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Thèmes techniques

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Illustration des éléments informatiques avec un point d'interrogation en point de mire

Présentation

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, le reporting et l'analyse avancée, permettant ainsi aux entreprises de prendre des décisions plus rapides et mieux informées. Qu'il s'agisse d'analyser le comportement des clients, de prévoir les stocks ou de suivre les performances financières, un entrepôt de données constitue une base fiable.

Entrepôt de données

Pourquoi les entrepôts de données sont-ils importants dans une entreprise moderne ?

Les entreprises modernes s'appuient sur les entrepôts de données pour unifier les données en silos 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 l'établissement de rapports à grande vitesse entre les départements et les systèmes.

Les organisations génèrent de grandes quantités de données - provenant des systèmes ERP, des CRM, des appareils IoT, des plateformes de commerce électronique et de sources externes telles que les flux de marché et les médias sociaux. En l'absence d'une approche centralisée de la collecte et de 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 les délais de production de rapports de quelques jours à quelques secondes, mais aussi de les faciliter :

  • Casser les silos de données entre les unités opérationnelles
  • Accélérer la compréhension des données historiques et en temps réel
  • Permettre un accès sécurisé et contrôlé à des données fiables
  • Contribuer à la conformité avec les 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 de performance clés tirés de plusieurs unités commerciales.

  • Accès centralisé : Consolidez les données provenant de systèmes et d'applications disparates.
  • Des performances plus rapides : Optimisez la vitesse des requêtes pour les analyses complexes à grande échelle.
  • Des rapports précis : Utilisez des données historiques pour des mesures et des indicateurs clés de performance fiables.
  • Amélioration de la qualité des données : Appliquer des règles de validation, de nettoyage et de transformation.
  • Prise de décision évolutive : Donnez aux utilisateurs professionnels et aux analystes les moyens d'agir grâce à des outils en libre-service.

L'architecture des entrepôts de données expliquée

Chaque processus d'analyse passe par cinq couches principales : l'ingestion, la mise en scène, le stockage, l'interrogation et la gouvernance. La compréhension de chaque couche permet de repérer les ralentissements, de contrôler les coûts et d'améliorer la précision des requêtes.

  • L'ingestion de données : Extraire, transformer et charger (ETL/ELT), ou charger puis transformer, des données à partir de systèmes sources.
  • Couche de stockage : Organiser les données en schémas optimisés pour l'analyse.
  • Gestion des métadonnées : Suivre l'évolution, le contexte et la structure des données.
  • Couche d'interrogation : Interface avec les outils de BI, les API ou les moteurs SQL.
  • Gouvernance & sécurité : Contrôle de l'accès, de la conformité et de l'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. Qu'il s'agisse d'analyses centralisées à long terme, de rapports opérationnels rapides ou de vues au niveau des départements, chaque modèle répond à des priorités différentes.

  • Entrepôt de données d'entreprise (EDW) : Un référentiel centralisé et intégré qui couvre l'ensemble de l'entreprise.
  • Magasin de données opérationnel (ODS) : un dépôt plus souple pour les besoins à court terme ou en temps quasi réel.
  • Marts de données : Sous-ensembles d'un entrepôt de données adaptés à des départements ou à des cas d'utilisation particuliers.

Schémas dans les entrepôts de données

Les schémas définissent la manière dont les données sont structurées pour l'interrogation. Le bon choix a une incidence sur la vitesse, l'efficacité du stockage et la facilité d'établissement des rapports.

  • Schéma en étoile : Une table de faits centrale liée à des tables de dimensions pour plus de simplicité et de rapidité.
  • Schéma en flocon de neige : Les tables de dimensions normalisées réduisent la redondance mais peuvent accroître la complexité des requêtes.
  • Schéma en galaxie : Un schéma avec plusieurs tables de faits partageant des tables de dimensions, souvent utilisé lorsqu'il s'agit de processus d'entreprise interconnectés.

Vous pouvez améliorer la performance des requêtes, l'analyse des données, la gestion simplifiée des données et la flexibilité en fonction des besoins de votre entreprise.

Entrepôt de données ou base de données : Quelle est la différence ?

Alors que les bases de données traditionnelles traitent les transactions en temps réel et les données opérationnelles, les entrepôts de données sont conçus pour analyser de grands volumes de données historiques. Comprendre cette distinction permet aux équipes de choisir la bonne plateforme en termes de performance, d'échelle et de visibilité.

Fonctionnalité Base de données traditionnelle Entrepôt de données
Finalité Transactions quotidiennes (OLTP) Analyse historique (OLAP)
Volume de données Plus bas Plus élevé
Complexité des requêtes Simple Complexe, multi-sources
Fréquence de mise à jour Constant Périodique
Utilisateurs Équipes opérationnelles Analystes, décideurs

Data warehouse, data lake ou lakehouse ?

