Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?
Découvrez ce qu’est un entrepôt de données, ses avantages, les meilleures pratiques à prendre en compte pendant la phase de conception et les outils à incorporer au moment du développement.
Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?
Pour commencer, définissons ce qu’est un entrepôt de données et déterminons pourquoi vous pouvez en utiliser un pour votre entreprise.
Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui stocke des données structurées (tables de base de données, feuilles Excel) et des données semi-structurées (fichiers XML, pages web) à des fins de reporting et d’analyse. Les données circulent à partir de diverses sources, telles que les systèmes de point de vente, les applications métier et les bases de données relationnelles. Elles sont généralement nettoyées et normalisées avant d’arriver dans l’entrepôt. Étant donné qu’un entrepôt de données peut stocker de grandes quantités d’informations, il permet aux utilisateurs d’accéder facilement à une multitude de données historiques, qui peuvent être utilisées pour l’exploration de données, la visualisation des données et d’autres formes de rapports décisionnels.
Avantages de l’entrepôt de données
Des données fiables, en particulier lorsqu’elles sont agrégées au fil du temps, aident les utilisateurs à prendre des décisions plus intelligentes et plus éclairées quant à la façon dont ils dirigent leur entreprise, et c’est là que les entrepôts de données entrent en jeu. Parmi les multiples avantages de l’entreposage de données en entreprise, voici certains des avantages les plus importants :
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Consolidation des données de plusieurs sources en une source unique de vérité
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Stockage et analyse des données historiques à long terme couvrant plusieurs mois/années
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Nettoyage et transformation des données afin que leur structure et leur forme soient précises, cohérentes et standardisées
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Réduction des temps de requête lors de la collecte des données et du traitement des analyses, ce qui améliore les performances globales des différents systèmes
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Chargement efficace des données sans gestion des coûts de déploiement ou d’infrastructure
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Sécurisation des données pour s’assurer qu’elles sont privées, protégées et sécurisées
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Préparation des données pour l’analyse via l’exploration de données, les outils de visualisation et d’autres formes d’analytique avancée
Entrepôt de données et lac de données
Il est clair que les entrepôts de données sont essentiels aux opérations analytiques de toute entreprise. Mais quelle est la différence entre un entrepôt de données et d’autres types de référentiels de données, tels qu’un lac de données ? Et quand doit-on préférer l’un à l’autre ?
En tant que référentiels, les entrepôts de données et les lacs de données stockent et traitent des données. Toutefois, bien qu’ils puissent sembler offrir les mêmes fonctionnalités, chacun d’eux a ses propres cas d’usage. C’est pourquoi les entreprises incorporent généralement les deux systèmes pour former une solution complète de bout en bout qui peut gérer un large éventail d’objectifs.
Un entrepôt de données est relationnel par nature. Cela signifie que la structure ou le schéma des données est déterminé par les exigences prédéfinies (aussi bien au niveau de l’entreprise que des produits) qui sont organisées, mises en conformité et optimisées pour les opérations de requête SQL. Par conséquent, les entrepôts de données sont idéaux pour stocker des données qui ont été traitées avec un objectif spécifique à l’esprit, comme l’exploration de données pour l’analyse décisionnelle ou pour le sourçage d’un cas d’usage métier déjà identifié.
Comme les entrepôts de données, les lacs de données contiennent des données structurées et semi-structurées. Toutefois, ils sont également capables d’intégrer des données brutes et non traitées provenant de diverses sources non relationnelles, notamment des applications mobiles, des appareils IoT, des réseaux sociaux ou du streaming. Cela est dû au fait que la structure ou le schéma d’un lac de données n’est pas défini tant que les données ne sont pas lues. En raison de leur nature flexible et évolutive, les lacs de données sont souvent utilisés pour effectuer des formes intelligentes d’analyse des données, telles que le Machine Learning.
