Un grand nombre de transactions commerciales ont-elles lieu chaque jour dans votre entreprise ? Vous avez des données des années précédentes que vous souhaitez étudier afin de rendre votre entreprise plus performante ? Super! Alors vous allez avoir besoin d'une base de données en plus d'un entrepôt de données… Mais quelles informations appartiennent où ? Une base de données et un entrepôt de données sont des exemples de différents types de systèmes de stockage. Cependant, ils sont utilisés pour des objectifs tout à fait différents. Dans cet article, nous discuterons de la différence entre relationnel, opérationnel, transactionnel, lac de données et entrepôt de données.
Passons rapidement en revue les bases du fonctionnement de ces différents systèmes de stockage et les situations dans lesquelles ils pourraient être utiles.
Qu'est-ce que la base de données ?
Une base de données stocke des informations ou des données dans un emplacement centralisé. Le traitement des transactions en ligne (OLTP) repose sur des bases de données accessibles numériquement par les utilisateurs. Depuis l'avènement du stockage de données informatisé, les entreprises se sont appuyées sur des systèmes de gestion de bases de données. Un système de gestion de base de données (SGBD) n'est qu'un moyen de fournir un accès pratique à l'information.
Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) dominent le marché depuis plusieurs décennies. Par conséquent, lorsque nous parlons de bases de données, nous entendons presque toujours un SGBDR. Les entreprises les utilisent car il est plus rapide de stocker et de récupérer des données à l'aide d'un système de gestion de base de données relationnelle.
En outre, une base de données est un ensemble trié d'informations. Les bases de données relationnelles stockent les informations dans des « tables », qui constituent des ensembles de données regroupant des données connexes. Dans cette analogie, un tableau représente une grille avec des colonnes et des lignes.
- Chaque enregistrement d'un tableau, tel qu'une liste d'expéditions ou une liste de clients, est représenté par une ligne.
- Les champs de données tels que le nom, l'adresse, le numéro de téléphone, etc. d'un client peuvent être vus sous forme de colonnes dans un tableau.
- Les colonnes, les lignes et les tables sont toutes définies dans une base de données par un schéma, qui est une spécification de toutes les parties de la base de données.
Les systèmes de traitement des transactions en ligne (OLTP) s'appuient fortement sur les bases de données comme backend, car ils ajoutent, mettent à jour et suppriment des enregistrements un à la fois. Étant donné que les enregistrements sont extraits des tables un par un, l'approche la plus efficace pour les stocker consiste à les stocker en lignes, avec des index sur les champs clés pour accélérer l'extraction.
Cependant, toutes les infrastructures ne reposent pas sur un modèle transactionnel. Il pourrait être utile d'examiner les tendances dans les données recueillies au fil du temps. Il n'est pas nécessaire de connaître les valeurs de certains enregistrements. Vous avez besoin de résumés de comportement, tels que les montants totaux dépensés et la distance parcourue. Encore une fois, vous devez agir rapidement après avoir acquis ces informations.
Cas d'utilisation de la base de données
Les bases de données, comme les entrepôts de données, ont plusieurs utilisations pratiques dans une grande variété de domaines. Les bases de données personnelles sont une autre application courante. Quelques exemples sont les suivants :
- Dossier de santé électronique (DSE). Les informations sur un patient peuvent être stockées dans un dossier de santé électronique (DSE) dès la première visite. Ensuite, lors des visites suivantes, les informations sont actualisées. Ces données sont protégées et privées tant qu'elles sont hébergées sur la plateforme. Il révise l'heure et la date du rendez-vous, ainsi que la liste actuelle des symptômes et du diagnostic du patient. Les dossiers de santé électroniques permettent également aux médecins de consulter leurs données depuis n'importe quel endroit tant qu'ils ont la permission de le faire.
