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Table des matières
L'automatisé, Pas de code Pile de données

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

Les 8 meilleurs outils d'entrepôt de données pour 2024

6 février 2024

Le marché mondial des outils d’entreposage de données touché 31.85 milliards de dollars en 2023, contre 27.93 milliards de dollars en 2022. Les chiffres représentent l’importance et la prévalence croissante de entreposage de données dans le monde des affaires. Alors, quelle est la raison de cette croissance ? Pourquoi les outils d’entrepôt de données deviennent-ils soudainement au centre de l’attention ?

La principale raison de la popularité croissante des outils d’entreposage de données est la quantité croissante de données. Les outils d’entreposage de données constituent la meilleure solution pour maîtriser l’augmentation du volume et de la variété des données. Ils peuvent consolider et organiser de vastes volumes de données provenant de diverses sources et faciliter des analyses avancées.

Dans cet article, nous discuterons de tout sur les outils d'entrepôt de données, de leurs avantages et de certaines des meilleures options du marché.

Que sont les outils d’entrepôt de données ?

Les outils d'entrepôt de données sont des applications ou plates-formes logicielles conçues pour faciliter le processus de collecte, de stockage, de gestion et d'analyse de grands volumes de données provenant de diverses sources, telles que bases de données, feuilles de calcul, services cloud et même appareils IoT. Cette centralisation rationalise gestion des données et élimine le besoin de naviguer à travers plusieurs silos de données.

Le but principal d'un entrepôt de données est qu'il permet aux utilisateurs de récupérer et d'analyser plus facilement les données. Les outils d'entrepôt de données vous permettent de définir le niveau de détail ou de granularité auquel les données sont stockées, allant des données hautement agrégées aux données plus fines au niveau des transactions.

Vous pouvez également configurer un datamart, un sous-ensemble d'un entrepôt de données axé sur un domaine d'activité ou un service spécifique.

Comment les outils Data Warehouse sont-ils utiles ?

Pour mettre en œuvre le architecture de stockage de données, il est important de choisir le bon outil d’entrepôt de données pour rationaliser et automatiser de nombreuses tâches. Commençons par les bases:

  1. Extraction de données: La première chose que fait un outil d'entreposage de données est d'extraire des informations de toutes les sources opérationnelles d'une organisation telles que les bases de données clients.
  2. Transformation des données : Les informations extraites sont ensuite nettoyées et validées, afin qu'elles puissent être envoyées dans un entrepôt de données. Les outils d'entrepôt de données offrent une gamme de capacités de transformation pour nettoyer, standardiser et enrichir les données.
  3. Chargement des données : Ensuite, vous pouvez charger les données dans la destination. Vous pouvez opter pour n'importe quelle stratégie de chargement, telle que les chargements complets, les chargements incrémentiels et le streaming en temps réel, en fonction de ce qui correspond le mieux à vos besoins.
  4. Modélisation des données : Une fois vos données dans l'entrepôt de données, vous pouvez utiliser les fonctionnalités des outils pour définir les relations dans vos données. Vous pouvez utiliser un schéma en étoile ou un schéma en flocon de neige, qui se compose de tables de faits (contenant des mesures) et de tables de dimensions (contenant des attributs). Par exemple, le fait peut être le « chiffre d'affaires » qui représente les données quantitatives liées à chaque transaction de vente, telles que le montant total généré par chaque vente. D'un autre côté, « Produit » peut être une dimension qui fournit des détails sur les produits vendus. Il comprend des attributs tels que « Nom du produit », « Catégorie de produit », « Fabricant », etc.
  5. Requête et analyse : Ces outils fournissent des fonctionnalités de requête et de reporting qui vous permettent d'extraire des informations de l'entrepôt de données. Vous pouvez écrire des requêtes SQL ou utiliser des interfaces graphiques pour créer des rapports et des visualisations à des fins d'analyse.

