Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?
Découvrez ce qu’est un entrepôt de données, les avantages de l’utilisation d’un entrepôt de données, les meilleures pratiques à prendre en compte pendant la phase de conception et les outils à incorporer lorsqu’il est enfin temps de créer.
Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?
Tout d’abord, nous allons définir l’entrepôt de données et pourquoi vous pouvez en utiliser un pour votre organisation.
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 création de rapports 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, et 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 gèrent leur organisation et leurs entrepôts de données. Les avantages de l’entreposage de données d’entreprise sont multiples, mais certains des avantages les plus importants sont les suivants :
- Consolidation des données de plusieurs sources en une seule source de vérité
- Stockage et analyse des données historiques à long terme couvrant des mois et des années
- Nettoyage et transformation des données afin qu’elles soient précises, cohérentes et standardisées au niveau de leur structure et forme
- Réduction des temps de requête lors de la collecte des données et du traitement des analyses, ce qui améliore les performances globales sur l’ensemble des systèmes
- Chargement efficace des données sans avoir à gérer les coûts de déploiement ou d’infrastructure
- Sécurisation des données afin qu’elles soient privées, protégées et sécurisées
- Préparation des données pour l’analyse via l’exploration de données, des outils de visualisation et d’autres formes d’analyse avancée
Lac de données ou entrepôt de données
Il est évident que les entrepôts de données sont essentiels aux opérations analytiques de toute organisation. 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 utiliser l’un plutôt que l’autre ?
En tant que référentiels, les entrepôts 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’utilisation particuliers. C’est la raison pour laquelle les organisations 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 des entreprises et des produits qui sont organisées, conformes et optimisées pour les opérations de requête SQL. Par conséquent, les entrepôts de données sont indiqués 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 l’approvisionnement 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 de la diffusion en continu. 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.
| Lac de données | Entrepôt de données | |
|---|---|---|
| Type |
Structuré, semi-structuré, non structuré Relationnel, non relationnel |
Structuré Relationnel |
| 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 diffusion en continu | Application, entreprise, données transactionnelles, création de rapports par lots |
| Scalabilité | Facile à mettre à l’échelle à moindre coût | Difficile et coûteux à mettre à l’échelle |
| Utilisateurs | Scientifiques des données, ingénieurs de données | Professionnels de l’entrepôt de données, analystes professionnels |
| Cas d'utilisation | Machine Learning, analyse prédictive, analyse en temps réel | Création de rapports de base, décisionnel |
Architecture et conception de l’entrepôt de données
Maintenant que vous savez pourquoi et quand vous devez utiliser un entrepôt de données, découvrons son fonctionnement en examinant sa conception. Un entrepôt de données est plus qu’un seul silo fonctionnant seul. Au lieu de cela, il s’agit d’un système hautement structuré et soigneusement conçu composé de plusieurs niveaux qui interagissent avec vos données, et les autres, de différentes manières. En règle générale, ces niveaux sont les suivants :
Le 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’emplacement où les données sont stockées et optimisées, ce qui procure des délais de requête raccourcis et de meilleures performances globales.
Niveau intermédiaire
C’est là que vous trouverez le moteur d’analyse, également appelé serveur OLAP (Online Analytical Processing). Les serveurs OLAP accèdent à de grands volumes de données à partir de l’entrepôt de données à une vitesse élevée, ce qui procure des résultats ultra-rapides.
Niveau supérieur
Le niveau supérieur est l’endroit où l’interface frontale présente visuellement les données traitées. Les analystes peuvent y accéder et les utiliser pour tous leurs besoins en matière de création de rapports et de décisionnel libre-service.
Comment créer 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 organisation, 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 ? La conception varie en fonction de la complexité de vos besoins, mais un entrepôt de base de données d’entreprise classique peut se composer des composants suivants :
- Sources de données qui extraient les données opérationnelles des systèmes de point de vente, applications métier et d’autres bases de données relationnelles
- Une zone intermédiaire où les données sont nettoyées et transformées pour l’entrepôt ou le dépôt centralisé
- Un entrepôt de données ou référentiel centralisé qui stocke les données opérationnelles traitées, les métadonnées, les données récapitulatives et les données brutes pour faciliter l’accès utilisateur
- L’ajout de mini-data warehouses, qui extrait les données du référentiel centralisé et les sert dans des sous-ensembles à des groupes d’utilisateurs sélectionnés
- Un sandbox 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, frameworks et API pour l’intégration, le stockage, les performances et l’analyse
Outils, logiciels et ressources d’entrepôt de données
Dans le monde centré sur les données d’aujourd’hui, de nombreuses grandes entreprises de logiciels proposent une gamme infinie de logiciels d’entrepôt de données, chacun avec son propre cas d’utilisation spécifique. Cela peut sembler fastidieux, mais pour créer une solution cohérente et fournir de hautes performances, vous souhaiterez investir dans les outils et technologies appropriés. Les besoins de chaque organisation sont différents, mais voici quelques produits d’entrepôt de données essentiels à examiner :
Entreposage de données sur cloud et cloud hybride
Une solution d’entreposage de données unifiée basée sur le cloud, telle qu’Azure Synapse Analytics, offre aux organisations la possibilité 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, planifier et 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 contient de grands ensembles de données dans des tables relationnelles avec un stockage en colonnes. Cela réduit considérablement les coûts, améliore les performances des requêtes et accélère le délai d’analyse.
Outils d’analyse des performances
Pour améliorer les performances de vos applications, vous pouvez incorporer Apache Spark, une infrastructure de traitement parallèle open source qui prend en charge le traitement en mémoire.
Gestion des ressources et des charges de travail
Un gestionnaire de 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 des 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 marketing 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 arrivé à Azure SQL Data Warehouse ?
Les fonctionnalités associées à Azure SQL Data Warehouse sont désormais une fonctionnalité d’Azure Synapse Analytics appelé pool SQL dédié. Les clients Azure SQL Data Warehouse existants 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 passer par des modifications. Les clients peuvent également commencer à gérer leurs données d’entrepôt existantes avec Azure Synapse Analytics pour tirer parti des fonctionnalités d’analyse avancées telles que l’exploration de lac de données serverless et les moteurs SQL et Apache Spark™ intégrés.
Forum aux questions
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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 données semi-structurées (fichiers XML, pages web) à des fins de création de rapports, d’analyse et d’autres formes d’aide à la décision.
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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 seule source de vérité, que les organisations peuvent ensuite utiliser pour prendre des décisions plus éclairées concernant l’entreprise et les 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 pour générer divers 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 permettre aux utilisateurs d’y accéder et de les analyser.
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Si vous concevez et créez 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 build-out classique incluent des sources de données, une zone de transit, l’entrepôt lui-même, des mini-data warehouses, des bacs à sable et divers outils d’intégration.
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De nombreuses grandes sociétés de logiciels proposent maintenant un large éventail de produits d’entrepôt de données.
Découvrez les outils, logiciels et ressources d’entrepôt de données
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Ces fonctionnalités sont désormais une fonctionnalité d’Azure Synapse Analytics appelée pool SQL dédié. Les clients Azure SQL Data Warehouse existants peuvent continuer à exécuter leurs charges de travail ici sans apporter de modifications.
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