- Recommandations aux consommateurs. Une base de données est utilisée par Netflix et Spotify pour suivre les émissions et les chansons qu'ils proposent, ainsi que vos habitudes de visionnage et d'écoute. Les bases de données NoSQL enregistrent ces données et les utilisent pour faire des suggestions sur ce que vous aimeriez voir ensuite en fonction de vos interactions précédentes.
Professionnels de la base de données
Les experts en science des données sont souvent ceux qui ont une expérience professionnelle de travail avec des bases de données. Certaines professions courantes dans ce domaine sont décrites ci-dessous. Gardez à l'esprit que les titres de poste ci-dessous peuvent différer selon l'industrie.
- Architecte de base de données. Le travail d'un architecte de base de données consiste à créer et à maintenir des bases de données. Ils sont les pionniers de nouvelles approches de la gestion, du développement et de la protection des bases de données. Leur objectif principal est d'améliorer l'accessibilité des données pour les utilisateurs tels que les analystes de données, les data scientists et les ingénieurs. Le salaire annuel médian d'un architecte de base de données aux États-Unis est de 109,693 XNUMX $. Qu'est-ce qu'un gestionnaire de base de données et comment en devenir un ?
- Administrateur de base de données. Le travail d'un administrateur de base de données consiste à s'assurer que la base de données fonctionne correctement. Ils conçoivent et implémentent des bases de données pour suivre des éléments tels que les dossiers financiers, les spécifications des produits et les détails des commandes. Les administrateurs de base de données gèrent également les autorisations pour s'assurer que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données. De plus, le salaire annuel médian d'un administrateur de base de données aux États-Unis est de 78,837 XNUMX $.
- Analyste de données : afin d'aider les entreprises à résoudre leurs problèmes, les analystes de données collectent, nettoient et analysent des ensembles de données. Le revenu annuel d'un analyste de base de données aux États-Unis est en moyenne de 74,294 XNUMX $.
Types de bases de données
Plusieurs variétés de bases de données existent. Vous pouvez les classer comme bibliographiques, en texte intégral, numériques ou basés sur des images. Dans le domaine informatique, les bases de données sont généralement regroupées en fonction de la structure qu'elles emploient.
Voici quelques exemples de bases de données organisationnelles importantes :
#1. Relationnel
Cette méthode statistique décrit les informations d'une manière qui permet une organisation et une récupération flexibles des données. Les tables sont les blocs de construction des bases de données relationnelles. Dans ces tableaux, les informations sont structurées selon des formats prédéterminés. Chaque colonne d'une table stocke un certain type d'informations et chaque ligne stocke une instance de ces informations. Cependant, une base de données relationnelle utilise des lignes, des colonnes et des tables pour organiser les données sur les clients individuels. Leur indexation facilite la recherche à l'aide de requêtes SQL et NoSQL.
De plus, les interfaces de programmation utilisateur et d'application pour les bases de données relationnelles sont généralement écrites en SQL. Dans une base de données relationnelle, l'ajout d'un nouveau type de données ne nécessite la réécriture d'aucun des programmes connectés. Les données d'une base de données relationnelle sont gérées, interrogées et récupérées à l'aide d'un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS). Aussi, lisez Que sont les systèmes de gestion de bases de données relationnelles.
En règle générale, un SGBDR permettra à ses utilisateurs de gérer qui peut lire et écrire dans la base de données, ainsi que de générer des rapports et d'effectuer des analyses. Afin de s'assurer que toutes les transactions sont finalisées et que toutes les données sont cohérentes, certaines bases de données prennent en charge le modèle ACID.
#2. Distribué
Cette base de données contient des fichiers ou des enregistrements à plusieurs endroits. Le traitement des données est également distribué et copié sur le réseau.
Les bases de données distribuées homogènes utilisent le même matériel à chaque nœud et partagent la même pile logicielle pour gérer et accéder aux données entre les nœuds. Des groupes hétérogènes existent également. Dans de telles situations, les multiples emplacements peuvent utiliser différents matériels, systèmes d'exploitation et programmes de base de données.