Les 8 meilleurs outils d'entrepôt de données

1. Astera Constructeur d'entrepôt de données

Astera constructeur d'entrepôt de données ou ADWB est un outil d'entrepôt de données agile piloté par méta qui simplifie et automatise tous les processus d'entreposage de données, de la conception et du développement jusqu'au déploiement et à la publication de données, vous offrant ainsi une plate-forme unique pour créer sur site ou entrepôts de données cloud de bout en bout. Voici quelques fonctionnalités importantes d’ADWB qui en font un outil d’entreposage de données idéal :

  • Connecteurs natifs intégrés pour prendre en charge une intégration transparente avec les bases de données populaires, les applications Web et les principaux fournisseurs de services cloud, tels qu'Amazon, Azure Cloud, SQL Server, PostgreSQL, Vertica, Google Cloud, Salesforce, HubSpot, SAP Hana et autres, garantissant lisse intégration de données sur diverses plateformes.
  • Robuste ETL et ELT des moteurs dotés de capacités avancées pour gérer efficacement des charges de travail étendues et optimiser les performances des requêtes, permettant un traitement des données rapide et efficace.
  • La modélisation des données indépendante des schémas et les fonctionnalités de développement intuitives sans code réduisent considérablement le temps nécessaire pour mettre votre entrepôt de données en production, ce qui permet une mise en œuvre et un déploiement plus rapides.
  • Module complet de vérification des modèles de données qui garantit le déploiement de modèles dimensionnels ou de coffres-forts de données sans erreurs, garantissant intégrité des données et l'exactitude tout au long du processus d'entreposage des données.
  • Architecture unifiée basée sur les métadonnées qui facilite l'intégration de données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de diverses sources, permettant une vue holistique des données et maximisant les informations sur les données.
  • Mécanisme de contrôle d'accès granulaire basé sur les rôles qui permet un contrôle précis des rôles des utilisateurs, accordant et restreignant l'accès à différents utilisateurs en fonction de leurs besoins spécifiques, améliorant la gouvernance des données et les mesures de sécurité.

2 Flocon de neige

Snowflake est une plate-forme d'entreposage de données basée sur le cloud qui offre une solution entièrement gérée et évolutive pour le stockage, le traitement et l'analyse des données. Il est conçu pour relever les défis de l'entreposage de données sur site traditionnel en fournissant une architecture moderne et native du cloud. Voici les principales fonctionnalités de Snowflake :

  • Snowflake est construit à partir de zéro pour le cloud. Il fonctionne entièrement dans des environnements cloud comme AWS, Azure et Google Cloud Platform (GCP).
  • La plate-forme utilise une architecture de données partagées multiclusters, ce qui signifie que plusieurs utilisateurs et charges de travail peuvent accéder simultanément aux mêmes données et les analyser sans interférence.
  • L'outil utilise diverses techniques d'optimisation, telles que l'indexation automatique et la mise en cache, pour accélérer l'exécution des requêtes.
  • Vous pouvez utiliser les capacités de chargement de données natives de Snowflake ou Snowpipe de Snowflake pour l'ingestion de données en temps réel.
  • Snowflake dispose également d'une fonctionnalité Time Travel pour la gestion des versions des données et le suivi de l'historique.

3. SAP Datawarehouse Cloud

SAP Data Warehouse Cloud est une solution d'entreposage de données basée sur le cloud développée par SAP. Il est conçu pour fournir aux organisations une plate-forme moderne, évolutive et intégrée pour le stockage, la modélisation et l'intégration des données et l'analyse des données. Voici les principales fonctionnalités et aspects de SAP Data Warehouse Cloud :

  • La plateforme vous permet d'intégrer des données provenant d'un large éventail de sources, notamment des bases de données sur site, des applications basées sur le cloud, des feuilles de calcul, etc.
  • Data Warehouse Cloud comporte une couche sémantique qui résume les structures de données complexes et fournit une vue conviviale des données.
  • Vous pouvez effectuer des requêtes ad hoc, créer des rapports et créer des visualisations à l'aide d'outils intégrés de business intelligence et d'analyse.
  • Vous pouvez utiliser l'interface glisser-déposer, leur permettant de créer des modèles de données, de définir des relations et de créer des hiérarchies sans avoir besoin d'un codage approfondi.

