SQL Server pour Data Warehouse : optimisation de la gestion et de l'analyse des données

Nous vivons à une époque où les organisations dépensent une fortune pour accéder aux données les plus complètes et les plus récentes afin de surpasser leurs concurrents. Dans cette quête, ils investissent dans les technologies les plus avancées qui captent et transformer des données brutes en informations exploitables, leur offrant ainsi un avantage concurrentiel durable. Parmi les acteurs clés dans ce domaine figure Microsoft, avec sa vaste gamme de produits et services, notamment l'entrepôt de données SQL Server.

Dans cet article, nous allons parler en détail de l'entrepôt de données basé sur SQL Server de Microsoft, mais d'abord, éliminons rapidement les bases.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données?

A entrepôt de données est un élément clé de la pile de données d’une organisation qui lui permet de consolider et de gérer diverses données provenant de diverses sources. Techniquement parlant, les entrepôts de données sont un type spécialisé de base de données optimisé pour gérer et analyser de grands volumes de données afin de prendre en charge la business intelligence (BI), l'analyse et le reporting. De même, l'entrepôt de données SQL Server est construit sur la base du fameux base de données SQL Server, qui est un système complet de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) développé par Microsoft.

Un composant essentiel de l'architecture de l'entrepôt de données est ETL (extraire, transformer, charger). En tant que membre de Pipeline ETL, la première étape consiste extraction de données pour rassembler des ensembles de données provenant de différentes sources, telles que des bases de données transactionnelles, des journaux ou des flux de données externes. Une fois extraites, les données subissent la phase de transformation dans une zone de transit, où elles sont nettoyées, standardisées et organisées dans un format cohérent. La phase de chargement transfère les données transformées vers la destination, par exemple un entrepôt de données SQL Server, souvent organisé dans un modèle dimensionnel pour des performances de requête optimales.

Le format structuré, utilisant généralement des schémas en étoile ou en flocon de neige, vous permet de naviguer et d'analyser facilement les données. Bien que le processus ETL soit un élément essentiel de entreposage de données, un complet architecture d'entrepôt de données comprend également les infrastructures de stockage, la modélisation des données, la gestion des métadonnées, les mesures de sécurité et les outils pertinents. L’objectif primordial de cette architecture est de fournir une base solide pour le traitement analytique.

Techniques de modélisation de l'entrepôt de données SQL Server

Dans le contexte d'un entrepôt de données, la modélisation des données, ou simplement la modélisation, fait référence au processus de structuration et d'organisation des données pour faciliter le stockage, la récupération et l'analyse. Passons en revue deux des techniques de modélisation de données les plus courantes que vous pouvez utiliser pour créer un entrepôt de données SQL Server :

Modélisation dimensionnelle

Modélisation dimensionnelle simplifie l'analyse des données pour les professionnels des données et des affaires, car elle fournit une structure qui s'aligne bien sur la façon dont les utilisateurs réfléchissent et analysent les données dans des contextes commerciaux. Les faits et les dimensions sont les principaux composants d'un modèle de données dimensionnel, les clés primaires et étrangères faisant partie intégrante de l'établissement des relations entre elles.

Les données sont organisées en deux types de tables dans un modèle dimensionnel : les tables de faits et les tables de dimensions.

Tableaux de faits

• Ces tableaux contiennent les données quantitatives, ou « faits », que vous souhaitez analyser.
• Les exemples courants incluent les montants des ventes, les quantités vendues ou d’autres mesures mesurables.
• Les tables de faits ont souvent des relations de clé étrangère avec les tables de dimensions.

Les mesures

• Il s'agit de valeurs ou de mesures quantitatives, telles que le chiffre d'affaires, la quantité vendue, le bénéfice, etc., qui constituent la base de l'analyse dans un entrepôt de données.
• Les mesures peuvent être agrégées à l'aide de différentes fonctions telles que SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX, etc. pour analyser les données à différents niveaux de granularité.
• Les mesures sont généralement stockées dans des tables de faits et sont souvent analysées dans le contexte de hiérarchies de dimensions.

Tables de dimensions

• Ces tables stockent des informations descriptives ou des dimensions liées aux faits dans les tables de faits. Les dimensions sont les caractéristiques par lesquelles vous souhaitez analyser votre entreprise.
• Des exemples de dimensions peuvent inclure le temps, la géographie, les catégories de produits ou les détails du client.
• Les tables de dimensions ont généralement une clé primaire qui sert de clé étrangère dans la table de faits.

