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Sujets techniques

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Illustration d'éléments informatiques mettant en évidence un point d'interrogation

Aperçu

Un entrepôt de données est un référentiel central conçu pour stocker, organiser et analyser de grands volumes de données provenant de sources multiples.

Il est conçu pour prendre en charge la veille stratégique, les rapports et l'analyse avancée, permettant ainsi aux organisations de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Que vous analysiez le comportement des clients, prévoyiez les stocks ou suiviez le rendement financier, un entrepôt de données constitue une base fiable.

Entrepôt de données

Pourquoi les entrepôts de données sont importants dans une entreprise moderne

Les entreprises modernes s'appuient sur des entrepôts de données pour unifier les données cloisonnées et fournir des informations précises et opportunes.

Contrairement aux bases de données traditionnelles conçues pour les opérations quotidiennes, les entrepôts de données sont optimisés pour les requêtes complexes, l'analyse des tendances à long terme et la production de rapports à haute vitesse entre les départements et les systèmes.

Les organisations génèrent d'énormes quantités de données, provenant des systèmes ERP, des CRM, des appareils IdO, des plateformes de commerce électronique et de sources externes comme les flux de données du marché et les médias sociaux. Sans une approche centralisée pour la collecte et l'organisation de ces données, celles-ci restent fragmentées, incohérentes et sous-utilisées.

Un entrepôt de données moderne et bien conçu permet non seulement de réduire le temps de production de rapports de plusieurs jours à quelques secondes, mais aussi :

  • Supprimer les silos de données entre les unités d'affaires
  • Accélérez l'exploitation des données historiques et en temps réel.
  • Permettre un accès sécurisé et contrôlé aux données de confiance
  • Soutenir la conformité aux réglementations sectorielles et régionales

Principaux avantages d'un entrepôt de données

Les entreprises qui centralisent leurs analyses dans un entrepôt de données constatent des améliorations mesurables : des requêtes plus rapides sur des téraoctets de données, moins de rapprochements manuels et une plus grande confiance dans les indicateurs clés de performance (KPI) extraits de plusieurs unités commerciales.

  • Accès centralisé : Consolider les données provenant de systèmes et d’applications disparates.
  • Performances accrues : optimisez la vitesse des requêtes pour les analyses complexes à grande échelle.
  • Rapports précis : utilisez des données historiques pour des indicateurs et des indicateurs de performance clés fiables.
  • Amélioration de la qualité des données : appliquer des règles de validation, de nettoyage et de transformation.
  • Prise de décision évolutive : Donnez aux utilisateurs et aux analystes les moyens d’agir grâce à des outils en libre-service.

Explication de l'architecture d'un entrepôt de données

Chaque processus analytique passe par cinq couches principales : l'ingestion, la préparation, le stockage, l'interrogation et la gouvernance. Comprendre chaque couche permet de repérer les ralentissements, de contrôler les coûts et d'améliorer la précision des requêtes.

  • Ingestion des données : Extraire, transformer et charger (ETL/ELT), ou charger puis transformer les données des systèmes sources.
  • Couche de stockage : Organiser les données en schémas optimisés pour l’analyse.
  • Gestion des métadonnées : Suivi de la provenance, du contexte et de la structure des données.
  • Couche de requête : Interface avec les outils de BI, les API ou les moteurs SQL.
  • Gouvernance et sécurité : Contrôle des accès, conformité et auditabilité.

Types d'entrepôts de données

Le bon type d'entrepôt de données dépend de la rapidité avec laquelle vous avez besoin d'accéder aux données, des personnes qui les utilisent et des décisions qu'elles permettent de prendre. De l'analyse centralisée à long terme aux rapports opérationnels rapides ou aux vues au niveau du département, chaque modèle prend en charge un ensemble de priorités différent.

  • Entrepôt de données d'entreprise (EDW) : Un référentiel centralisé et intégré qui couvre l'ensemble de l'entreprise.
  • Magasin de données opérationnelles (ODS) : un référentiel plus agile pour les besoins à court terme ou quasi temps réel.
  • Entrepôts de données : sous-ensembles d’un entrepôt de données adaptés à des services ou des cas d’utilisation spécifiques.

Schémas dans les entrepôts de données

Les schémas définissent la structure des données pour les requêtes. Le bon choix influence la rapidité, l'efficacité du stockage et la facilité de génération de rapports.

  • Schéma en étoile : un tableau de faits central lié à des tableaux de dimensions pour plus de simplicité et de rapidité.
  • Schéma en flocon de neige : les tableaux de dimensions normalisées réduisent la redondance, mais peuvent augmenter la complexité des requêtes.
  • Schéma Galaxy : Schéma comportant plusieurs tableaux de faits partageant des tables de dimensions, souvent utilisé pour la gestion de processus d'affaires interconnectés.

Vous pouvez ainsi bénéficier de performances de requête améliorées, d'une analyse de données optimisée, d'une gestion des données simplifiée et d'une flexibilité accrue selon les besoins de votre entreprise.

Entrepôt de données et base de données : quelle est la différence ?

Alors que les bases de données traditionnelles gèrent les transactions en temps réel et les données opérationnelles, les entrepôts de données sont spécialement conçus pour analyser de grands volumes de données historiques. Comprendre cette distinction aide les équipes à choisir la plateforme la plus adaptée en termes de performance, d'évolutivité et d'analyse.