4. Oracle Exadata

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) est un service d'entreposage de données basé sur le cloud proposé par Oracle Corporation. Il est conçu pour simplifier les tâches de gestion et d'analyse des données en automatisant de nombreux processus traditionnellement complexes et chronophages associés à l'entreposage de données. Voici les principaux aspects et fonctionnalités d’Oracle Autonomous Data Warehouse :

  • Il prend en charge l'intégration de données et les processus ETL (Extract, Transform, Load) avec des fonctionnalités intégrées pour le chargement et la transformation des données.
  • ADW prend en charge divers types et modèles de données, notamment les données relationnelles, JSON, spatiales et graphiques, ce qui le rend polyvalent pour diverses exigences analytiques.
  • Oracle ADW est un service entièrement géré, ce qui signifie qu'Oracle gère le provisionnement de l'infrastructure, la configuration, l'application de correctifs, la sauvegarde et d'autres tâches administratives.

5. Panoplie

Panoply est un ELT géré et une plate-forme d'entrepôt de données cloud qui permet aux utilisateurs de mettre en place une architecture d'entrepôt de données. L'entrepôt de données cloud vous évite d'avoir à configurer et à gérer votre propre entrepôt de données sur site, ce qui vous permet d'économiser du temps et des ressources.

Voici les principales caractéristiques de Panoply :

  • Divers connecteurs intégrés pour ingérer des données provenant de plusieurs sources
  • Planificateur intégré pour l'automatisation
  • Transformation de données capacités pour nettoyer, transformer et enrichir les données à l’aide de SQL, Python ou d’autres langages de script.
  • Format de stockage en colonnes pour des performances de requête optimisées

6. Teradata Avantage

Teradata Vantage est une plateforme d'entreposage et d'analyse de données conçue pour gérer de gros volumes de données et prendre en charge des charges de travail analytiques complexes. La plate-forme utilise SQL comme langage de requête principal, ce qui signifie qu'elle est principalement destinée aux utilisateurs ayant des compétences SQL. Voici quelques aspects clés de Teradata Vantage pour l'entreposage de données :

  • Diverses sources, dont des entrepôts de données, lacs de données, les systèmes sur site et les plateformes cloud.
  • Fonctions d'analyse intégrées et prend en charge l'intégration avec les outils populaires de science des données et d'apprentissage automatique.
  • Fonctionnalités de gestion de la charge de travail pour garantir que les différents types de requêtes et de charges de travail d'analyse sont correctement hiérarchisés et alloués aux ressources.

7.Microsoft Azure

Microsoft Azure offre également des fonctionnalités d'entreposage de données. Si vous disposez de données stockées dans le stockage Azure Blob ou dans un lac de données, vous pouvez introduire des fonctionnalités analytiques à l’aide d’Azure Synapse ou d’Azure HDInsight. Si tu veux déplacer des données de la source à l'entrepôt de données, vous pouvez le faire via Azure Data Factory ou Oozie sur Azure HDInsight.

Azure divise les options d'entreposage de données en deux : si vous disposez d'ensembles de données petits à moyens qui ne nécessitent pas de requêtes complexes, vous pouvez utiliser des entrepôts de données symétriques (basés sur SMP). Dans le cas où vous avez affaire à du Big Data, il est préférable d'opter pour un système de traitement massivement parallèle (MPP). Voici quelques fonctionnalités clés de l’entrepôt de données Microsoft Azure :

  • La plateforme offre des capacités d'analyse intégrées, notamment l'intégration avec Azure Machine Learning et Power BI.
  • Il est livré avec une architecture MPP, qui distribue les données et les requêtes sur plusieurs nœuds et vous permet de traiter de grands ensembles de données rapidement et efficacement.
  • Il s'intègre également à diverses sources de données, sur site et dans le cloud, ce qui facilite l'ingestion et la gestion des données provenant de différents systèmes.

