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L'automatisé, Pas de code Pile de données

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Qu'est-ce que l'entreposage de données? Concepts, fonctionnalités et exemples

5 janvier 2024

Dans l’environnement commercial actuel, une organisation doit disposer de rapports et d’analyses fiables sur de grandes quantités de données. Les entreprises ont besoin que leurs données soient collectées et intégrées à différents niveaux d'agrégation, du service client à l'intégration des partenaires en passant par les décisions commerciales des dirigeants. C’est là qu’intervient l’entreposage de données pour faciliter la création de rapports et l’analyse. Cette augmentation des données accroît à son tour l’utilisation de entrepôts de données pour gérer les données de l'entreprise.

Pour comprendre l'importance du stockage de données, visitons les concepts importants d'entreposage de données.

Qu'est-ce que l'entreposage de données?

L'entreposage de données est le processus de collecte, d'organisation et de gestion des données provenant de sources de données disparates afin de fournir des informations et des prévisions commerciales significatives aux utilisateurs respectifs.

Les données stockées dans le DWH diffèrent des données trouvées dans l'environnement opérationnel. Il est organisé de manière à ce que les données pertinentes soient regroupées pour faciliter les opérations quotidiennes, l'analyse des données et la création de rapports. Cela aide à déterminer les tendances au fil du temps et permet aux utilisateurs de créer des plans basés sur ces informations. Par conséquent, renforcer l'importance de l'utilisation de l'entrepôt de données pour les décideurs d'entreprise.

Qu'est-ce que l'entreposage de données - architecture d'entrepôt de données

Architecture de l'entrepôt de données

Approches de la combinaison de bases de données hétérogènes

Pour intégrer différentes bases de données, il existe deux approches populaires :

  • Axé sur les requêtes : Une approche basée sur les requêtes dans l'entreposage de données est traditionnelle pour créer des intégrateurs et des wrappers au-dessus de différentes bases de données.
  • Piloté par la mise à jour : Une approche axée sur la mise à jour de l'intégration des données est une alternative à l'approche axée sur les requêtes et est plus fréquemment utilisée aujourd'hui. Dans cette approche, les données provenant de diverses sources sont combinées ou intégrées au préalable et stockées dans un entrepôt de données. Plus tard, les employés peuvent accéder à ces données pour interroger et analyser les données.

Architecture de l'entrepôt de données

A architecture d'entrepôt de données utilise des modèles dimensionnels pour identifier la meilleure technique d'extraction et de traduction d'informations à partir de données brutes. Cependant, vous devez prendre en compte trois principaux types d’architecture lors de la conception d’un entrepôt de données en temps réel au niveau métier.

  1. Architecture à un seul niveau
  2. Architecture à deux niveaux
  3. Architecture à trois niveaux

Enrôler les fonctionnalités

Les principales caractéristiques d'un entrepôt de données sont les suivantes :

  • Orienté sujet: Il fournit des informations adaptées à un sujet spécifique au lieu des opérations en cours de l'organisation. Les exemples de sujets incluent les informations sur les produits, les données de vente, les détails des clients et des fournisseurs, etc.
  • Intégré: Il est développé en combinant des données provenant de plusieurs sources, telles que des fichiers plats et des bases de données relationnelles.
  • Variante temporelle: Les données d'un DWH fournissent des informations à partir d'un point historique spécifique dans le temps. Par conséquent, les données sont classées dans une période donnée.
  • Non volatile: Non volatile fait référence aux données historiques qui ne sont pas omises lorsque de nouvelles données sont ajoutées. Un DWH est distinct d'une base de données opérationnelle. Cela signifie que les modifications régulières de la base de données opérationnelle ne sont pas visibles dans l'entrepôt de données.

Le rôle des pipelines de données dans l'EDW

Beaucoup d'efforts sont consacrés libérer le vrai pouvoir de votre entrepôt de données. Vous pouvez créer des solutions fiables, flexibles et à faible latence Pipelines ETL en utilisant une approche basée sur les métadonnées ETL approche.

Un entrepôt de données est alimenté à l'aide pipelines de données. Ils transportent des données brutes provenant de sources disparates vers un entrepôt de données centralisé à des fins de reporting et d'analyse. En cours de route, les données sont transformées et optimisées.

Cependant, l'augmentation du volume, de la vitesse et de la variété a rendu l'approche traditionnelle de la construction de pipelines de données —impliquant un codage et une reconfiguration manuels - inefficace et obsolète.