Caractéristique Base de données traditionnelle Entrepôt de données
Objectif Transactions quotidiennes (OLTP) Analyse historique (OLAP)
Volume de données Plus bas Plus haut
Complexité des requêtes Simple Complexe, multisource
Fréquence de mise à jour Constant Périodique
Utilisateurs équipes opérationnelles Analystes, décideurs

Entrepôt de données, lac de données ou lac de données ?

La décision se résume à un choix entre structure et flexibilité. Les entrepôts de données excellent dans l'analyse contrôlée et reproductible ; les lacs de données offrent une liberté totale en matière de données brutes ; les centres de données lacustres visent à équilibrer les deux.

  • Entrepôt de données : données structurées et organisées pour l’analyse.
  • Lac de données : données brutes, non structurées ou semi-structurées pour plus de flexibilité.
  • Lakehouse : Une approche hybride qui combine les deux modèles.

Principaux cas d'utilisation de l'entreposage de données

De l'analyse de la valeur vie client à la prévision des retards de la chaîne d'approvisionnement, les entrepôts de données alimentent les analyses qui génèrent des résultats commerciaux mesurables.

  • Analyse des données clients : Suivez le comportement, la rétention et le taux de désabonnement sur tous les canaux.
  • Ventes et marketing : Aligner le rendement du pipeline avec l’attribution marketing
  • Finances : Analyser les états des résultats, les budgets, les prévisions et la conformité
  • Chaîne d'approvisionnement : Prévoir les perturbations et optimiser les achats
  • Opérations : Améliorer l'efficacité grâce à une meilleure connaissance des actifs et des processus

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Tendances en matière d'infonuagique, d'hybridation et de déploiement moderne

Les entrepôts de données natifs du nuage s'adaptent à la demande, les configurations hybrides équilibrent sécurité et flexibilité, et les stratégies multinuage optimisent la conformité et la résilience.

  • Les plateformes natives du nuage s'adaptent facilement à la charge et prennent en charge l'ingestion en temps réel.
  • Les déploiements hybrides combinent des systèmes sur place et des analyses dans le cloud.
  • Les architectures multinuage permettent la conformité régionale et l'équilibrage de la charge de travail.

Comment choisir le bon entrepôt de données

Cartographiez vos sources de données actuelles, vos projections de croissance et vos besoins en matière de requêtes. La meilleure option permettra de gérer 10 à 100 fois plus de données et d'utilisateurs sans perte de performance.

  • Modèle de déploiement : sur place, dans le nuage ou hybride.
  • Exigences de rendement : Utilisateurs simultanés, vitesse des requêtes, disponibilité.
  • Volume de données : Évolutivité et format de stockage (colonnes ou lignes).
  • Sécurité et conformité : chiffrement, rôles des utilisateurs, souveraineté des données.
  • Intégration : Compatibilité avec les outils BI, les API et les sources de données.

Comment OpenText peut-il vous aider à profiter des avantages d'un entrepôt de données ?

La valeur d'un entrepôt de données dépend des renseignements qu'il fournit, et cela dépend de la rapidité, de l'accessibilité et de la fiabilité des données. La base de données OpenText Analytics vous aide à maximiser ces avantages en combinant des performances de niveau entreprise avec une gouvernance intégrée et des capacités d'analyse avancées.

Avec OpenText, vous pouvez :

  • Accélérez l'accès à l'information : l'exécution de requêtes haute performance permet aux analystes de générer des rapports complexes sur des milliards d'enregistrements en quelques secondes, et non en plusieurs heures.
  • Brisez plus rapidement les silos – L’intégration transparente avec de multiples sources de données, y compris les systèmes existants, les API et les plateformes infonuagiques, garantit que votre entrepôt reflète une vue complète et à jour de l’activité.
  • Préservez la fiabilité des données – L’intégration de la qualité des données, le suivi de leur provenance et les flux de travail de validation contribuent à garantir que chaque décision repose sur des informations exactes et vérifiées.
  • Évolutivité sans perte de performance – La mise à l'échelle élastique prend en charge la croissance des charges de travail, une plus grande concurrence des utilisateurs et des ensembles de données plus volumineux sans ralentir les requêtes.
  • Activez l'analytique avancée : l'IA intégrée, l'apprentissage machine et la modélisation prédictive permettent aux équipes de passer d'informations descriptives à des informations prescriptives.
  • Restez conforme et sécurisé – Le chiffrement de niveau entreprise, les contrôles d'accès et la journalisation des audits protègent les données sensibles et répondent aux exigences réglementaires.
  • Déployez en toute flexibilité – En fonction de vos besoins ou de votre architecture, vous pouvez choisir entre une solution sur place, hybride ou en nuage privé.

En combinant votre entrepôt de données avec les outils d'analyse et de gouvernance d'OpenText, vous obtenez une plateforme qui non seulement stocke et organise les données, mais les transforme également en un atout stratégique, prêt à générer des résultats commerciaux mesurables.

Le changement de stratégie de rapatriement des données vers le nuage : que nous apprennent les données ?

Plus de 200 gestionnaires des TI repensent leurs stratégies exclusivement basées sur le nuage pour leurs entrepôts de données, optant pour des déploiements sur place, dans un nuage privé ou hybrides afin de retrouver performance, rentabilité et contrôle.

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