrepôt de données n'a plus besoin d'analyser l'intégralité de la table, améliorant ainsi les performances des requêtes. Par exemple, si vous disposez d'un tableau contenant des informations client, un index sur la colonne ID client vous permettra de trouver rapidement les enregistrements d'un client spécifique.

2. Lors du partitionnement, sélectionnez la colonne de droite, alignez-vous sur les modèles de requête et évitez un partitionnement excessif

Le partitionnement est le processus de division d'une grande table ou d'un index en unités plus petites et plus gérables appelées partitions. Le partitionnement améliore les performances en réduisant la quantité de données qui doivent être analysées, chargées ou mises à jour à la fois.

Le partitionnement peut également permettre d'adopter d'autres bonnes pratiques en matière d'entrepôt de données, telles que le traitement parallèle. Par exemple, si vous disposez d'une table contenant des données de ventes, vous pouvez la partitionner par date, région ou catégorie de produits pour optimiser les requêtes filtrées selon ces critères.

3. Utilisez la mise en cache pour augmenter les vitesses d'accès aux données

La mise en cache est une bonne pratique cruciale en matière d'entrepôt de données car elle vous permet de stocker les données fréquemment consultées ou les résultats de requêtes dans un emplacement de mémoire temporaire, tel que la RAM ou le SSD. La mise en cache peut améliorer les performances en réduisant la latence et en augmentant le débit des opérations de l'entrepôt de données. Par exemple, si vous disposez d'une requête qui calcule le revenu total pour chaque mois, vous pouvez mettre le résultat en cache et le réutiliser pour des requêtes ultérieures nécessitant les mêmes informations.

4. Utilisez la compression des données pour améliorer l'efficacité du stockage

La compression vous permet de réduire la taille des données en appliquant un codage ou un algorithme, tel que le codage par dictionnaire, le codage par longueur d'exécution ou le codage delta. La compression améliore les performances en économisant de l'espace disque, en réduisant la bande passante du réseau et en augmentant la quantité de données pouvant être traitées en mémoire.

Par exemple, si vous disposez d'un tableau contenant des informations sur le produit, vous pouvez compresser la colonne de description du produit en utilisant un algorithme basé sur un dictionnaire qui remplace les mots ou expressions répétés par des codes plus courts.

5. Accélérez l'exécution des requêtes avec le traitement parallèle

Le traitement parallèle permet d'exécuter plusieurs tâches ou requêtes simultanément en utilisant plusieurs processeurs, cœurs, threads ou machines. Le traitement parallèle améliore les performances de l'entrepôt de données en répartissant la charge de travail et en utilisant plus efficacement les ressources disponibles.

Par exemple, si votre requête joint deux grandes tables, vous pouvez utiliser le traitement parallèle pour diviser les tables en morceaux plus petits et les joindre en parallèle.

Gouvernance et documentation des données

L'établissement et l'application de règles, de politiques et de normes pour votre entrepôt de données constituent l'épine dorsale d'une gouvernance et d'une documentation efficaces des données. Des techniques telles que la gestion des métadonnées, le catalogage des données, le traçage du lignage des données et gestion de la qualité des données sont quelques-unes des meilleures pratiques en matière d'entrepôt de données que vous pouvez intégrer.

6. Maintenir un référentiel de métadonnées pour faciliter la découverte des données

La gestion des métadonnées vous permet de définir, collecter, stocker et conserver des métadonnées, qui sont des données sur les données. Les métadonnées décrivent la structure, la signification, l'origine et l'utilisation des données. Il s’agit d’un outil précieux pour gérer et suivre les changements et les impacts.

Garder une trace des métadonnées peut vous aider à comprendre les données, faciliter intégration de données, activez le traçage du lignage des données et améliorez qualité des données. Cela facilite non seulement la compréhension des données par l'utilisateur, mais facilite également la découverte, l'accès et l'analyse transparents des données.

