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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.

Modernisation de l'entrepôt de données : un guide complet

25 janvier 2024

Les systèmes existants sont souvent profondément ancrés dans les opérations d’une entreprise, en particulier lorsqu’elle est en activité depuis de nombreuses années. Les organisations continuent souvent de s'appuyer sur ces systèmes, tels que les entrepôts de données, car toute modification de l'infrastructure informatique implique des risques potentiels. Cependant, la modernisation des entrepôts de données est aujourd'hui une nécessité absolue, compte tenu de l'augmentation sans précédent des volumes et de la complexité des données.

Ce blog vous sert de guide pour la modernisation des entrepôts de données. Nous parlerons des principaux facteurs, des stratégies et des facteurs à prendre en compte avant de moderniser votre entrepôt de données.

Qu'est-ce que la modernisation de l'entrepôt de données?

A entrepôt de données est là pour vous aider à prendre de meilleures décisions. Mais il est révolu le temps où un rapport quotidien en fin de journée serait assez bon pour répondre à la plupart des demandes de votre entreprise. Les entreprises ont désormais besoin d'informations et de rapports précieux temps réel, et les entrepôts de données existants ne peuvent pas répondre à ces exigences modernes en matière de donnéeshttps://www.astera.com/solutions/technology-solutions/data-warehousing/ds ; ils n’ont pas non plus été conçus pour cela.

La modernisation des entrepôts de données consiste à réorganiser et à étendre votre infrastructure d'entrepôt de données pour profiter des avantages de technologies plus récentes et plus avancées. Cela implique l’adoption de solutions modernes de stockage, de traitement et d’analyse des données, incluant souvent des plates-formes basées sur le cloud, pour améliorer l’évolutivité, l’agilité et les performances globales.

Cela implique également la migration et la transformation des données, l'optimisation des performances des requêtes, le renforcement de la gouvernance des données et la garantie de la conformité, tout en permettant aux organisations d'exploiter la puissance du Big Data, de l'analyse en temps réel et de la business intelligence avancée pour une prise de décision plus éclairée.

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Principaux moteurs de la modernisation de l'entrepôt de données

Chaque entreprise a ses propres raisons de moderniser son entrepôt de données, mais il existe certains facteurs communs qui sont également applicables. Ceux-ci inclus:

Moteurs d'activité

Les facteurs les plus critiques de la modernisation des entrepôts de données sont souvent liés à l'entreprise, et à juste titre : le véritable retour sur investissement d'un entrepôt de données se mesure par sa capacité à prendre de meilleures décisions commerciales. Voici une liste des plus courants :

  • Nouvelles exigences commerciales: À mesure qu’une entreprise se développe, elle a besoin de plus en plus de données pour soutenir ses objectifs commerciaux. Mais à mesure qu’un entrepôt de données vieillit, sa capacité à répondre aux nouvelles exigences commerciales devient limitée. En fin de compte, il devient essentiel pour les entreprises de se moderniser afin de garantir qu’elles continuent de recevoir des informations précises et opportunes sur leurs données.
  • Meilleure collaboration entre les utilisateurs informatiques et professionnels: Souvent, les équipes métiers et les équipes informatiques ont des objectifs distincts et mal alignés, ce qui entraîne des retards dans le reporting et l'analyse. Imaginez un scénario dans lequel les utilisateurs professionnels souhaitent ajouter un nouveau KPI à l'un de leurs rapports, mais l'équipe informatique est trop occupée par l'entretien et la maintenance d'un entrepôt de données existant.
  • Prise en charge de la BI et de l'analyse en libre-service: Outils de Business Intelligence (BI) et d'analyse ont considérablement évolué au cours des dernières décennies, permettant aux utilisateurs professionnels de générer plus facilement les rapports et les informations dont ils ont besoin directement à partir des données. Toutefois, si vous disposez toujours d’un entrepôt de données existant au niveau du back-end, il peut être difficile d’adapter la vitesse et le volume de données auxquels les utilisateurs professionnels s’attendent et dont ils ont besoin en libre-service.
  • Pression de la concurrence: Les informations en temps réel constituent l’une des tactiques les plus intelligentes pour battre la concurrence. Les informations en temps réel permettent aux entreprises d'ajuster leurs campagnes de vente et de marketing, ce que les anciens entrepôts de données ne sont pas conçus pour offrir.