| Data Lake | Entrepôt de données | |
|---|---|---|
| Type | Données structurées, semi-structurées, non structurées | Données structurées |
| Schéma | Schéma lors de la lecture | Schéma lors de l’écriture |
| Format | Brut, non filtré | Traité, vérifié |
| Sources | Big Data, IoT, réseaux sociaux, données de streaming | Application, entreprise, données transactionnelles, reporting par lots |
| Scalabilité | Facilité de mise à l’échelle à moindre coût | Mise à l’échelle difficile et coûteuse |
| Utilisateurs | Scientifiques des données, ingénieurs données | Professionnels de l’entrepôt de données, analystes d’entreprise |
| Cas d’usage | Machine Learning, analyse prédictive, analytique en temps réel | Reporting de base, décisionnel |
Architecture et conception de l’entrepôt de données
Maintenant que vous savez quand et pourquoi utiliser un entrepôt de données, découvrons comment il fonctionne en examinant sa conception. Un entrepôt de données est plus qu’un seul silo fonctionnant seul. Il s’agit plutôt d’un système hautement structuré et soigneusement conçu composé de plusieurs niveaux qui interagissent avec vos données, et les uns avec les autres, de différentes manières. En règle générale, ces niveaux sont les suivants :
Niveau inférieur
Les données sont ingérées à partir de plusieurs sources, puis nettoyées et transformées pour que d’autres applications les utilisent dans un processus appelé extraction, transformation et chargement (ETL). Le niveau inférieur est également l’endroit où les données sont stockées et optimisées, ce qui entraîne des temps de requête plus rapides et de meilleures performances globales.
Niveau intermédiaire
C’est là que vous trouverez le moteur d’analyse, également appelé serveur OLAP (Online Analytical Processing, traitement analytique en ligne). Les serveurs OLAP accèdent à de grands volumes de données à partir de l’entrepôt de données à une vitesse élevée, ce qui entraîne des résultats ultra-rapides.
Niveau supérieur
Le niveau supérieur est l’endroit où l’interface front-end présente visuellement les données traitées, que les analystes peuvent consulter et utiliser pour tous leurs besoins en matière de reporting et de décisionnel libre-service.
Création d’un entrepôt de données
Lors de la conception et de la création d’un entrepôt de données, il est important de prendre en compte les objectifs de votre entreprise, à la fois à long terme et ad hoc, ainsi que la nature de vos données. Combien de sources de données intégrez-vous ? Prévoyez-vous d’automatiser vos flux de travail ? Comment allez-vous explorer et analyser vos données ? Votre structure varie en fonction de la complexité de vos besoins, mais un entrepôt de base de données d’entreprise classique peut se composer des éléments suivants :
- Sources de données qui extraient des données opérationnelles à partir de systèmes de point de vente, d’applications métier et d’autres bases de données relationnelles
- Zone de transit où les données sont nettoyées et transformées pour l’entrepôt ou le référentiel centralisé
- Entrepôt ou référentiel centralisé qui stocke les données opérationnelles traitées, les métadonnées, les données récapitulatives et les données brutes pour faciliter l’accès des utilisateurs
- Ajout de datamarts, ce qui permet d’extraire les données du référentiel centralisé et de les gérer dans des sous-ensembles à destination des groupes d’utilisateurs sélectionnés
- Bac à sable, que les scientifiques des données peuvent utiliser pour tester de nouvelles formes d’exploration de données dans un environnement protégé
- Un large éventail d’ outils d’entreposage de données, de frameworks et d’API pour l’intégration, le stockage, les performances et l’analyse
Outils, logiciels et ressources de l’entrepôt de données
Dans le monde d’aujourd’hui qui est centré sur les données, de nombreux éditeurs de logiciels possèdent une gamme apparemment infinie de logiciels d’entrepôt de données, chacune avec son propre cas d’usage. Cela peut sembler intimidant, mais pour créer une solution cohérente et hautes performances, il est conseillé d’investir dans les outils et technologies appropriés. Bien que les besoins de chaque entreprise soient différents, voici quelques produits essentiels de l’entrepôt de données :
Entreposage de données dans le cloud et le cloud hybride
Une solution informatique unifiée d’entreposage de données, telle que Azure Synapse Analytics, permet aux entreprises de mettre à l’échelle, de calculer et de stocker à une vitesse plus rapide et à moindre coût.