Vous pouvez utiliser la modélisation dimensionnelle pour concevoir et implémenter un entrepôt de données SQL Server lorsque la facilitation de processus BI efficaces constitue l'exigence globale de l'entreprise.

Modélisation du coffre-fort de données

Si votre organisation opère à grande échelle et implique des environnements d'entreposage de données complexes, la modélisation du coffre-fort de données peut offrir des gains significatifs. D’autant plus si la traçabilité, l’évolutivité et la flexibilité des données sont primordiales. La modélisation du coffre-fort de données combine des éléments des approches de troisième forme normale (3NF) et de schéma en étoile pour créer une architecture d'entrepôt de données flexible et évolutive.

Les principaux éléments de la modélisation du coffre-fort de données sont :

Moyeux

Les hubs servent de référentiels centraux pour les clés commerciales, ou identifiants, qui stockent des données commerciales uniques et immuables et fournissent un point de référence solide pour chaque entité commerciale. Considérez les Hubs comme des tableaux, comme dans 3NF mais en beaucoup plus simple, avec une seule colonne clé et, souvent, des informations supplémentaires pour la documentation. Lors de la création d'un entrepôt de données SQL Server à l'aide de la modélisation du coffre-fort de données, vous implémentez des Hubs sous forme de tables dans l'environnement SQL Server.

Cardan

Les liens sont des entités qui établissent des relations entre les hubs. Vous avez besoin de liens pour connecter différentes entités commerciales et former des associations au sein de l'entrepôt de données. Dans un scénario de vente, par exemple, un lien peut relier un hub client à un hub produit, vous montrant qui a acheté quoi. Dans le contexte de la création d'un entrepôt de données SQL Server via la modélisation d'un coffre-fort de données, vous implémenterez des liens sous forme de tables, qui deviendront ensuite les agents actifs qui gèrent les relations entre vos hubs.

Satellites

Les satellites capturent les modifications des données au fil du temps : ils stockent des informations historiques sur vos hubs ou liens. Par exemple, si l'adresse d'un client change, la table Satellite associée au Hub client stockera les adresses historiques. Tout comme les Links, les Satellites contribuent également à l’évolutivité. À mesure que votre entreprise se développe et que les données changent, vous pouvez étendre ces tables satellites sans perturber vos structures principales de Hub ou de Link. Encore une fois, si vous créez un entrepôt de données SQL Server via la modélisation d'un coffre-fort de données, vous implémenterez des satellites sous forme de tables pour capturer en permanence les modifications de vos données.

Schémas d'entrepôt de données

Les schémas d'entrepôt de données définissent la manière dont les données sont organisées et structurées au sein d'un entrepôt de données. Ils jouent un rôle crucial en facilitant des requêtes et des rapports efficaces. Il existe principalement trois types de schémas d'entrepôt de données : le schéma en étoile, le schéma en flocon de neige et le schéma en galaxie (également appelé constellation de faits).

Chaque schéma présente ses propres avantages et compromis. Le choix du schéma dépend de facteurs tels que la nature de vos données, les modèles de requête et les considérations de performances. Les schémas en étoile sont couramment utilisés pour leur simplicité et leurs performances de requête, tandis que les schémas en flocon de neige et les schémas en galaxie offrent davantage de normalisation, prenant en charge des structures de données et des relations complexes.

Schéma en étoile

Dans un schéma en étoile, vous disposez d'une table de faits centrale entourée de tables de dimensions. La table de faits contient vos indicateurs commerciaux clés, comme le chiffre d'affaires. Les dimensions fournissent un contexte, tel que le produit, l'heure et le lieu. Cela ressemble à une étoile lorsque vous la dessinez, avec le tableau de faits au centre et les dimensions se ramifiant. C’est facile à comprendre et, comme c’est dénormalisé, les requêtes sont efficaces.

Schéma de flocon de neige

Imaginez maintenant étendre le schéma en étoile. Dans un schéma de flocon de neige, vos dimensions sont décomposées en sous-dimensions ou en tableaux associés. C’est comme une version plus détaillée de l’étoile, réduisant la redondance de vos données. Cependant, le compromis est que les requêtes peuvent être un peu plus complexes et plus lentes en raison de jointures supplémentaires. Le nom « flocon de neige » vient de la forme du diagramme schématique, avec toutes ces structures de branchement.