Pilotes technologiques

Toute équipe informatique travaillant à la maintenance et à l’entretien d’un entrepôt de données existant sait à quel point cela peut être difficile. Voici quelques-uns des moteurs technologiques les plus urgents pour la modernisation du DW :

  • Prise en charge des plates-formes et des systèmes modernes: En tant qu'entreprise, il est important de rester à la pointe des avancées technologiques pour rendre vos processus plus efficaces et plus fiables. Un bon exemple de ceci est le chemin parcouru par le code zéro Outils ETL, les plateformes d'automatisation de BI en libre-service et de DW sont apparues au cours de la dernière décennie. Du codage manuel des données et des pipelines de reporting à l'automatisation de presque tous les aspects de entreposage de données conduisant à des solutions de reporting et d'analyse plus rapides et précises, la modernisation de votre architecture ouvre la voie à l'intégration de technologies plus récentes pour une prise de décision agile.
  • Nouveaux types de données: Les données sont désormais de toutes tailles et de toutes formes (ou devrions-nous dire « types »). Nous avons des données structurées, des données semi-structurées et des données non structurées (qui sont stockées au format texte brut ou JSON) et des plates-formes plus récentes telles que NoSQL. Pour pouvoir traiter et stocker toutes ces données, les entreprises doivent étendre leur entrepôt de données pour prendre en charge ces types de données et ces plates-formes.

Moteurs stratégiques

Les moteurs stratégiques consistent à être proactif et à regarder vers l'avenir pour garantir que votre entreprise dispose d'un entrepôt de données évolutif et rentable. L'objectif ici est d'économiser du temps, de l'argent et des efforts consacrés à la maintenance, à la mise à niveau et à l'entretien de votre entrepôt de données. Certains des moteurs stratégiques importants sont :

Besoin d'une architecture évolutive et flexible: La plupart des entrepôts de données existants ont été conçus en gardant à l’esprit une structure de reporting uniforme et cohérente. Cependant, une telle architecture est rigide et ne permet pas de répondre à de nouvelles exigences. Cela nécessite également beaucoup de capital et de planification préalable pour pouvoir s'adapter à des volumes croissants de données. À mesure que le besoin d’évolutivité et de flexibilité augmente, les entreprises doivent se tourner vers une architecture d’entrepôt de données moderne qui peut s’étendre et évoluer au fur et à mesure que les exigences de l’entreprise évoluent.

Meilleure sécurité, confidentialité et gouvernance: Depuis l'introduction du RGPD, les entreprises souhaitent améliorer la gouvernance des données et prendre des initiatives de sécurité pour protéger leurs données. Un moteur stratégique de la modernisation consiste à adopter les meilleures pratiques de sécurité et à adhérer aux normes et réglementations modernes pour améliorer la sécurité, la confidentialité et la gouvernance de votre entrepôt de données. Par exemple, la modernisation de votre architecture vous donne la possibilité de découvrir et de documenter tous les aspects de vos données, qui les a utilisées et comment, ainsi que tous les processus qu'elles ont traversés avant d'atteindre leur destination finale. Cela vous permet de garantir une meilleure gouvernance et le respect de la disposition pour une traçabilité rapide en cas de problème.

Réduction des coûts:  Des outils d'entrepôt de données modernes tels que Astera DW Builder simplifie grandement la création et la maintenance d'un entrepôt de données et réduit les coûts de plusieurs manières. Pour commencer, ces outils conviviaux et intuitifs vous offrent l'avantage de travailler avec une plateforme unique et unifiée qui gère tous les principaux aspects de la création d'un entrepôt de données moderne, tels que la modélisation des données, la génération de code ETL, la gestion des métadonnées, la gestion de la qualité des données. , et le profilage, et plusieurs autres. De plus, ils offrent un environnement de développement sans code/low code pour vous permettre de travailler avec une petite équipe de développeurs, économisant ainsi les coûts associés à l'embauche de ressources supplémentaires. Enfin, ces outils vous permettent de travailler par itérations rapides, permettant à votre équipe d'introduire des modifications dans votre entrepôt de données au rythme de l'entreprise.