8. Données Hevo

Hevo, est une solution basée sur le cloud plate-forme d'intégration de données conçu pour rationaliser le processus de collecte, de transformation et de chargement (ETL) des données dans des entrepôts de données et d'autres destinations. Bien qu’il ne s’agisse pas en soi d’un outil d’entreposage de données, il facilite l’ingestion et l’intégration des données. Voici quelques fonctionnalités et aspects clés de Hevo pour l’entreposage de données :

  • Une large gamme de connecteurs et d'intégrations prédéfinis pour collecter des données à partir de diverses sources, notamment des bases de données, des applications cloud, des systèmes de fichiers, etc.
  • Interface visuelle de transformation des données qui vous permet de nettoyer, d'enrichir et de transformer les données au fur et à mesure qu'elles circulent dans l'entrepôt de données.
  • Hevo vous permet de définir des modèles et des schémas de données, garantissant que les données sont structurées de manière appropriée pour l'analyse au sein de l'entrepôt de données.
  • Inclus qualité des données fonctionnalités pour vous aider à identifier et à résoudre les problèmes de qualité des données pendant le processus ETL.

Astera Examen du générateur d'entrepôt de données

4 fonctionnalités importantes que les outils d'entrepôt de données devraient avoir

1. Nettoyage des données

De nombreuses entreprises utilisent l'entreposage de données pour tirer parti des données historiques pour prendre des décisions commerciales critiques. Par conséquent, il est essentiel de s'assurer que seules des données de haute qualité sont chargées dans un entrepôt de données via le traitement des données. Cela peut être fait en faisant nettoyage des données une partie du processus d'entreposage de données, qui peut aider à détecter et à supprimer les enregistrements non valides, incomplets ou périmés des jeux de données source.

2. Transformation et chargement des données

La transformation des données implique la modification des données dans un format compatible avec le système cible, tel qu'une base de données, pour simplifier le chargement des données.

De nombreux outils de gestion d'entrepôt de données offrent des transformations intégrées. Ces étapes incluent l'agrégation, la recherche, la jointure et le filtrage, pour rationaliser l'étape d'intégration des données dans un entrepôt de données. Les données intégrées fournissent un profil de données holistique et sont nécessaires pour une analyse efficace.

3. Gouvernance des données et gestion des métadonnées

La gouvernance des données et la gestion des métadonnées jouent un rôle essentiel dans un outil d'entrepôt de données. La gouvernance des données garantit l'intégrité, la conformité et la gestion efficace des données par le biais de politiques, de processus et de contrôles. Il englobe des activités telles que la surveillance de la qualité des données, le suivi de la lignée des données, la mise en œuvre de mesures de sécurité des données et le respect des réglementations sur la confidentialité des données.

D'autre part, la gestion des métadonnées se concentre sur la gestion des informations liées aux données, y compris leur structure, leurs attributs et leurs relations.

Une gouvernance des données et une gestion des métadonnées efficaces sont essentielles pour garantir la transparence, la fiabilité et la conformité des données. Ils permettent aux organisations de conserver des données précises et cohérentes, de répondre aux exigences réglementaires et de prendre des décisions éclairées.

4. Intelligence économique et analyse des données

L’entreposage de données et la veille stratégique (BI) sont deux choses distinctes mais technologies étroitement liées qui aident une entreprise à prendre des décisions éclairées. Les organisations disposent de nombreuses informations sous forme brute à l'ère numérique, généralement stockées dans un entrepôt de données. Il est essentiel que les outils d'analyse d'entrepôt de données disposent d'une fonctionnalité BI pour faciliter la récupération des données, car cela permet de générer des informations commerciales.

Comment choisir le meilleur outil d’entrepôt de données ? 6 facteurs à considérer

Le choix d'un outil logiciel d'entrepôt de données qui répond à tous les besoins de votre entreprise nécessite une réflexion approfondie. Après tout, passer d’un outil DWH à un autre peut s’avérer laborieux et perturbant.