Schéma de la galaxie

Dans un schéma de galaxie, vous avez affaire à plusieurs tables de faits partageant des tables de dimensions. Ceci est pratique dans les configurations d’entrepôts de données complexes avec différents processus métier générant diverses métriques. Les tableaux de faits se connectent via des dimensions partagées, permettant une analyse flexible et complète des données sur différents processus. C'est comme avoir plusieurs centres (tableaux de faits) reliés par des liens communs (tables de dimensions).

Pourquoi utiliser SQL Server pour l'entreposage de données ?

La force de SQL Server dans la gestion des bases de données relationnelles en fait un excellent choix, en particulier lorsque la plupart des systèmes et applications générant et gérant des transactions de données au sein de votre organisation sont structurés dans un format de base de données relationnelle. La transition transparente des données relationnelles vers un entrepôt de données SQL Server simplifie le processus d'intégration et garantit la compatibilité dans l'ensemble de l'écosystème de données. Ceci est particulièrement efficace dans les scénarios où le maintien de la cohérence des données et des relations est crucial, par exemple pour extraire des informations précises pour optimiser les processus métier.

De plus, vous pouvez combiner la modélisation dimensionnelle et OLAP cubes dans SQL Server Analysis Services (SSAS) pour créer des entrepôts de données hautes performances. Cela réduit le besoin de jointures et de calculs approfondis lors de l'exécution des requêtes, ce qui entraîne des temps de réponse plus rapides.

Environnements centrés sur Microsoft

• Lorsque votre organisation utilise principalement des technologies Microsoft telles que les services Power BI, Excel et Azure, l'utilisation de SQL Server pour l'entreposage de données garantit un écosystème d'analyse cohérent et intégré.

Performances des requêtes analytiques

• Dans les scénarios où les performances des requêtes analytiques sont cruciales, la technologie d’index columnstore de SQL Server s’avère considérablement bénéfique. Il excelle dans la gestion de données à grande échelle et dans l'exécution de requêtes analytiques complexes, ce qui le rend bien adapté à l'entreposage de données où une analyse rapide et détaillée est l'objectif principal.

Charges de travail mixtes

• SQL Server peut constituer un excellent choix si votre organisation doit gérer des charges de travail mixtes impliquant à la fois un traitement transactionnel et analytique. Sa capacité à gérer les deux types de charges de travail sur une plateforme unifiée peut simplifier le processus global de gestion des données de votre entreprise.

Intégration de sources de données externes

• Lorsque vous devez intégrer des données provenant de diverses externe sources, la fonctionnalité PolyBase de SQL Server peut faciliter le processus. Cette fonctionnalité est particulièrement utile dans les scénarios d'entreposage de données où la consolidation des données provenant de diverses plates-formes est une exigence courante.

Exigences d'évolutivité

• Si votre organisation est confrontée à des volumes de données croissants, elle peut bénéficier des fonctionnalités de SQL Server telles que le partitionnement et le traitement parallèle pour répondre aux demandes d'évolutivité.

Entreposage de données basé sur le cloud

• SQL Server s'intègre de manière transparente aux services Azure, offrant flexibilité et évolutivité dans le cloud. Cela peut constituer un avantage supplémentaire dans les scénarios dans lesquels vous souhaitez tirer parti des avantages d’une architecture d’entreposage de données basée sur le cloud.

Comment créer un entrepôt de données SQL Server ?

Construire un entrepôt de données est une tâche à multiples facettes qui implique plusieurs étapes. Cependant, un outil d'entreposage de données tels que Astera Data Warehouse Builder élimine la plupart de ces étapes, notamment dans les domaines de la conception et de la conception de schémas. SQLETL processus, à tel point que l’ensemble du processus est le même quel que soit le type d’entrepôt de données.

Voici les étapes pour créer un entrepôt de données SQL Server :

Étape 1 : Créer un modèle de données source

Vous devez d’abord identifier et modéliser les données sources. Avec Astera, c'est aussi simple que de procéder à l'ingénierie inverse du modèle de données source. Une fois que vous disposez du modèle de données source, vous pouvez le vérifier et rechercher les erreurs et les avertissements. Encore une fois, cela peut facilement être fait d’un simple clic sur un bouton.