Automation fait partie intégrante de la création de pipelines de données efficaces qui correspondent à l'agilité et à la rapidité de vos processus métier.

Automatisation du pipeline de données

Vous pouvez transporter en toute transparence les données de la source à la visualisation grâce à l'automatisation du pipeline de données. Il s’agit d’une approche moderne pour alimenter les entrepôts de données et nécessite la conception de flux de données fonctionnels et efficaces.

Comme nous le savons tous, la ponctualité est l'un des éléments cruciaux d'une intelligence économique de haute qualité. Les pipelines de données automatisés vous aident à rendre les données disponibles rapidement dans l'entrepôt de données.

Vous pouvez éliminer les données obsolètes, triviales ou dupliquées en tirant parti de la puissance des pipelines de données automatisés et évolutifs. Cela maximise l'accessibilité et la cohérence des données pour garantir des analyses de haute qualité.

Avec un processus ETL basé sur les métadonnées, vous pouvez intégrer de manière transparente de nouvelles sources dans votre architecture et prendre en charge des cycles itératifs pour accélérer vos rapports et analyses BI.

Aussi, vous pouvez suivre les ELT approche. Dans ELT, vous pouvez charger les données directement dans l'entrepôt pour exploiter la capacité de calcul du système de destination pour effectuer transformations de données efficacement.

Optimiser les pipelines de données

Une entreprise doit se concentrer sur la création de pipelines de données automatisés capables de s'adapter dynamiquement à l'évolution des circonstances, par exemple en ajoutant et en supprimant des sources de données ou en modifiant des transformations.

Bien entendu, le déplacement de bases de données entières lorsque vous avez besoin de données pour le reporting ou l'analyse peut s'avérer très inefficace.

La meilleure pratique consiste à charger les données de manière incrémentielle en utilisant modifier la capture de données pour remplir votre entrepôt de données. Il aide à éliminer la redondance et garantit une précision maximale des données.

Les autres fonctionnalités essentielles nécessaires à la création de pipelines de données automatisés sont le chargement incrémentiel, la surveillance des tâches et la planification des tâches.

  • Le chargement incrémentiel vous évite d'avoir à copier toutes les données dans votre entrepôt de données chaque fois que la table source change. Cela garantit que votre entrepôt de données est toujours précis et à jour.
  • La surveillance des travaux vous aide à comprendre tout problème avec votre système actuel et vous permet d'optimiser le processus.
  • La planification des tâches permet aux utilisateurs de traiter les données quotidiennement, hebdomadairement, mensuellement ou uniquement lorsque les données répondent à des déclencheurs ou à des conditions spécifiques.

L'orchestration et l'automatisation de vos pipelines de données peuvent éliminer le travail manuel, introduire la reproductibilité et maximiser l'efficacité.

Exemples d'entreposage de données dans diverses industries

Le big data est devenu vital pour entreposage de données et intelligence d'affaires à travers plusieurs industries. Passons en revue quelques exemples d'entreposage de données dans divers secteurs.

Secteur de l'investissement et de l'assurance

Les entreprises utilisent principalement un entrepôt de données pour analyser les tendances des clients et du marché et d'autres modèles de données dans ces secteurs. Le forex et les marchés boursiers sont deux sous-secteurs majeurs. Ici, les entrepôts de données jouent un rôle crucial car une différence unique peut entraîner des pertes massives à tous les niveaux. Les DWH sont généralement partagés dans ces secteurs et se concentrent sur le streaming de données en temps réel.

Chaînes de vente au détail

Les chaînes de vente au détail utilisent les DWH pour la distribution et la commercialisation. Les utilisations courantes sont le suivi des articles, l'examen des politiques de tarification, le suivi des offres promotionnelles et l'analyse des tendances d'achat des clients. Les chaînes de vente au détail intègrent généralement des systèmes EDW pour les besoins de veille économique et de prévision.

Système de santé

Les entreprises de soins de santé utilisent un DWH pour prévoir les résultats des patients. Ils l'utilisent également pour générer des rapports de traitement et partager des données avec des assureurs, des laboratoires de recherche et d'autres unités médicales. Les EDW sont l'épine dorsale des systèmes de santé, car les informations les plus récentes et les plus récentes sur les traitements sont essentielles pour sauver des vies.

Types d'entrepôts de données

Il existe trois principaux types d'entrepôts de données. Chacun a son rôle spécifique dans gestion des données opérations.