La décision se résume à opposer la structure à la flexibilité. Les entrepôts excellent dans l'analyse gouvernée et reproductible ; les lacs offrent une liberté de données brutes ; les entrepôts lacustres visent à équilibrer les deux.

  • Entrepôt de données : Données structurées et conservées pour l'analyse.
  • Lac de données : Données brutes, non structurées ou semi-structurées pour plus de flexibilité.
  • La maison de lac : Une approche hybride qui combine les deux modèles.

Principaux cas d'utilisation de l'entreposage de données

De l'analyse de la valeur de la durée de vie des clients à la prévision des retards dans la chaîne d'approvisionnement, les entrepôts de données alimentent les analyses qui permettent d'obtenir des résultats commerciaux mesurables.

  • Analyse des clients : Suivi du comportement, de la fidélisation et de l'attrition sur l'ensemble des canaux
  • Ventes & marketing : Aligner la performance du pipeline sur l'attribution marketing
  • Finance : Analyser le P&L, les budgets, les prévisions et la conformité.
  • Chaîne d'approvisionnement : Prévoir les perturbations et optimiser l'approvisionnement
  • Opérations : Améliorer l'efficacité grâce à la connaissance des actifs et des processus

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Tendances en matière de déploiement dans le nuage, hybride et moderne

Les entrepôts "cloud-native" évoluent à la demande, les configurations hybrides équilibrent la sécurité et la flexibilité, et les stratégies multi-cloud optimisent la conformité et la résilience.

  • Les plateformes cloud-natives s'adaptent facilement et prennent en charge l'ingestion en temps réel.
  • Les déploiements hybrides combinent des systèmes sur site et des systèmes d'analyse en nuage.
  • Les architectures multi-cloud 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. Le meilleur choix permettra de gérer 10 à 100 fois plus de données et d'utilisateurs sans perte de performance.

  • Modèle de déploiement : Sur site, dans le nuage ou hybride.
  • Exigences en matière de performances : Utilisateurs simultanés, vitesse d'interrogation, temps de disponibilité.
  • Volume des données : Évolutivité et format de stockage (en colonnes ou en lignes).
  • Sécurité et conformité : Chiffrement, rôles des utilisateurs, souveraineté des données.
  • Intégration : Compatibilité avec les outils de BI, les API, les sources de données.

Comment OpenText peut-il vous aider à tirer parti des avantages des entrepôts de données ?

La valeur d'un entrepôt de données dépend des informations qu'il fournit - et cela dépend de la rapidité, de l'accessibilité et de la confiance dans les données. OpenText Analytics Database 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 :

  • Raccourcir le délai d'obtention d'informations - Grâce à l'exécution performante des requêtes, les analystes peuvent exécuter des rapports complexes sur des milliards d'enregistrements en quelques secondes, et non en quelques heures.
  • Décomposer les silos plus rapidement - L'intégration transparente avec de multiples sources de données, y compris les systèmes existants, les API et les plateformes en nuage, garantit que votre entrepôt reflète une vue complète et actualisée de l'entreprise.
  • Maintenir des données fiables - La qualité des données intégrées, le suivi de la lignée et les flux de travail de validation permettent de s'assurer que chaque décision est basée sur des informations exactes et vérifiées.
  • Évolution sans perte de performances - L'évolutivité élastique prend en charge les charges de travail croissantes, la concurrence accrue des utilisateurs et les ensembles de données plus volumineux sans ralentir les requêtes.
  • Permettre des analyses avancées - L'IA intégrée, l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive permettent aux équipes de passer d'une vision descriptive à une vision prescriptive.
  • Restez conforme et sécurisé - Le cryptage au niveau de l'entreprise, les contrôles d'accès et la journalisation des audits protègent les données sensibles et répondent aux exigences réglementaires.
  • Déploiement flexible - En fonction de vos besoins ou de votre architecture, vous pouvez choisir entre un déploiement sur site, hybride ou dans un nuage privé.

En associant votre entrepôt de données aux outils d'analyse et de gouvernance d'OpenText, vous obtenez une plate-forme qui ne se contente pas de stocker et d'organiser les données, mais qui les transforme également en un atout stratégique, prêt à générer des résultats commerciaux mesurables.

Le rapatriement de l'informatique dématérialisée : Ce que les données nous apprennent

Plus de 200 responsables informatiques repensent les stratégies de cloud computing pour leurs entrepôts de données et optent pour des déploiements sur site, de cloud privé ou hybrides afin de récupérer les performances, la rentabilité et le contrôle.

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