Voici cinq facteurs clés que vous devez prendre en compte lors du choix d'une plate-forme d'entreposage :

1. Cloud ou sur site

Lorsque vous choisissez un outil logiciel d'entrepôt de données, le premier point que vous devez considérer est de savoir si vous avez besoin d'un logiciel d'entrepôt de données cloud ou sur site. Si vous recherchez un logiciel d'entrepôt de données rentable, sans serveurs ni matériel et avec des coûts de maintenance réduits, vous devez choisir un entrepôt de données entièrement géré basé sur le cloud.

Si la sécurisation des données est une priorité, une architecture d’entrepôt de données sur site pourrait être la bonne voie à suivre. L'entrepôt de données sur site vous offre un contrôle total sur la sécurité et l'accès aux informations. De plus, ces solutions offrent généralement une vitesse plus élevée que leurs alternatives cloud en raison d'une latence plus faible.

2. Performance

En ce qui concerne les performances, vous devez vérifier la vitesse d'accès et la vitesse de traitement. Lors de la recherche, vous devez vous poser des questions telles que quel outil de gestion d'entrepôt de données offrira des performances de requête plus rapides. Avec quelle rapidité peut-il extraire les données des systèmes sources et les charger dans les systèmes de destination ? Quel outil aidera votre architecture d’entrepôt de données à maintenir un niveau de performance idéal ?

Outils d'intégration de données en entreposage de données offrent des niveaux de performance variés selon leur structuration. Pour maintenir les meilleures performances de votre entrepôt de données, utilisez un outil qui garantit que vos données sont nettoyées, dédupliquées, transformées et chargées avec précision.

Assurez-vous de choisir un outil logiciel d'entrepôt de données qui prend en charge les formats de données sources et les structures de données cibles fréquemment utilisés, afin que vous puissiez facilement accéder à divers ensembles de données pour prendre des décisions en temps opportun.

3. Coût

En matière de coût, vous devez prendre en compte plusieurs facteurs tels que :

  • BI et reporting

La BI et les visualisations de données sont essentielles pour présenter les données aux parties prenantes, c'est pourquoi de nombreuses solutions DWH proposent des tableaux de bord pour le reporting. Vous pouvez soit opter pour une solution d'entreprise, soit opter pour un outil open source. Bien que les solutions open source soient moins chères, elles nécessitent des développeurs dédiés pour coder et maintenir.

  • Exigences de stockage

La quantité de stockage requise est un autre facteur important. Les entrepôts de données cloud offrent un stockage évolutif et vous facturent par gigaoctet/téraoctet de données - une option parfaite pour les grandes entreprises.

  • Entretien et formation

Vous devez également prendre en compte le coût de mise en place, d’apprentissage et de maintenance d’un entrepôt de données. Si vous optez pour des solutions sans code, comme Astera Data Warehouse Builder, vous pouvez le configurer en quelques jours et également rendre l'outil accessible aux utilisateurs non techniques. Les outils sans code réduisent également le besoin de développeurs dédiés, réduisant ainsi les coûts de main-d'œuvre.

4. Évolutivité

Si votre entreprise se développe rapidement, vous souhaitez choisir un outil d'analyse d'entrepôt de données qui fait évoluer votre entreprise. Par exemple, optez pour un outil qui offre un redimensionnement rapide et transparent du cluster sans surveillance continue pour garantir la conformité avec les exigences de l'ensemble de données.

Vous pouvez déterminer l'évolutivité de divers outils d'intégration de données pour l'entreposage de données en termes de coût, de ressources et de simplicité. Certains outils nécessitent plus d'entretien mais sont moins chers.

De même, vous trouverez des outils DWH évolutifs horizontalement. Cela signifie qu'ils offrent des performances élevées même si vous ajoutez plus de nœuds à votre entrepôt de données. De plus, s'ils sont correctement optimisés, de tels outils peuvent être relativement économiques.

