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Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ? Définition, exemple et avantages (un guide complet)

16 janvier 2024

Imaginez que vous ayez des données provenant de diverses sources et services, tels que le marketing, les ventes, les bases de données financières et l'analyse Web. Comment prenez-vous vos décisions ? Asseyez-vous manuellement et combinez-vous les données de chaque source pour leur donner un sens ?

Vous pourriez le faire si vous disposez de quelques sources de données et d’un petit volume de données, mais aujourd’hui, lorsque vous avez de gros volumes de données entrant de gauche à droite, comment les combiner ? C'est ici que intégration de données et l'entrepôt de données entre en jeu. Il centralise toutes vos données en un seul endroit, afin que vous puissiez facilement obtenir des informations basées sur des données précises et holistiques.

Discutons de ce qu'est un entrepôt de données, comprenons ses processus, ses concepts et ses avantages, et explorons différents types de entreposage de données.

Dans ce blog, vous apprendrez :

  • Qu'est-ce qu'un entrepôt de données
  • Que sont OLAP et OLTP
  • Histoire des entrepôts de données
  • Types d'entrepôts de données
  • Architectures d'entrepôt de données
  • Schémas dans un entrepôt de données
  • Cas d'utilisation de l'entrepôt de données
  • Avantages pour les organisations
  • Comment Astera Data Warehouse Builder peut vous aider?

 

mise en page de l'entrepôt de données

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données?

Un entrepôt de données est un système de base de données relationnelle utilisé par les entreprises pour stocker des données à des fins d'interrogation, d'analyse et de gestion des enregistrements historiques. Il agit comme un référentiel central pour les données recueillies à partir de bases de données transactionnelles.

Il s'agit d'une technologie qui combine des données structurées, non structurées et semi-structurées provenant de sources uniques ou multiples pour fournir une vue unifiée des données aux analystes et aux utilisateurs professionnels pour une BI améliorée. Par conséquent, il est utilisé à des fins d'analyse et de reporting commercial, ce qui permet de conserver les enregistrements passés et d'analyser les données pour optimiser les opérations commerciales.

Un entrepôt de données est souvent confondu avec une base de données. Cependant, il y a une énorme différence entre les deux.

Alors qu'une base de données n'est qu'une technique conventionnelle pour stocker des données, un entrepôt de données est surtout destiné à l'analyse de données. Il conserve tout en un seul endroit à partir de nombreuses banques de données externes.

 

techniques Entreposage De Données Base de données
Objectif Stocker les données historiques sous une forme organisée pour faciliter l'analyse des données et la création de rapports. Pour gérer de grandes quantités de requêtes pour stocker des données en temps réel.
Méthode de traitement OLAP OLTP
Domaine Stocke les données de plusieurs sources. Généralement conçu pour une fonction commerciale spécifique.
Structure de la table Les tables sont dénormalisées. Les tables sont normalisées, c'est-à-dire divisées en plusieurs.
Récence des données Approfondit la fréquence de chargement des données. Temps réel. Les données sont constamment mises à jour.
Facilité d'analyse Plus facile à effectuer des analyses grâce à des données organisées. L'analyse est complexe en raison d'une structure normalisée.

 

Que sont OLAP et OLTP ?

Le traitement analytique en ligne (OLAP) et le traitement des transactions en ligne (OLTP) sont deux concepts distincts de l'entreposage de données. Chacun sert un objectif spécifique et possède des caractéristiques différentes.

OLAP est un système qui prend en charge l'analyse de données multidimensionnelles à grande vitesse sur d'énormes volumes de données. Ces données proviennent généralement d'un entrepôt de données, d'un magasin de données ou de tout autre magasin de données. OLAP permet d'analyser et de comprendre les données historiques et est utile pour exécuter ces fonctions :

  • Calculs analytiques complexes
  • Business intelligence (BI) de prévision des ventes
  • L'exploration de données
  • Analyse financière
  • Prévision des ventes
  • Preparation des prévisions financieres mensuelle, trimestriel et annuel

OLTP, quant à lui, est utilisé pour le traitement transactionnel et implique généralement de simples requêtes et mises à jour sur une grande quantité de données en temps réel par un grand nombre d'utilisateurs. Ces transactions se déroulent généralement sur Internet.

Il prend en charge le traitement à haute simultanéité et est optimisé pour des opérations de mise à jour et de suppression rapides. OLTP est le principal processus derrière les transactions aux guichets automatiques, les achats en magasin et les réservations d'hôtel.