7. Utiliser le catalogage des données pour améliorer l'accessibilité des données

Le catalogage des données est un inventaire consultable et consultable des actifs de données dans l'entrepôt de données. Il crée et gère un référentiel de métadonnées qui décrit les sources de données, les tables, les colonnes, les relations et les règles métier de l'entrepôt de données.

Le catalogage aide les utilisateurs à accéder à une source de vérité centralisée et consultable pour la découverte, l'exploration et la compréhension des données. Si vous disposez d'un entrepôt de données avec plusieurs schémas, tables et vues, un catalogue de données est essentiel pour conserver une interface unifiée et conviviale pour explorer et interroger les données.

8. Utilisez le profilage des données pour garantir la santé de vos données

Profilage des données est le processus d'analyse des données dans l'entrepôt de données pour découvrir leurs caractéristiques, telles que le type de données, le format, la plage, la distribution, la fréquence, l'unicité, l'exhaustivité, l'exactitude et les relations. Il permet d'évaluer sa structure, son contenu, sa qualité et sa distribution, d'identifier les anomalies et les erreurs des données et de déterminer nettoyage des données et les exigences de transformation. Le profilage des données vous donne un aperçu de la santé des données d'un actif de données particulier.

9. Améliorez la transparence des données grâce au traçage de la lignée

Le lignage des données est le processus de suivi de l'origine, de la transformation et de la destination de vos données dans l'entrepôt de données. Cela fournit un enregistrement clair et vérifiable du mouvement, du flux et de l’impact des données.

Le traçage du lignage des données permet de comprendre l'historique et le contexte des données, de vérifier l'exactitude et la fiabilité des données et de résoudre les problèmes liés aux données. Par exemple, si vous disposez d'une table contenant des données de ventes, vous pouvez utiliser le traçage du lignage des données pour afficher les systèmes sources, les processus ETL et les tables intermédiaires qui ont contribué aux données de la table.

10. Utilisez des métriques pertinentes pour surveiller en permanence la qualité des données

La surveillance de la qualité des données est le processus de mesure, de reporting et d'amélioration de la qualité des données dans l'entrepôt de données. Il permet de mesurer et de signaler la santé des données en fonction de paramètres prédéfinis. mesures de la qualité des données, tels que l'exactitude, l'exhaustivité, l'actualité, la validité ou l'unicité dans le temps. Grâce à la surveillance de la qualité des données, votre équipe peut être alertée des anomalies de données, des erreurs ou des modifications après le déploiement de l'entrepôt de données.

Mesures de sécurité

Protéger votre entrepôt de données contre tout accès, modification ou divulgation non autorisé nécessite des mesures de sécurité robustes. Le cryptage, le masquage des données, l’authentification, l’autorisation et l’audit constituent votre arsenal. Voici quelques bonnes pratiques en matière d’entrepôt de données pour garantir la sécurité des données :

11. Autorisez, contrôlez et surveillez l'accès aux données avec un contrôle d'accès basé sur les rôles

Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) aligne l'accès sur les rôles des utilisateurs, garantissant que les individus accèdent uniquement aux données et aux fonctions dont ils ont besoin. La gestion des autorisations contrôle le niveau d'accès en définissant les données ou les opérations que les utilisateurs ou les applications peuvent afficher, modifier ou exécuter.

En conséquence, RBAC simplifie la gestion de la sécurité des données et minimise les risques de violations et de fuites de données. Par exemple, si vous disposez d'un entrepôt de données avec plusieurs utilisateurs, vous pouvez utiliser RBAC pour attribuer différents rôles et privilèges aux utilisateurs, tels qu'administrateur, analyste ou visualiseur, et restreindre leur accès à des schémas, tables, colonnes ou requêtes spécifiques. .

12. Protégez les informations sensibles avec le cryptage des données

Le cryptage vous aide transformer les données ou des fichiers sous une forme illisible en utilisant une clé secrète ou un algorithme. Le chiffrement aide à prévenir les violations de données, le vol de données ou la falsification des données en rendant les données inaccessibles ou dénuées de sens pour des parties non autorisées.