#3. Nuage
Ces bases de données sont conçues pour un environnement virtuel dans un cloud public, privé ou hybride. La quantité de données transférées et stockées pour un utilisateur est ce qui détermine ses frais mensuels. Ils sont également dotés d'une haute disponibilité et de ressources évolutives. Ces bases de données sont compatibles avec les applications SaaS (software as a service).
#4. Graphique
Ces registres sont un exemple de base de données non relationnelle. Ils utilisent des idées de la théorie des graphes pour le stockage relationnel, le mappage et l'interrogation. Les nœuds et les arêtes sont les blocs de construction d'une base de données de graphes. Les entités, ou nœuds, sont les liens entre les autres nœuds.
Cependant, ces bases de données sont couramment utilisées pour l'analyse de réseau. Les données client collectées sur les sites Web et les plateformes de médias sociaux d'une entreprise peuvent être analysées à l'aide de bases de données graphiques.
Le langage et le protocole SPARQL sont utilisés pour l'analyse dans les bases de données de graphes. SPARQL peut analyser les données de la même manière que SQL, et il peut également être utilisé pour l'analyse sémantique, qui consiste à examiner les connexions entre les éléments de données. Pour cette raison, il peut être utilisé pour l'analyse d'ensembles de données constitués d'informations structurées et non structurées. À l'aide de SPARQL, les utilisateurs peuvent analyser les données d'une base de données relationnelle, tirer parti des connexions d'amis d'un ami, du PageRank et trouver le chemin le plus court.
#5. NoSQL
Les bases de données NoSQL excellent dans la gestion de quantités massives de données disparates. Les bases de données relationnelles ont des limitations que ces alternatives peuvent surmonter. En outre, ils excellent dans l'évaluation des données stockées sur une infrastructure de cloud computing et de grands ensembles de données non structurées. Les bases de données non relationnelles sont un autre nom pour ces types de bases de données.
Pourquoi les bases de données rencontrent-elles des difficultés ?
Quelques difficultés constantes surviennent tout au long de l'installation, de l'exploitation et de la maintenance de la base de données.
- Les données d'une entreprise sont un actif qu'il faut protéger à tout prix. Un personnel compétent en cybersécurité a besoin d'expertise pour protéger les référentiels de données, ce qui peut être coûteux.
- Avoir des données fiables est le résultat de l'intégrité des données. L'intégrité des données est difficile à atteindre car elle nécessite de limiter l'accès à la base de données aux seuls utilisateurs autorisés.
- Maintenir une base de données et la maintenir à jour sont essentiels pour une efficacité optimale. Les modifications apportées à la technologie sous-jacente ou aux données contenues dans une base de données peuvent avoir un impact négatif sur sa convivialité si elle n'est pas correctement prise en charge.
- Il peut également être difficile d'intégrer des bases de données. Les lacs de données et les entrepôts de données sont deux exemples de moyens d'y parvenir, tout comme la consolidation de plusieurs bases de données.
Qu'est-ce qu'un entrepôt de données
Un entrepôt de données est un référentiel central permettant à une organisation d'accéder aux données de divers départements et unités à des fins de reporting et d'analyse. L'entrepôt de données est ensuite utilisé pour générer des rapports à l'aide de requêtes complexes. Les rapports sont utilisés par la direction pour prendre des décisions commerciales. Dans un entrepôt de données, vous pouvez voir comment les magasins de données physiques et logiques de différents systèmes s'imbriquent.
Cependant, la fonction principale d'un entrepôt de données est de centraliser les données provenant de nombreuses sources afin qu'elles puissent être interrogées, que des rapports puissent être générés et que des décisions commerciales puissent être prises. Les entrepôts de données sont les emplacements pour OLAP (traitement analytique en ligne). Cette forme de traitement ne traite pas des transactions mais utilise plutôt des requêtes complexes pour l'analyse.