OLAP OLTP
Effectue des analyses de données complexes pour une prise de décision intelligente Effectue des transactions importantes par plusieurs utilisateurs en temps réel
Conçu pour être utilisé par les scientifiques des données et les travailleurs du savoir Conçu pour les travailleurs de première ligne tels que les caissiers de banque, les caissiers et les responsables de la réception
La source de données a plusieurs schémas pour prendre en charge des requêtes complexes à partir de données actuelles et historiques S'appuie sur les systèmes de gestion de base de données traditionnels pour prendre en charge des volumes de données massifs dans les transactions en temps réel
Nécessite des charges de travail intensives en lecture et implique de grands ensembles de données Les charges de travail sont basées sur de simples opérations de lecture et d'écriture via Structured Query Language (SQL)

Histoire des entrepôts de données

Le concept d'entrepôt de données remonte au début des années 1980. Les premiers entrepôts de données dépendaient d'une grande quantité de redondance. Ils étaient principalement utilisés pour l'analyse de données, l'informatique décisionnelle et les systèmes d'aide à la décision (DSS).

Les entreprises avaient l'habitude de maintenir plusieurs environnements DSS qui s'adressaient à divers utilisateurs. Même si ces systèmes DSS utilisent les mêmes données, les utilisateurs doivent reproduire le processus de nettoyage, de collecte et d'intégration pour chaque environnement.

Depuis sa création, le concept d'entrepôts de données a évolué des magasins d'informations pour s'étendre à de vastes infrastructures d'analyse qui prennent en charge la gestion des performances et l'analyse opérationnelle. Aujourd'hui, les processus d'entrepôt de données ont évolué vers Entrepôt de données d'entreprise (EDW).

Types d'entrepôts de données (DWH)

En règle générale, les systèmes d'entreprise utilisent trois principaux types d'entrepôts de données (DWH) :

  1. Entrepôt de données d'entreprise (EDW): En tant qu'entrepôt de données centralisé, EDW offre une approche holistique de l'organisation et de la présentation des données.
  2. Magasin de données opérationnelles (ODS): Un magasin de données opérationnelles (ODS) est un type de magasin de données qui convient lorsque ni l'OLTP ni un DWH ne peuvent prendre en charge les exigences de création de rapports d'une entreprise.
  3. Magasin de données: Un data mart est conçu pour les données départementales, telles que les ventes, les finances et la chaîne d'approvisionnement.

Architectures d'entrepôt de données

Un entrepôt de données s'appuie sur une architecture à trois niveaux qui comprend :

  • Niveau inférieur (couche de stockage) : Cette couche comprend le support de stockage, le méta-référentiel, les data marts et le serveur de base de données
  • Niveau intermédiaire (couche de calcul) : Le niveau intermédiaire est le système de traitement analytique en ligne (OLAP). Il traite les requêtes complexes et présente les résultats sous une forme adaptée à l'analyse des données et à l'informatique décisionnelle.
  • Niveau supérieur (couche de services) : Cette couche représente le frontal de l'utilisateur avec un tableau de bord visuel pour permettre l'analyse et la création de rapports.

Schémas dans un entrepôt de données

Un schéma dans un entrepôt de données définit plusieurs manières d'organiser le système avec des entités de base de données telles qu'une table de dimension, des tables de faits et leur association logique. Il existe trois principaux types de schémas dans un entrepôt de données.

Schéma en étoile

A schéma en étoile organise les données dans une table de faits centrale et un ensemble de tables de dimensions. Il est utilisé pour dénormaliser les données et ajouter des colonnes redondantes aux tables de dimensions pour des requêtes de données plus rapides.

La table de faits contient les mesures ou les métriques des données, tandis que les tables de dimension fournissent le contexte des données, telles que l'heure, l'emplacement ou les détails du produit. Un schéma en étoile s'adapte bien aux modèles OLAP pour de meilleures performances de requête par rapport aux données normalisées.

Flocon

Un schéma en flocon de neige est une variante du schéma en étoile, dans lequel la table de faits est connectée à plusieurs tables de dimensions normalisées. Cela signifie qu'ils sont divisés en plusieurs tables enfants. Par rapport au schéma en étoile, Snowflake bénéficie d'une redondance limitée des données, ce qui contribue à améliorer intégrité des données mais au prix d'une réduction des performances des requêtes.

Constellation des faits

La constellation de faits implique plusieurs tables de faits qui partagent les mêmes tables de dimensions. La dimension partagée dans ce schéma est appelée dimensions conformes. Une constellation de faits est un hybride du schéma étoile et flocon de neige. Il utilise à la fois des tables de dimensions normalisées et dénormalisées.

Le schéma de constellation de faits est également appelé schéma de galaxie, car la disposition des dimensions et des tables de faits ressemble à un amas d'étoiles dans une galaxie.

Cas d'utilisation de l'entrepôt de données

Un entrepôt de données a de nombreuses applications dans le monde de l'entreprise pour faciliter les décisions commerciales. Examinons quelques exemples de la façon dont ils sont utilisés dans diverses industries.