Outils d’intégration de données
Les pipelines ETL permettent aux utilisateurs de créer, de planifier et d’orchestrer leurs flux de travail afin que les données sources soient automatiquement intégrées, nettoyées et standardisées.
Stockage d’objets
Une solution de stockage d’objets peut contenir de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées, ce qui la rend idéale pour la mise en lots des données sources avant leur chargement dans l’entrepôt.
Outils d’entreposage
Une solution de stockage distribué rassemble de grands jeux de données dans des tables relationnelles avec un stockage en colonnes. Cela réduit considérablement les coûts, améliore les performances des requêtes et accélère le temps d’analyse.
Outils d’analyse des performances
Pour améliorer les performances de vos applications, vous pouvez incorporer Apache Spark, un framework de traitement parallèle open source qui prend en charge le traitement en mémoire.
Gestion des ressources et des charges de travail
Un gestionnaire des ressources alloue de la puissance de calcul à vos charges de travail afin que vous puissiez charger, analyser, gérer et exporter des données en conséquence.
Modélisation de données
La modélisation des données combine plusieurs sources de données dans un modèle sémantique unique, fournissant une vue structurée et rationalisée de vos données.
Outils décisionnels
Les outils d’analytique métier permettent de fournir des insights aux utilisateurs sous la forme de tableaux de bord, de rapports et d’autres outils de visualisation.
Fonctionnalités de sécurité et de confidentialité
Les fonctionnalités de sécurité et de conformité, telles que le chiffrement des données, l’authentification des utilisateurs et la surveillance de l’accès, garantissent que vos données restent protégées.
Qu’est-il advenu d’Azure SQL Data Warehouse ?
Les capacités associées à Azure SQL Data Warehouse forment à présent une fonctionnalité Azure Synapse Analytics appelée « pool SQL dédié ». Les clients Azure SQL Data Warehouse actuels peuvent continuer à exécuter leurs charges de travail Azure SQL Data Warehouse existantes à l’aide de la fonctionnalité de pool SQL dédié dans Azure Synapse Analytics sans que des modifications soient nécessaires. Les clients peuvent également commencer à gérer leurs données d’entrepôt existantes avec Azure Synapse Analytics pour tirer parti des fonctionnalités d’analytique avancées, telles que l’exploration de lac de données serverless et les moteurs SQL et Apache Spark™ intégrés.
Questions fréquentes
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Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui contient des données structurées (tables de base de données, feuilles Excel) et des données semi-structurées (fichiers XML, pages web) à des fins de reporting, d’analyse et d’autres formes d’informatique décisionnelle.
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L’utilisation d’un entrepôt de données présente de nombreux avantages. Par exemple, un entrepôt de données consolide plusieurs sources de données en une unique source de vérité, que les entreprises peuvent ensuite utiliser pour prendre des décisions plus éclairées concernant leur activité et leurs opérations.
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Les entrepôts de données stockent des données structurées et semi-structurées, qui peuvent être utilisées pour l’exploration de données sources, la visualisation des données et d’autres cas d’usage décisionnel spécifiques. Les lacs de données stockent différents types de données brutes, que les scientifiques des données peuvent ensuite utiliser comme source dans un large éventail de projets.
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Un entrepôt de données est généralement composé de plusieurs niveaux : le niveau inférieur, où les données sont collectées et stockées ; le niveau intermédiaire, où les données sont analysées ; et le niveau supérieur, où les données sont affichées pour que les utilisateurs puissent les consulter et les analyser.
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Lors de la conception et du développement d’une infrastructure d’entrepôt de données, il est important de prendre en compte la nature de vos données et la façon dont vous souhaitez les transformer. Certains éléments courants d’une génération classique incluent des sources de données, une zone de transit, l’entrepôt lui-même, des datamarts, des bacs à sable et divers outils d’intégration.
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De nombreuses entreprises de logiciels leader du secteur ont maintenant une large gamme de produits d’entrepôt de données.
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Ces capacités forment à présent une fonctionnalité Azure Synapse Analytics appelée « pool SQL dédié ». Les clients Azure SQL Data Warehouse existants peuvent continuer à exécuter leurs charges de travail ici sans que des modifications soient nécessaires.
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