La base de données opérationnelle et la base de données d'aide à la décision (Data Warehouse) sont conservées dans des emplacements totalement distincts. L'entrepôt de données, cependant, n'est pas une chose mais plutôt un paramètre. C'est une partie de l'architecture d'un système d'information qui est conçue pour donner aux utilisateurs un accès facile et une présentation des données qui seraient autrement difficiles à trouver dans une base de données opérationnelle conventionnelle.
Comment fonctionne l'entrepôt de données ?
Un entrepôt de données est un entrepôt de données provenant de diverses autres sources. Le système transactionnel et les autres bases de données relationnelles sont deux sources de données qui entrent dans un entrepôt de données.
Les données peuvent prendre la forme de :
- Structuré
- Semi-structuré
- Données non structurées
Les outils d'informatique décisionnelle, les clients SQL et les feuilles de calcul peuvent tous accéder aux données traitées stockées dans l'entrepôt de données après qu'elles ont été transformées et ingérées. Les informations provenant de nombreuses sources peuvent être combinées dans un entrepôt de données.
Une organisation peut acquérir une compréhension plus complète de ses clients en centralisant ces données. En conséquence, vous pouvez être assuré qu'il a pris en compte toutes les données à sa disposition. L'exploration de données n'est possible qu'avec un entrepôt de données. Dans l'exploration de données, l'objectif est de découvrir des tendances utiles qui peuvent augmenter les revenus et les bénéfices.
Cas d'utilisation de l'entrepôt de données
Il existe une grande variété d'utilisations pour un entrepôt de données dans les environnements d'entreprise. Leurs applications potentielles pourraient être spécifiques à un secteur. Voici deux cas concrets :
- Soins de santé. Un entrepôt de données peut stocker des informations sur les patients qui peuvent aider les médecins à mieux diagnostiquer les maladies et à évaluer l'efficacité de divers traitements. Un scientifique des données dans le secteur de la santé peut, par exemple, examiner les informations stockées dans un entrepôt de données pour savoir pourquoi la chimiothérapie est plus couramment utilisée chez les patients de plus de 25 ans atteints d'un cancer.
- Commercialisation. Un entrepôt de données peut aider une organisation marketing à surveiller les résultats d'une campagne ou du lancement d'un nouveau produit. Les performances, les ventes et les interactions avec le service client peuvent toutes être surveillées à l'aide de tableaux de bord et de rapports internes.
- Bancaire. Son adoption généralisée dans le secteur bancaire atteste de son efficacité dans la gestion des ressources sur place. Un groupe restreint d'institutions financières l'a également utilisé pour l'analyse des performances des produits et des marchés et des études de marché.
- Secteur public. Le gouvernement s'appuie sur des entrepôts de données pour acquérir des renseignements. En outre, il aide les agences gouvernementales à suivre et à analyser les données fiscales et d'assurance maladie individuelles.
Professionnels de l'entrepôt de données
Les professionnels dans le domaine de la science des données sont ceux qui utilisent des entrepôts de données dans leur travail. Les carrières dans ce domaine sont définies dans la liste suivante. Sachez que les appellations d'emplois ci-dessous peuvent varier légèrement d'un secteur à l'autre.
- Analyste en intelligence d'affaires (BI). Les entrepôts de données sont le pain quotidien d'un analyste de l'informatique décisionnelle, qui les utilise pour fournir des informations commerciales à l'échelle de l'entreprise et spécifiques à un service via la visualisation des données. À l'aide de langages de visualisation et de programmation de données comme Python, SQL et Tableau, ils créent des rapports, des tableaux de bord et d'autres outils visuels. De plus, le salaire moyen d'un analyste commercial aux États-Unis est de 80,654 XNUMX $.