En détail

Pour le commerce de détail, un bon exemple serait un magasin de données de vente au détail qui intègre des informations sur les clients provenant de caisses enregistreuses, de listes de diffusion, de sites Web et de cartes de commentaires.

Dans le domaine de la santé

In soins de santé, ces magasins de données centraux sont utilisés pour enregistrer les informations sur les patients provenant de différentes unités de l'unité médicale. Cela comprendrait les informations personnelles des patients, les transactions financières avec l'hôpital et les données d'assurance. Un entrepôt de données consolide et connecte toutes ces données via le schéma de la base de données.

En construction

De même, les entreprises de construction ont besoin de données sur chaque achat effectué pendant la durée de la construction. Cet achat doit être attribué à une source pour prendre des décisions financières. Il en va de même pour les salaires des employés contractuels.

Les principaux décideurs peuvent utiliser les données enregistrées dans un magasin de données à des fins de veille stratégique pour estimer les dépenses globales de l'entreprise sur un seul chantier de construction.

En finance

Les banques, les compagnies d'assurance, les sociétés de négoce et d'autres entités liées au secteur financier ont besoin de données précises à tout moment. Une bonne validation des données dans les bases de données et une connexion appropriée avec d'autres tables de la base de données permettent d'atteindre cet objectif.

Ce ne sont que des exemples de la façon dont les entrepôts de données sont largement utilisés dans différentes industries et à diverses fins. Puisqu'il ne s'agit que d'un stockage organisé de données brutes, ils peuvent servir à de nombreuses fins pour l'utilisateur final.

Avantages pour les organisations

Maintenant que nous savons comment fonctionnent les entrepôts de données, examinons les avantages des entrepôts de données et comment ils peuvent aider votre entreprise à se développer et à évoluer. Que vous possédiez une agence de marketing numérique ou que vous disposiez d'une configuration traditionnelle, l'entreposage de données peut apporter plusieurs avantages à votre entreprise.

Vous trouverez ci-dessous 7 avantages clés de l'entreposage de données pour votre entreprise:

1. Gain de temps

Dans le monde moderne et rapide de la concurrence acharnée, votre capacité en tant qu'entreprise à prendre rapidement des décisions raffinées est essentielle pour devancer vos adversaires.

Un DWH vous donne accès à toutes vos données requises en quelques minutes, de sorte que vous et vos employés n'ayez pas à redouter une échéance qui approche. Il vous suffit de déployer votre modèle de données pour acquérir des données en quelques secondes. La plupart des solutions d'entreposage vous permettent de le faire sans utiliser de requête complexe ou d'apprentissage automatique.

Avec l'entreposage de données, votre entreprise n'aura plus à compter sur la disponibilité d'un expert technique 24 / 7 pour résoudre les problèmes liés à la récupération d'informations. De cette façon, vous économiserez beaucoup de temps.

2. Améliore la qualité des données

Maintenir qualité des données contribue à garantir que les politiques de votre entreprise sont basées sur des informations précises sur vos efforts d’entreprise.

Vous pouvez transformer des données à partir de plusieurs sources dans un arrangement partagé en comprenant l’entreposage de données. Ainsi, vous pouvez garantir la fiabilité et la qualité de vos données d’entreprise. De cette façon, vous pouvez identifier et supprimer les erreurs répliquées, mal enregistrées et toute autre erreur.

Améliorer la qualité des données dans un entrepôt de données

Photo tirée de intellipaat.com/blog/tutorial/data-warehouse-tutorial/data-warehouse-quality-management/

Mise en place d'un gestion de la qualité des données programme et l’amélioration de l’intégrité des données peuvent être coûteuses et laborieuses pour votre entreprise. Vous pouvez facilement utiliser un entrepôt de données pour éliminer bon nombre de ces désagréments tout en économisant de l'argent et en améliorant l'efficacité globale de votre organisation.

Après tout, une mauvaise qualité des données constitue un fardeau pour votre entreprise et peut nuire à l’efficacité globale de vos plans.

3. Améliore l'intelligence d'affaires

Vous pouvez utiliser un entrepôt de données pour collecter, assimiler et dériver des données de n'importe quelle source et mettre en place un processus pour tirer parti de l'analyse commerciale. En conséquence, votre BI s'améliorera à pas de géant, grâce à la capacité d'intégrer sans effort des données provenant de sources distinctes.

Avouons-le : recouper de nombreuses banques de données peut être difficile et parfois peu pratique. Mais, avec un entrepôt de données en place, tous les membres de votre équipe peuvent avoir une compréhension intégrée de toutes les informations pertinentes à temps.