Une fois que vous êtes certain d'avoir modélisé correctement les données sources, il vous suffit de les déployer sur le serveur et de les rendre disponibles pour une utilisation dans ETL ou ELT pipelines ou pour l’analyse de données. Avec Astera, c'est aussi simple que de cliquer sur « Déployer le modèle de données », comme indiqué ci-dessous :

 

Étape 2 : Créer et déployer un modèle dimensionnel

L'étape suivante consiste à créer un modèle dimensionnel qui sert de schéma de destination pour l'entrepôt de données. Vous pouvez concevoir un modèle à partir de zéro en toute transparence à l'aide de l'objet « Entité » dans Astera.

Cependant, si vous avez déjà conçu un schéma de base de données, vous pouvez créer automatiquement un modèle dimensionnel à l'aide de l'option « Construire un modèle dimensionnel ». Il vous permet de décider quels tableaux seront des faits et lesquels seront des dimensions. Voici à quoi peut ressembler un modèle dimensionnel AsteraL'interface utilisateur :

Ensuite, vous pouvez attribuer des rôles spécifiques aux champs de chaque entité (ou table) pour un stockage et une récupération améliorés des données. Par exemple, vous pouvez sélectionner l'une des options suivantes pour les dimensions :

• Clé de substitution et clé commerciale.
• Types de dimensions à évolution lente (SCD1, SCD2, SCD3 et SCD6).
• Identifiants d'enregistrement (dates d'entrée en vigueur et d'expiration, indicatif de l'enregistrement actuel et numéro de version) pour garder une trace des données historiques.
• Dimension d'espace réservé pour garder une trace des faits arrivant tôt et des dimensions arrivant tardivement.

Une fois votre modèle dimensionnel créé et vérifié, vous pouvez le transférer vers la destination où vous souhaitez conserver votre entrepôt de données, dans ce cas, SQL Server, et le déployer.

Étape 3 : Remplir l'entrepôt de données

Maintenant que votre entrepôt de données est configuré, vous devez créer des pipelines de données pour le remplir. Encore une fois, c'est quelque chose que vous pouvez facilement réaliser en AsteraL'interface utilisateur de, et sans écrire de codes.

Pour ce faire, vous devez créer un flux de données et commencer à créer vos pipelines ETL. Supposons que vous souhaitiez déplacer les données clients vers votre nouvel entrepôt de données SQL Server. Voici à quoi ressemblerait le flux de données dans AsteraL'interface utilisateur :

 

Nous avons ici la table source à gauche et l'objet « Dimensional Loader » à droite. Vous devrez utiliser cet objet pour déplacer les données dans une table du modèle dimensionnel de destination.

Vous devrez également créer un flux de données pour déplacer les données vers les tables de faits. Étant donné que la table de faits contient des champs provenant de plusieurs tables sources, le flux de données sera probablement un peu différent. De plus, nous pouvons utiliser «Source de requête du modèle de données" puisque nous devons extraire les données de plusieurs tables dans le modèle source. Voici le flux de données pour la table de faits :

 

Enfin, exécutez les flux de données et commencez à remplir votre entrepôt de données SQL Server.

Étape 4 : Orchestrer et automatiser

Pour orchestrer le processus, vous pouvez créer un workflow et éliminer le besoin d'exécuter les flux de données un par un.

 

De plus, vous pouvez automatiser le processus afin que les données soient automatiquement chargées dans l'entrepôt de données.

Limites de la configuration d'un entrepôt de données SQL Server

La configuration d'un entrepôt de données SQL Server comporte son propre ensemble de défis et de limites. Comprendre ces limitations est crucial pour prendre des décisions éclairées lors de la configuration d'un entrepôt de données SQL Server. Il vous aide à évaluer si la solution choisie correspond aux besoins et exigences spécifiques de votre organisation.

Décomposons ce que cela signifie :

Courbe d'apprentissage

La mise en place et la gestion d'un entrepôt de données SQL Server nécessitent un haut niveau d'expertise. Votre équipe peut avoir besoin d’une formation pour concevoir, mettre en œuvre et gérer efficacement l’entrepôt de données. Cela inclut l'acquisition de connaissances sur les stratégies d'indexation, le partitionnement et la maintenance des statistiques. De plus, la connaissance des outils de surveillance et de dépannage est également cruciale pour garantir la santé du système et résoudre tout problème pouvant survenir.