Par exemple, si vous disposez d'un tableau contenant des données sensibles, telles que le SSN des clients, les adresses ou les numéros de carte de crédit, vous pouvez chiffrer les données avant de les stocker dans l'entrepôt de données ou de les transférer sur le réseau.

13. Utilisez le masquage dynamique pour masquer sélectivement les données

Le masquage des données est le processus de remplacement des données originales par des données fictives ou modifiées qui préserve le format et la fonctionnalité des données. Il peut protéger la confidentialité des données en masquant ou en masquant les informations sensibles ou identifiantes.

Par exemple, si vous disposez d'un tableau contenant des informations sur les clients, vous pouvez masquer les données en remplaçant les noms des clients par des noms aléatoires, les adresses par des adresses aléatoires ou les numéros de carte de crédit par des astérisques.

14. Gérer l'accès aux données avec l'authentification des utilisateurs

L'authentification est le processus de vérification de l'identité des utilisateurs ou des applications qui accèdent à l'entrepôt de données. L'authentification peut empêcher tout accès non autorisé en garantissant que seules les parties légitimes et autorisées peuvent accéder à l'entrepôt de données. Par exemple, si vous disposez d'un entrepôt de données avec plusieurs utilisateurs, vous pouvez utiliser l'authentification pour demander aux utilisateurs de fournir leurs noms d'utilisateur et mots de passe, ou d'autres informations d'identification, telles que des données biométriques ou des jetons, avant d'accéder à l'entrepôt de données.

15. Maintenir la responsabilité avec des audits réguliers

L'audit permet d'enregistrer et d'examiner les activités et les événements qui se produisent dans l'entrepôt de données. Il vous aide à surveiller les performances, l'utilisation et la sécurité de l'entrepôt de données en fournissant des journaux, des rapports et des alertes sur les données ou les opérations consultées, modifiées ou exécutées. Par exemple, si vous disposez d'un entrepôt de données avec plusieurs utilisateurs, vous pouvez utiliser l'audit pour suivre qui, quand, quoi et comment les utilisateurs ont accédé ou modifié les données de l'entrepôt de données.

Évolutivité et pérennité

Il est essentiel de garantir que votre entrepôt de données puisse évoluer avec la croissance future des données, des utilisateurs et des exigences commerciales. Des techniques telles que la planification des capacités, la conception modulaire et l'adoption du cloud computing sont vos stratégies privilégiées. Intégrez les bonnes pratiques suivantes en matière de conception d’entrepôt de données :

16. Tirer parti du cloud computing pour gérer de grands ensembles de données

Le cloud computing exploite des serveurs et des services distants pour stocker, traiter et analyser les données. Il offre évolutivité, flexibilité et rentabilité en permettant à l'entrepôt de données d'ajuster dynamiquement les ressources et les services en fonction de la demande et de ne payer que pour ce qui est utilisé.

Par exemple, si vous disposez d'un entrepôt de données devant gérer des volumes de données importants et variables, vous pouvez utiliser le cloud computing pour stocker les données dans des systèmes de stockage évolutifs et distribués, tels qu'Amazon S3 ou Google Cloud Storage, et traiter les données dans des plateformes de calcul évolutives et élastiques, telles qu'Amazon Redshift ou Google BigQuery.

17. Optimiser l'allocation des ressources en fonction de la charge de travail

La planification de la capacité permet aux utilisateurs d'estimer et de fournir les ressources et les services nécessaires pour répondre aux demandes actuelles et futures de l'entrepôt de données. La planification de la capacité permet d'éviter la dégradation des performances, le gaspillage des ressources ou l'interruption des services en garantissant que l'entrepôt de données dispose de ressources et de services suffisants et optimaux à tout moment.