Différentes couches dans une définition d'entrepôt de données de système de Business Intelligence

Photo tirée de www.cleveroad.com/blog/bi-developer-roles-and-responsabilités

Un EDW permet à vos équipes commerciales et marketing de suivre et d'identifier lesquelles de vos cibles sont dynamiques et ont des comptes sur les sites de réseaux sociaux. Ainsi, si vous organisez une promotion qui cible les femmes d'une vingtaine d'années travaillant dans l'industrie de la beauté, votre équipe peut récupérer les profils de votre public cible en utilisant votre lac de données en quelques secondes. Ils n'auront même pas à recouper les feuilles de calcul et les banques de données.

4. Conduit à la cohérence des données

Un autre avantage important de l'utilisation de magasins de données centraux est l'uniformité des mégadonnées. Votre entreprise peut bénéficier d'un stockage de données ou d'un magasin de données dans le cadre d'un arrangement similaire. Comme l'entreposage de données stocke de grandes quantités de données provenant de diverses sources, comme un système transactionnel, de manière cohérente, chaque source générera des résultats synchronisés avec d'autres sources.

Cela garantit une meilleure qualité et cohérence des données. Par conséquent, vous et votre équipe pouvez être assurés que vos données sont correctes, ce qui se traduira par des décisions d'entreprise plus réfléchies.

5. Améliore le retour sur investissement (ROI)

Selon un rapport de International Data Corporation (IDC), l’utilisation d’un entrepôt de données génère une moyenne Retour sur investissement de 5 pour l'année 112 avec une période de récupération moyenne de 1.6 années.

Il vous permet d'augmenter votre retour sur investissement global en exploitant la valeur et les informations implantées dans de nombreuses banques de données. À mesure que vous utilisez de plus en plus les informations consolidées et organisées au sein du magasin central, vous tirez davantage profit de votre investissement.

Ainsi, vous pouvez élucider, énumérer et valider l'efficacité de vos initiatives auprès de la haute direction en termes d'amélioration du ROI.

6. Stocke les données historiques

Le stockage de grands volumes de données historiques à partir de bases de données au sein d'un entrepôt de données permet d'enquêter facilement sur différentes phases et tendances temporelles, ce qui peut avoir un impact considérable sur votre entreprise. Ainsi, vous pouvez prendre des décisions d'entreprise supérieures concernant vos stratégies commerciales avec les bonnes données en temps réel.

De plus, prédire les résultats de vos processus d'affaires est un aspect important d'être un homme d'affaires ingénieux. Prévoir l'avenir sans une compréhension tangible de vos réalisations et déceptions historiques peut être difficile.

Par exemple, supposons que vous possédiez une marque de mode. Vous envisagez de lancer une campagne promotionnelle pour votre nouvelle ligne de vêtements. La mise en place d'un référentiel central vous permet d'accéder et d'analyser les données historiques de vos campagnes précédentes pour identifier quelle approche a le mieux fonctionné et comment vous pourriez l'imiter dans les promotions à venir.

Vous ne pouvez pas vous attendre à stocker et analyser des données passées aussi complètes dans une banque de données conventionnelle. Ainsi, utiliser EDW vous donne un avantage dans vos démarches commerciales.

7. Augmente la sécurité des données

Saviez-vous que les complications liées aux données coûtent plus cher à un grand nombre d'entreprises qu'un énorme cinq millions de dollars chaque année?

Mais, avec l’entreposage de données, vous pouvez vous épargner les tracas de la sécurité supplémentaire des données.

En tant qu'entreprise qui traite régulièrement les informations des clients, votre première priorité est de protéger les informations de vos clients actuels et potentiels. Par conséquent, pour échapper à toutes les nuisances futures, vous prenez toutes les mesures nécessaires pour échapper aux violations de données. En utilisant une solution d'entreposage, vous pouvez garder toutes vos sources de données consolidées et protégées. Cela réduira considérablement la menace d'une violation de données.

Un entrepôt de données permet une sécurité améliorée en offrant des caractéristiques de sécurité de pointe intégrées dans sa configuration. L'information des consommateurs est une ressource précieuse pour toute entreprise. Mais une fois que la sécurité devient un problème, cette information devient votre principal fardeau.

Ce ne sont là que quelques-uns des avantages que l'entreposage de données offre à votre entreprise. Il fournit une intelligence économique améliorée, une aide à la décision robuste, des pratiques commerciales supérieures et un traitement analytique efficace.

Comment Astera Data Warehouse Builder peut vous aider?

Un EDW peut sembler être un investissement énorme aujourd'hui. Cependant, cela peut vous aider à récolter un maximum de bénéfices à l'avenir.

Si vous recherchez un moyen plus simple de mettre en œuvre un entrepôt de données, alors AsteraData Warehouse Builder de peut aider à automatiser facilement la création d'un entrepôt de données d'entreprise. Il accélère :

  • Transformer et intégrer des données disparates
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