- Analyste d'entrepôt de données. Le travail d'un analyste d'entrepôt de données consiste à rechercher et à évaluer les informations stockées dans un entrepôt de données. Sur la base de leurs conclusions, ils proposent des suggestions pour améliorer les processus actuels de stockage et de reporting des données de l'entreprise. En outre, ils peuvent compiler et afficher leurs conclusions pour aider dans d'autres domaines des opérations de l'entreprise. La rémunération annuelle moyenne d'un analyste d'entrepôt de données aux États-Unis est de 81,010 XNUMX $.
- Ingénieur en entrepôt de données. Une personne qui travaille comme ingénieur d'entrepôt de données développe et supervise les plans d'entrepôt de données. Ils pourraient être chargés de déterminer les paramètres du projet, de vérifier les progiciels potentiels et de guider le développement de stratégies à long terme. De plus, le revenu annuel moyen d'un ingénieur en entrepôt de données aux États-Unis est de 95,760 XNUMX $.
Types d'entrepôt de données
Il existe principalement trois types d'entrepôts de données, ou DWH :
- Entrepôt de données d'entreprise (Edw). Dans ce contexte, « entrepôt » fait référence à un entrepôt de données d'entreprise (EDW). Il est utilisé par les employés de toute l'entreprise pour les aider à prendre des décisions. Il fournit un moyen normalisé d'organiser et de représenter l'information. Il permet également de classer les informations par sujet, permettant des niveaux de contrôle d'accès plus granulaires.
- Magasin de données opérationnelles. Lorsque ni l'entrepôt de données d'une organisation ni ses systèmes OLTP ne peuvent répondre à ses exigences en matière de rapports, la nécessité d'un magasin de données opérationnelles (également appelé ODS) se fait sentir. L'entrepôt de données dans ODS est constamment mis à jour. Cela signifie que c'est l'option de choix pour des choses comme la tenue des dossiers des employés et d'autres tâches administratives banales.
- Magasin de données. L'entrepôt de données inclut le magasin de données en tant que section spécifique. Il est conçu sur mesure pour un domaine d'activité particulier, comme les ventes, la finance, les ventes ou la finance. Un magasin de données autonome permet la collecte de données directement à partir des sources.
Composants de l'entrepôt de données
Voici les trois composants qui composent les entrepôts de données :
- Directeur d'entrepôt. Les fonctions du gestionnaire d'entrepôt comprennent la gestion des données stockées dans l'entrepôt. Il effectue des tâches telles que les vérifications de cohérence des données, la création d'index et de vues, la dénormalisation et la génération d'agrégats, la transformation et la fusion des données source, l'archivage des données et la cuisson des données.
- Gestionnaire de charge. Le composant avant est un autre nom pour le gestionnaire de charge. Il accomplit toutes les tâches nécessaires à l'extraction et au chargement des données dans l'entrepôt. Pour préparer les données pour l'entrepôt de données, ces activités impliquent également des transformations.
- Gestionnaire de requêtes. Le terme "composant backend" peut également faire référence au gestionnaire de requêtes. Il gère toutes les demandes des utilisateurs et mène tous les processus connexes. Cette partie de l'entrepôt de données fonctionne en soumettant des requêtes aux tables appropriées afin qu'elles puissent être exécutées aux moments appropriés.
Avantages de l'entrepôt de données
Voici quelques-uns des avantages des entrepôts de données.
- Les entreprises peuvent bénéficier d'un entrepôt de données car il centralise et rend accessible une grande variété de données provenant de diverses sources.
- L'entrepôt de données fournit des données fiables sur un large éventail de processus métier. Il permet également des requêtes et des rapports spontanés.
- L'entrepôt de données permet la consolidation de sources de données disparates, ce qui allège la charge sur l'infrastructure de fabrication.
- Un entrepôt de données peut réduire le temps nécessaire pour effectuer des analyses et générer des rapports.
- Lorsque les données sont réorganisées et intégrées, il devient plus pratique pour les utilisateurs d'exécuter des rapports et d'analyser les données.