Par exemple, si vous disposez d'un entrepôt de données devant prendre en charge un nombre croissant d'utilisateurs et de requêtes, vous pouvez utiliser la planification de la capacité pour surveiller et prévoir l'utilisation des ressources et des services, tels que le processeur, la mémoire, le disque, le réseau et la concurrence, et planifiez l’allocation, la mise à niveau ou la migration des ressources et des services en conséquence. Cela évite les pénuries de ressources, les goulots d'étranglement ou le surprovisionnement et garantit la disponibilité et les performances des données.

18. Sélectionnez la bonne technique de modélisation d'entrepôt de données

La modélisation de l'entrepôt de données est le processus de conception de la structure logique et physique de l'entrepôt de données, en fonction des exigences métier et des sources de données. L'exploitation du schéma approprié, tel qu'un schéma en étoile ou en flocon de neige, peut vous aider à optimiser votre entrepôt de données pour la création de rapports.

Pour ce faire, il organise les données en faits et en dimensions. La modélisation de l'entrepôt de données implique également l'application de diverses techniques, telles que la normalisation, la dénormalisation, l'agrégation et le partitionnement, pour optimiser l'entrepôt de données en termes de performances, de stockage et de convivialité.

Par exemple, la modélisation d'un entrepôt de données comme le schéma en étoile crée une table de faits centrale qui stocke les mesures des processus métier, et plusieurs tables de dimensions qui stockent les attributs descriptifs des faits. Ce schéma est simple, facile à comprendre et rapide à interroger, car il réduit le nombre de jointures et de tables impliquées.

Cependant, l'idéal la modélisation des données La technique de votre entrepôt de données peut différer en fonction de vos besoins. Par exemple, un schéma en étoile optimise les rapports de votre entrepôt de données, mais il peut également entraîner une redondance des données, des incohérences et des anomalies de mise à jour, car les mêmes attributs de dimension peuvent être répétés dans plusieurs tables.

19. Considérez l'approche de conception modulaire pour l'évolutivité et les performances

La conception modulaire est un principe de conception d'entrepôt de données qui préconise de diviser l'entrepôt de données en modules plus petits, indépendants et réutilisables. Cette approche peut améliorer l'évolutivité, la maintenabilité et les performances de l'entrepôt de données, ainsi que réduire la complexité et les coûts de développement et de test.

Un exemple de conception modulaire consiste à utiliser une architecture de coffre-fort de données composée de trois types de tables : hubs, liens et satellites. Les hubs stockent les clés métier des entités, les liens stockent les associations entre les entités et les satellites stockent les attributs et l'historique des entités.

Chaque table est un module qui peut être chargé, mis à jour et interrogé indépendamment sans affecter le reste de l'entrepôt de données. Comme modélisation dimensionnelle, suivre la conception du coffre-fort de données n'est idéal que dans certaines situations.

En savoir plus sur si vous avez besoin d'un coffre-fort de données.

Surveillance et entretien

La dernière de notre liste de bonnes pratiques en matière d’entrepôt de données est la surveillance des performances et la maintenance périodique. La clé du bon fonctionnement de votre entrepôt de données est de surveiller de près ses performances et de résoudre tout problème. Il comprend la gestion des erreurs, la sauvegarde et la récupération, ainsi que le test et le débogage de toutes les modifications que vous apportez.

20. Garantir le bon fonctionnement des opérations grâce à une surveillance continue des performances

La surveillance des performances offre des informations cruciales sur les goulots d'étranglement, les erreurs et l'inefficacité des opérations.