Stratégies de modernisation de l'entrepôt de données

Comment moderniser votre entrepôt de données ? Allez-vous tout supprimer et reconstruire à partir de zéro, ou ajoutez-vous des éléments à votre entrepôt de données existant ? Vous pouvez faire les deux. Voici les trois méthodes les plus efficaces pour moderniser l'entrepôt de données :

1. Entreposage de données dans le cloud

La première méthode consiste à déplacer vos anciens systèmes sur site vers un entrepôt de données basé sur le cloud. Cette approche présente plusieurs avantages, notamment :

  • La payer au fur et à mesureLe modèle du cloud permet de réduire considérablement les coûts - vous ne payez que pour le stockage et le calcul que vous utilisez.
  • Une élasticité plus élevée puisque vous pouvez facilement faire évoluer un entrepôt de données sur le cloud à mesure que le volume de données augmente.
  • Zéro frais de maintenance et de support.
  • Les intégrations avec d'autres services et applications basés sur le cloud sont beaucoup plus simples et plus rapides.

En gardant ces avantages à l’esprit, nous recommandons cette approche aux entreprises qui souhaitent réduire les coûts élevés et la complexité liés à la maintenance de l’infrastructure sur site. En fait, les statistiques montrent même qu'un majorité des entrepôts de données sont maintenant déjà partiellement ou complètement sur le cloud.

2. Automatisation de l'entrepôt de données

L'automatisation des entrepôts de données (DWA) joue un rôle important en permettant et en facilitant les efforts de modernisation des entrepôts de données. Les outils DWA automatisent de nombreuses tâches chronophages et répétitives impliquées dans l'entreposage de données, telles que les processus ETL, la génération de code et la conception de schémas, ce qui accélère le développement et le déploiement d'entrepôts de données.

Une grande partie de l’automatisation des entrepôts de données implique de répondre à l’évolution des exigences commerciales et des sources de données. DWA prend en charge les méthodologies de développement agiles, ce qui facilite l'itération sur les conceptions d'entrepôts de données et l'adaptation à l'évolution des besoins.

3. Étendez votre entrepôt de données existant

Parfois, les entreprises souhaitent conserver leurs systèmes sur site et existants pour des raisons telles que la conformité et la sécurité. Mais cela ne signifie pas qu’ils ne peuvent pas récolter les fruits de la modernisation. Dans de tels scénarios, l’extension de votre entrepôt de données existant est la méthode recommandée pour moderniser votre écosystème de données.

Dans cette méthode, vous intégrez vos sources héritées avec des outils modernes et des plates-formes cloud pour améliorer l'évolutivité et l'agilité de votre entrepôt de données. Alors que certains composants hérités restent intacts, d'autres composants sont modernisés, et vous vous basez sur cela pour ajouter de nouvelles fonctionnalités à l'aide d'outils d'intégration et d'automatisation modernes.

Les avantages de cette approche sont:

  • Une puissance de traitement et une capacité de stockage supplémentaires peuvent être ajoutées à la demande avec une plate-forme cloud moderne, améliorant ainsi l'évolutivité et réduisant les coûts de mise à niveau matérielle.
  • Vous permet de disposer d'un environnement plus contrôlé pour expérimenter les plates-formes modernes et le cloud puisque vous disposez déjà de votre entrepôt de données existant.

4. Démarrez un nouveau projet

Cette méthode implique l'utilisation d'outils, de plates-formes et de pratiques modernes pour lancer une nouvelle initiative d'entrepôt de données. Par exemple, si vous envisagez de lancer une initiative d'analyse pour une unité commerciale, cela peut être une bonne occasion de lancer ce nouveau projet dans une optique de modernisation.