- Les utilisateurs peuvent accéder à des données cruciales provenant de diverses sources dans un entrepôt de données centralisé. Par conséquent, il libère le temps que l'utilisateur passait auparavant à parcourir plusieurs bases de données.
- L'entrepôt de données est l'endroit où tous les enregistrements passés sont conservés. Cela facilite l'examen de différents calendriers et schémas à des fins de prévision.
Inconvénients de l'entrepôt de données
Voici quelques-uns des inconvénients des entrepôts de données.
- Pas le meilleur choix pour les données désordonnées.
- Le développement et le déploiement d'un entrepôt de données est un processus ardu et chronophage.
- Les données stockées dans un entrepôt peuvent devenir obsolètes très rapidement.
- La modification des sources de données, des index et des requêtes, ainsi que la modification des types et des plages de données, peuvent être difficiles.
- L'entrepôt de données peut sembler simple à première vue, mais il est en réalité trop complexe pour la plupart des consommateurs.
- Les projets d'entreposage de données, aussi bien gérés soient-ils, finissent invariablement par prendre plus de temps et couvrir plus de terrain que prévu initialement.
- Les utilisateurs de l'entrepôt peuvent éventuellement proposer leurs propres ensembles de réglementations commerciales.
- Les entreprises doivent investir massivement dans les processus d'apprentissage et de mise en œuvre.
Base de données vs entrepôt de données
Un entrepôt de données et une base de données ont des objectifs similaires en termes de stockage et de gestion des données. Cependant, il y a quelques distinctions importantes à faire. Pour commencer, les entrepôts de données peuvent effectuer des analyses. Ils fournissent des requêtes analytiques aux entreprises pour surveiller et rendre compte de certaines mesures. Une base de données, en revanche, n'est qu'un référentiel centralisé d'informations. La fonction principale d'une base de données est de fournir un stockage et un accès sûrs et pratiques aux données.
De plus, une base de données et un entrepôt de données fonctionnent ensemble pour stocker et organiser les vastes volumes d'informations que les entreprises génèrent chaque jour. Un fabricant de vêtements, par exemple, peut conserver les données des clients dans une base de données et les analyses de site Web dans une autre. Un entrepôt de données leur permettra de comparer les deux ensembles de données au fil du temps pour voir les modèles de comportement des consommateurs.
Examinons plus en détail les distinctions qui existent entre ces deux systèmes de stockage.
#1. OLTP contre OLAP
Un type de système de traitement de données est connu sous le nom de traitement des transactions en ligne (OLTP). Il s'agit du modèle prédominant pour les bases de données hébergeant des données opérationnelles pour la plupart des entreprises. OLTP sert à faciliter la résolution rapide des demandes commerciales quotidiennes en fournissant aux utilisateurs un accès rapide à des données complètes et correctes.
Un système de traitement des données connu sous le nom de traitement analytique en ligne (OLAP) donne la priorité à l'analyse des données pour favoriser la prise de décision par rapport aux performances et à l'utilisation régulière. L'intégration des systèmes OLAP aux solutions d'informatique décisionnelle simplifie la tâche de répondre aux demandes de renseignements et de fournir des rapports détaillés aux parties prenantes de l'entreprise pour les gestionnaires et les cadres non techniques.
Dans la plupart des cas, une base de données est la solution OLTP incontournable pour les entreprises qui souhaitent accéder rapidement à leurs données. Pour les scientifiques des données, les outils de BI et d'autres cas d'utilisation d'analyse à grande échelle, une solution OLAP qui peut agréger à la fois des données en temps réel et historiques est idéale pour les systèmes d'entrepôt de données.
#2. Cas d'utilisation
Un entrepôt de données et une base de données ne sont pas interchangeables et servent à des fins très diverses.