5. Capacités d'automatisation

L'automatisation est devenue une nécessité du moment pour répondre aux besoins croissants en matière de volume de données et permettre un délai d'obtention d'informations plus rapide. C'est pourquoi il est important que l'outil que vous choisissez prenne en charge l'automatisation. Les outils d'entreposage de données modernes peuvent réduire radicalement le temps, les dépenses et les risques des projets d'entreposage de données, car contrairement aux outils d'entreposage de données traditionnels, ils offrent une automatisation à chaque étape. Ils sont livrés avec des modèles d'automatisation des flux de travail et de conception de modèles de données, tels que Vault, Inmon et Kimball. De la conception de l'entrepôt de données à cartographie des données et générant du code ETL pour charger les informations dans l'entrepôt de données, l'outil d'entreposage de données automatisé élimine le processus fastidieux d'interrogation SQL.

Ils garantissent également que des données sans erreur sont chargées dans votre entrepôt de données, car le processus complet de nettoyage des données, depuis le profilage des données sources jusqu'à leur validation avant leur chargement dans l'entrepôt de données, sera automatisé.

6. Intégrations

Les entreprises traitent en moyenne 400 sources de données allant des bases de données sur site aux applications, en passant par les données de capteurs et les données de point de vente. L’objectif final de toute entreprise est de combiner ces données dans une vue unifiée. Il est donc essentiel de sélectionner un outil DWH capable d’intégrer les données de différentes applications et systèmes d’information. Assurez-vous que l'outil que vous choisissez dispose de connecteurs intégrés pour les sources avec lesquelles vous travaillez.

Construisez votre entrepôt de données d'entreprise avec Astera en 6 Easy Steps

Astera Constructeur DW

ADWB accélère considérablement votre parcours vers le déploiement d’un entrepôt de données. Voyons comment déployer un entrepôt de données avec ADWB en seulement six étapes :

  1. Ingérer des données provenant de plusieurs sources

ADWB est livré avec des connecteurs intégrés qui vous permettent d'extraire plus facilement des données de n'importe quelle source de votre organisation. Tout ce que vous avez à faire est simplement de glisser-déposer le connecteur source et d'établir la connexion.

  1. Créer un schéma

Vous pouvez tirer parti de l'interface visuelle de la plateforme et du modeleur de données intégré pour créer un modèle à partir de zéro ou procéder à l'ingénierie inverse d'un modèle pour une base de données existante.

  1. Modélisation des données

Ensuite, vous pouvez commencer par la modélisation des données. ADWB prend en charge les deux modélisation dimensionnelle et la modélisation du coffre-fort de données. Vous pouvez automatiser le processus de modélisation du coffre-fort de données et créer des hubs, des liens et des satellites pour chaque entité sous-jacente ou vous pouvez attribuer un type d'entité à chaque entité générale dans un modèle de données pour la transformer en un modèle dimensionnel.

  1. Vérifiez votre modèle de données

Ensuite, l'outil peut vous aider à vérifier si les données de faits et de dimensions sont valides et exactes à l'aide de l'outil Valider les métadonnées et l'intégrité des données option. Ces options vous informeront que ces problèmes existent dans les données présentes au sein des entités d'un modèle dimensionnel déployé.

  1. Remplissez votre entrepôt de données

Vous pouvez ensuite utiliser le concepteur de flux de données pour configurer des pipelines ETL afin de charger des données dans votre entrepôt de données. Vous pouvez utiliser le chargeur de dimensions et de faits pour charger des données dans le modèle de destination.

  1. Visualisez vos données

Maintenant, c'est la partie intéressante. ADWB est livré avec le service OData, grâce auquel vous pouvez facilement visualiser et analyser vos données à l'aide de n'importe quel outil analytique tel que Power BI ou Tableau.

Conclusion

Les outils d'entreposage de données sont devenus des atouts indispensables pour les organisations modernes, car ils les aident à relever les défis actuels en matière de données. Si vous recherchez un moyen plus simple de configurer votre entrepôt de données, essayez Astera Générateur d'entrepôt de données pour gratuit avec un essai de 14 jours.

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