Évolutivité

Lorsqu'il s'agit de traiter des ensembles de données extrêmement volumineux, un entrepôt de données basé sur SQL Server peut être confronté à des problèmes d'évolutivité. Bien que la plate-forme soit conçue pour les charges de travail d'analyse et permette une mise à l'échelle horizontale en ajoutant davantage de nœuds de calcul, la gestion de données vraiment massives pourrait poser des problèmes. Dans de tels cas, des solutions alternatives spécialisées dans l’informatique distribuée pourraient valoir la peine d’être explorées pour garantir une évolutivité transparente pour vos besoins de stockage et de traitement de données.

Performance

Les performances deviennent une préoccupation majeure à mesure que les données évoluent dans un entrepôt de données SQL Server, ce qui vous oblige à consacrer une attention particulière à l'optimisation et à l'indexation des requêtes. L’optimisation stratégique des requêtes et la mise en œuvre de mécanismes d’indexation efficaces sont essentielles pour atténuer l’impact de l’augmentation des volumes de données. Le résultat est un traitement des requêtes efficace et réactif au sein de l’environnement d’entrepôt de données SQL Server.

Complexité

La création d'un entrepôt de données SQL Server présente un ensemble spécifique de défis, la complexité constituant une limitation notable. Les rebondissements font surface pendant la phase de conception, où un plan détaillé s'avère utile pour vous aider à élaborer le schéma et à mettre en œuvre des processus ETL efficaces. Garantir la qualité des données ajoute encore à la complexité car cela nécessite une attention et une validation continues, ce qui rend le processus global encore plus difficile.

Intégration avec d'autres systèmes

L'intégration avec d'autres systèmes est un aspect crucial lorsqu'on envisage la mise en œuvre d'un entrepôt de données SQL Server. Dans un environnement professionnel, les données résident souvent dans diverses sources et formats, notamment différentes bases de données, applications et flux de données externes. Le défi réside dans l'harmonisation et la consolidation de ces diverses données dans l'entrepôt de données SQL Server, car des problèmes de compatibilité peuvent survenir en raison des différences de formats de données, de structures ou de protocoles de communication entre les systèmes. Ainsi, vos équipes de données devront peut-être recourir à des efforts d'intégration personnalisés pour combler ces lacunes et établir un flux transparent de données dans l'entrepôt de données.

Meilleures pratiques d'entrepôt de données pour SQL Server

• Définissez clairement les exigences et les objectifs de votre entreprise pour l'entrepôt de données. Vous devez également avoir une compréhension complète des besoins en matière de reporting et d’analyse des utilisateurs finaux.
• Choisissez l'approche de modélisation de données appropriée pour l'entrepôt de données SQL Server. Cela sera guidé et basé sur les besoins de votre entreprise. De plus, normalisez ou dénormalisez les structures de données selon vos besoins.
• Intégrer Réplication de serveur SQL pour garantir une distribution optimale et opportune des données dans toute l’architecture.
• Lorsque vous anticipez la croissance, décidez si votre entrepôt de données doit être conçu pour évoluer horizontalement ou verticalement. Envisagez de partitionner les grandes tables pour améliorer encore l'évolutivité.
• Utiliser le moderne outils d'intégration de données pour créer, automatiser et maintenir vos pipelines ETL. Donnez la priorité aux solutions qui peuvent vous aider à mettre en œuvre un traitement parallèle pour les tâches ETL afin d'optimiser les performances. Mettez toujours en œuvre des contrôles de qualité des données pendant le processus ETL pour éliminer les problèmes liés à la santé des données.
• Avant la mise en service, effectuez des tests approfondis de l'entrepôt de données, y compris les processus ETL, intégrité des donnéeset les performances des requêtes. De même, validez l'exactitude des rapports et des analyses par rapport aux exigences de l'entreprise pour garantir que les informations dérivées de l'entrepôt de données correspondent aux objectifs commerciaux prévus.

Key A emporter

La création d'un entrepôt de données peut être un processus long et gourmand en ressources, et l'entrepôt de données SQL Server ne fait pas exception. Cependant, une grande partie du processus peut être raccourcie si vous planifiez minutieusement le processus dès le début du projet et si vous intégrez des solutions de création d'entrepôts de données très performantes, telles que Astera Constructeur d'entrepôt de données.

Si vous souhaitez créer un entrepôt de données SQL Server et que le temps presse, contactez-nous à +1-888-ASTERA et contactez l’un de nos experts en solutions de données pour obtenir des conseils professionnels.

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