Qu'est-ce que l'entreposage de données et sa mise en œuvre

1- Entrepôt de données d'entreprise

Un entrepôt de données d'entreprise (EDW) est une base de données centrale ou principale pour faciliter les décisions dans toute l'entreprise. Les principaux avantages d'avoir un EDW sont les suivants :

  • Accès aux informations transversales.
  • La possibilité d'exécuter des requêtes complexes.
  • L'activation d'informations enrichies et clairvoyantes pour des décisions basées sur les données et une évaluation précoce des risques.

2- ODS (Banque de Données Opérationnelles)

Dans ODS, le DWH est actualisé en temps réel. Par conséquent, les organisations l'utilisent souvent pour des activités d'entreprise de routine, telles que le stockage des enregistrements des employés. Les processus métier utilisent également ODS pour fournir des données à l'EDW.

3- Magasin de données

Il s'agit d'un sous-ensemble d'un DWH qui prend en charge un département, une région ou une unité commerciale en particulier. Considérez ceci : vous avez plusieurs départements, y compris les ventes, le marketing, le développement de produits, etc. Chaque département aura un référentiel central où il stocke les données. Ce référentiel est un data mart.

L'EDW stocke les données du magasin de données dans l'ODS quotidiennement/hebdomadairement (ou selon la configuration). L'ODS sert de zone de transit pour intégration de données. Il envoie ensuite les données à l'EDW pour les stocker à des fins de BI.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'un entrepôt de données et d'une intelligence économique ?

De nombreux utilisateurs professionnels se demandent pourquoi l'entreposage de données est essentiel. La façon la plus simple d'expliquer cela est à travers les divers avantages pour les utilisateurs finaux. Ceux-ci inclus:

  • Amélioration de l'accès des utilisateurs finaux à une grande variété de données d'entreprise
  • Augmentation de la cohérence des données
  • Documentation supplémentaire des données
  • Coûts de calcul potentiellement inférieurs et productivité accrue
  • Fournir un endroit pour combiner des données connexes provenant de sources distinctes
  • Création d'une infrastructure informatique capable de supporter les changements des systèmes informatiques et des structures d'entreprise
  • Permettre aux utilisateurs finaux d'effectuer des requêtes ou des rapports ad hoc sans affecter les performances des systèmes opérationnels

Outils et techniques d'entreposage de données

L'infrastructure de données de la plupart des organisations est un ensemble de différents systèmes. Par exemple, une organisation peut avoir un système qui gère les relations clients, les ressources humaines, les ventes, la production, les finances, les partenaires, etc. Ces systèmes sont souvent mal ou pas du tout intégrés. Il est donc difficile de répondre à des questions simples même si l'information est disponible « quelque part » dans le systèmes de données disparates.

Les entreprises peuvent utiliser les outils DWH pour résoudre ces problèmes en créant une base de données unique de données homogènes. Les outils logiciels de extraction et la transformation des données dans un format homogène pour le chargement dans le DWH sont également des éléments essentiels d'un système d'entreposage de données.

Outil d'automatisation de l'entreposage de données d'entreprise par Astera Software

Astera Constructeur d'entrepôt de données accélère le développement d’un entrepôt de données à partir de zéro. Il prend en charge de nombreuses intégrations, automatise la modélisation des données et fournit un DWH hautes performances via une plateforme unifiée et intuitive.

ADWB est un outil basé sur les métadonnées outil d'automatisation de l'entreposage de données avec un modélisateur de données riche et inclut toutes les fonctionnalités clés d'un entrepôt de données mentionnées ci-dessus. La fonctionnalité de rétro-ingénierie permet aux utilisateurs de créer des bases de données en quelques clics sans écrire de codes. De même, les utilisateurs peuvent développer rapidement des schémas à partir de zéro grâce à l'option simple de glisser-déposer. Les images ci-dessous décrivent brièvement le fonctionnement de l'ADWB.

Outil de stockage de données DWB

Fonction de rétro-ingénierie dans Astera DWB

Remplissage de la table de dimension dans ADWB

Dataflow pour remplir la table de dimension dans ADWB

Ingénierie avancée dans ADWB

Une fois le schéma créé et les données renseignées, le modèle de données peut être transmis tout aussi rapidement à la base de données de l'entreprise.

En savoir plus sur comment construire votre entrepôt de données à partir de zéro avec Astera Constructeur d'entrepôt de données, une solution performante qui répond à tous vos besoins professionnels.

Si vous souhaitez discuter de votre cas d'utilisation ou voir une démo en direct du produit, nous l'indiquer, et nos experts vous contacteront.

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