Contrairement au lancement d'un nouveau projet d'analyse à l'aide de systèmes hérités, les avantages de cette méthode sont les suivants:

  • Prise en charge d'un effort de développement agile et flexible puisque les outils modernes et les plates-formes cloud vous permettent d'expérimenter, de tester et de faire évoluer des idées rapidement sans investissement lourd ni longs temps de développement.
  • Meilleur soutien pour Automatisation DWdes outils et des solutions tels que Astera Le générateur DW vous permet d'adapter et d'étendre vos efforts d'analyse avec un minimum d'effort.

Si vous n'avez pas encore construire un entrepôt de données ou pensez que votre entrepôt de données existant ne sera pas en mesure de prendre en charge votre prochaine initiative d'analyse, alors cette approche est recommandée pour garantir de meilleures performances et des résultats rapides.

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Comment mettre en œuvre la modernisation de l'entrepôt de données

La modernisation d'un entrepôt de données est une entreprise complexe et critique qui implique une série de considérations pour garantir une transition réussie. Voici quelques facteurs clés à garder à l’esprit :

  1. Évaluez votre situation actuelle

Faites une liste de toutes les sources de données et voyez quelles données doivent être migrées. Vous ne pouvez pas simplement vider toutes les données de votre entrepôt de données. Alors, choisissez les données dont vous avez besoin pour votre analyse.

  1. Choisissez la bonne technologie

Lorsque vous connaissez vos objectifs commerciaux, vous devez choisir la technologie/plateforme pour votre entrepôt de données. Vous pouvez choisir entre Google BigQuery, Amazon Redshift ou même Snowflake. Toutes ces plates-formes prennent en charge différentes architectures d'entreposage de données. Par exemple, Snowflake possède différents composants pour le stockage et le calcul, que vous pouvez facilement faire évoluer. Pour d'autres, vous devrez peut-être les compléter avec une solution de stockage de données telle qu'Amazon S3.

  1. Intégration Des Données

Une fois que vous avez la liste de vos sources de données, vous avez besoin d'une stratégie pour intégrer les données de toutes ces sources. Vous pouvez opter pour un outil d'intégration de données doté de connecteurs intégrés, afin qu'il soit plus facile de se connecter à ces sources et d'en extraire des données.

  1. Construire des pipelines ETL modernes

Qu’entendons-nous par pipelines ETL modernes ? Dans le passé, les développeurs écrivaient du code pour créer des pipelines ETL. Ces pipelines manuels étaient sujets aux erreurs et ne pouvaient pas gérer de gros volumes de données. Les pipelines ETL modernes sont résistants aux pannes et également automatisés.

Vous pouvez utiliser un outil ETL sans code comme Astera Centerprise pour créer des pipelines ETL dans une interface visuelle.

Lorsque vous effectuez des pipelines ETL avec Astera Centerprise, vous bénéficiez de contrôles de qualité des données et de mécanismes de validation intégrés pour identifier et résoudre les problèmes de qualité des données au cours du processus ETL.

De plus, vous pouvez planifier et orchestrer des tâches ETL, ce qui facilite la gestion et l'automatisation des flux de travail complexes.

  1. Assurer la qualité des données

Tout le succès de votre projet dépend de la migration ou non des données de qualité vers votre entrepôt de données, c'est pourquoi il est important de mettre en œuvre des mesures strictes de qualité des données. Avant de faire quoi que ce soit, établissez un cadre de gouvernance des données solide avec des rôles et des responsabilités clairs. Nommez des gestionnaires de données responsables de la qualité des données dans leurs domaines respectifs. Une fois que vous avez terminé, voici quelques choses supplémentaires que vous pouvez faire :

  • Définissez des règles de validation des données et des règles métier pour garantir la qualité des données à la source, puis appliquez ces règles pendant les processus ETL.
  • Implémentez des fonctionnalités de lignage et de traçabilité des données pour suivre l'origine et la transformation des données afin de vous aider à identifier où les problèmes de qualité des données ont été introduits.
  • Utilisez les transformations de données pour gérer les valeurs nulles, les inexactitudes et standardiser les formats de données.
  1. Démarrer la modélisation des données

Vous devez sélectionner un modèle de données qui correspond aux besoins de votre entreprise. Par exemple, optez pour un schéma en étoile lorsque votre objectif principal est d'optimiser les performances des requêtes et de simplifier la récupération des données à des fins d'analyse ou de reporting. S'il existe des relations complexes dans vos données, il est préférable de choisir un schéma Snowflake.