Supposons que vous disposiez d'un entrepôt de données qui stocke les données des réseaux sociaux pour une agence de marketing numérique. Vous voulez vous assurer que votre système fonctionne de manière fluide et fiable, en fournissant des résultats précis et opportuns à vos utilisateurs et clients. Une façon d’y parvenir consiste à mettre en œuvre une surveillance des performances dans votre entrepôt de données. Cela implique les étapes suivantes :

• Définir des mesures de performance: Vous devez définir et mesurer les indicateurs clés de performance (KPI) de votre entrepôt de données, tels que le temps de chargement des données, le temps de réponse aux requêtes, la qualité des données, la satisfaction des utilisateurs, etc. Vous pouvez également utiliser des outils et des techniques tels que des benchmarks, des références, et des seuils pour définir et comparer les normes et objectifs de performance.
• Collectez des données de performances : Vous devez collecter et stocker les données de performances de votre entrepôt de données, telles que le volume des données, la vitesse des données, la latence des données, les erreurs de données, l'utilisation des données, etc. Vous pouvez également utiliser des outils et des techniques tels que des journaux, des alertes et des notifications pour capturer et signaler les événements et incidents de performance.
• Analyser les données de performances : Vous devez analyser et interpréter les données de performances de votre entrepôt de données, par exemple en identifiant et en diagnostiquant les causes profondes, les impacts et les tendances des problèmes et anomalies de performances.

 

Astera : Renforcer les meilleures pratiques en matière d'entrepôt de données

Les entrepôts de données sont des atouts puissants et précieux pour les entreprises modernes. L'intégration des meilleures pratiques d'entrepôt de données dans la gestion de votre entrepôt de données garantit un environnement complet, performant et sécurisé, prêt à répondre aux demandes évolutives de votre entreprise.

Cependant, la conception et construire un entrepôt de données nécessite une planification, une mise en œuvre et une maintenance minutieuses et doit suivre certaines bonnes pratiques pour garantir leur fonctionnalité et leurs performances.

Un outil comme Astera est indispensable pour mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière d'entrepôt de données, car il répond aux complexités de la gestion des données, automatise les processus, garantit la qualité des données et offre la flexibilité nécessaire pour s'adapter à l'évolution des exigences de l'entreprise.

Pourquoi choisir Astera?

1. ETL/ELT à code zéro :
   • Avantage: Automatisez la création de flux de données sans effort pour un remplissage transparent des tables de base de données.
   • Impact: Rationalisez vos processus, économisant du temps et des ressources, tout en garantissant la précision de vos transitions de données.
2. Solution unifiée basée sur les métadonnées :
   • Avantage: Concevez, développez et déployez sans effort des entrepôts de données opérationnels à grand volume.
   • Impact: Découvrez une approche unifiée des solutions basées sur les métadonnées, favorisant la cohérence et simplifiant le cycle de vie de développement.
3. Validations et contrôles intégrés :
   • Avantage: Assurer le intégrité de vos données et modèle de données avec validations et contrôles intégrés.
   • Impact: Renforcez la qualité de vos données, en réduisant les erreurs et les écarts et en favorisant une base de confiance dans vos données.
4. Prise en charge de différents schémas :
   • Avantage: Adoptez la flexibilité avec la prise en charge de la modélisation dimensionnelle, coffre-fort de données 2.0, et schéma 3NF.
   • Impact: Adaptez votre entrepôt de données à vos besoins uniques, en s'adaptant de manière transparente à divers schémas.
5. Modeleur de données :
   • Avantage: Créez un modèle de données à partir de zéro ou générez-en un pour une base de données existante sans effort.
   • Impact: Accélérez votre processus de modélisation de données, en favorisant l'agilité dans l'adaptation aux exigences métier changeantes.
6. Pipelines de données automatisés :
   • Avantage: Faciliter l'automatisation pipelines de données avec une riche palette de plus de 200 transformations et une planification robuste.
   • Impact: Transformez votre paysage de gestion de données, en garantissant un flux transparent et efficace de la source à la destination.
7. Exactitude et fiabilité des données :
   • Avantage: Garantissez l’exactitude et la fiabilité des données grâce à des outils de validation complets.
   • Impact: Renforcez votre prise de décision avec des données fiables, réduisant ainsi le risque d’erreurs et améliorant la fiabilité globale.

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