  1. Mettre en œuvre la gestion des coûts

L’un des facteurs les plus importants à prendre en compte est la gestion des coûts. Les entrepôts de données cloud proposent le modèle de paiement à l'utilisation. Cependant, les coûts peuvent rapidement devenir incontrôlables. Assurez-vous donc de choisir les ressources de calcul et de stockage appropriées en fonction de vos besoins réels.

Évitez le surprovisionnement, car cela peut entraîner des coûts inutiles. Mettez en œuvre des politiques d’archivage et de conservation des données pour gérer efficacement les données historiques. Déplacez les données moins fréquemment consultées vers des options de stockage moins coûteuses, telles que le stockage objet, tout en conservant les données fréquemment utilisées dans un stockage hautes performances.

Envisagez d'utiliser des options de hiérarchisation des données et de stockage à froid basées sur le cloud pour réduire davantage les coûts des données moins fréquemment consultées.

Modernisation de l'entrepôt de données : quelle est la prochaine étape ?

Le passage à un entrepôt de données cloud n'est qu'une partie de l'histoire, vous devez également garder à l'esprit le suivi et la maintenance de votre nouvelle infrastructure. Voici ce que vous devez faire ensuite :

  1. Surveillez le temps nécessaire à l'exécution des requêtes dans l'entrepôt de données.
  2. Identifiez les requêtes à exécution lente et déterminez la cause du retard.
  3. Configurez des mécanismes de gestion des erreurs et des exceptions pour enregistrer et surveiller les problèmes, tels que les échecs de requêtes et les goulots d'étranglement des performances.
  4. Implémentez des mécanismes de mise en cache pour stocker les résultats des requêtes fréquemment consultés. La mise en cache peut réduire la charge de travail sur l'entrepôt de données pour les données fréquemment demandées.
  5. Implémentez des stratégies de partitionnement de données pour les tables volumineuses afin d'améliorer les performances des requêtes en réduisant la quantité de données à analyser.
  6. Examinez régulièrement les stratégies d’archivage et de hiérarchisation des données pour garantir que les données historiques sont correctement stockées et accessibles en cas de besoin.
  7. Assurez-vous que les politiques de conservation des données sont respectées. Archivez ou supprimez les données qui ne sont plus nécessaires et mettez en œuvre des stratégies de purge des données.

Une solution révolutionnaire pour la modernisation de l'entrepôt de données

Les avantages de l'entrepôt de données moderne sont immenses, et vous ne voulez pas attendre que vos systèmes hérités cèdent et cesser de fournir de la valeur avant de prendre l'initiative de modernisation. Si vous recherchez une solution fiable et puissante pour la modernisation de l'entrepôt de données, Astera DW Builder est la réponse.

Astera Constructeur DW est une suite d'entrepôt de données tout-en-un qui utilise une architecture basée sur les métadonnées pour vous aider à créer et à gérer votre entrepôt de données. Que vous souhaitiez amener votre architecture de données d'entreprise vers Snowflake, Microsoft Azure, Oracle ou Amazon Redshift, vous pouvez compter sur la plate-forme pour moderniser votre entrepôt de données vers la destination souhaitée. Vous pouvez effectuer une modélisation de données dimensionnelles, apporter des données avec plus de 40 sources, créer des pipelines ETL, générer du code natif de plate-forme cible, appliquer plus de 600 transformations et effectuer une automatisation d'entrepôt de données, le tout via une seule plate-forme.

Astera DW Builder se trouve au cœur même de l'entrepôt de données moderne, s'occupant pour vous de tout le développement de bas niveau afin que votre équipe informatique puisse se concentrer sur les résultats (c'est-à-dire les informations et les rapports de haute qualité) plutôt que sur le processus. Découvrez comment vous pouvez assurer le succès de votre projet de modernisation d'entrepôt de données avec Astera DW Builder par planifier une démonstration avec nos experts produits aujourd'hui

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