Les petites transactions discrètes sont le pain quotidien des bases de données, car elles sont le moteur des opérations quotidiennes d'une organisation. Un achat de billet en ligne, un transfert de compte bancaire et l'ajout de nouvelles informations sur le patient sont tous des exemples de telles activités.
De plus, les questions concernant le passé, le présent et l'avenir d'une entreprise qui exigent un niveau d'étude plus approfondi sont mieux adaptées aux entrepôts de données. Cela inclut des tâches telles que l'exploration de données à partir de différentes bases de données pour découvrir des informations jusque-là inconnues sur les habitudes des clients et les tendances d'achat.
#3. Rapports et analyses
Bien que les bases de données OLTP permettent certains rapports et analyses, cela est plus difficile en raison du format normal des données. De plus, pour des performances optimales, les bases de données ne stockent souvent que les informations les plus récentes, ce qui rend impossible la conduite de requêtes historiques.
En revanche, les entrepôts de données sont des installations spécialement conçues qui ont été initialement développées pour faciliter la création de rapports et l'analyse. Les données du présent et du passé sont à la disposition des utilisateurs, élargissant la portée des conclusions possibles.
#4. Structure de données
Les informations contenues dans les bases de données ont été « normalisées ». Avec la normalisation, vous n'aurez plus à vous soucier de sauvegarder à nouveau la même information. En éliminant le besoin de stocker les mêmes informations à plusieurs endroits, la base de données devient plus cohérente et, par extension, plus fiable.
La normalisation des données consiste à diviser les informations en plusieurs tableaux. Les entités de données séparées sont représentées par des tables. Une base de données de suivi des VENTES DE LIVRES, par exemple, diviserait ses données en trois tables : une pour les détails du LIVRE, une pour le SUJET de chaque livre et une pour l'ÉDITEUR.
En normalisant les données, nous pouvons garantir que notre base de données sera à la fois économe en mémoire et en disque. Cependant, il est inefficace en termes de requêtes. Les bases de données normalisées peuvent être difficiles à interroger en raison de leur structure. Les données d'un entrepôt de données sont fréquemment dénormalisées et contiennent des données répétées pour en faciliter l'accès, car les entreprises souhaitent exécuter des requêtes complexes sur ces données.
#5. Accords de Niveau de Service
Étant donné que les bases de données sont utilisées pour le traitement des transactions en ligne (OLTP), leur disponibilité est critique et doit dépasser 99.9 %. Lorsque les bases de données de traitement des transactions en ligne (OLTP) tombent en panne, cela peut entraîner des problèmes majeurs et éventuellement arrêter les opérations.
Cependant, un entrepôt de données est largement utilisé pour l'analyse back-end, donc les temps d'arrêt ne sont pas autant un problème pour eux. En fait, la plupart des entrepôts de données ont des fenêtres de maintenance planifiées au cours desquelles de nouvelles données sont ajoutées. Tout le monde profite du temps d'arrêt car il permet des téléchargements plus rapides pendant les périodes où les utilisateurs n'ont pas besoin d'accéder aux données. En désactivant tout sauf le strict nécessaire, votre processus s'accélérera et deviendra plus précis.
#6. Optimisation
Lorsque des données sont mises à jour (ajoutées, modifiées ou supprimées), une base de données est conçue pour le faire aussi rapidement et efficacement que possible. L'efficacité du traitement des transactions nécessite des temps de réponse ultra-rapides pour la base de données. L'une des caractéristiques les plus cruciales d'une base de données est sa capacité à suivre chaque transaction qui a lieu dans le système, car sans cette fonctionnalité, l'entreprise ne durerait pas longtemps.
Alors qu'un entrepôt de données est conçu pour traiter un petit nombre de requêtes complexes sur un énorme ensemble de données multidimensionnel en peu de temps.
Un entrepôt de données est-il plus gros qu'une base de données ?
Oui. Il est possible de stocker des données dans tous ces emplacements à l'aide d'un logiciel de base de données ; mais, en termes de volume de données stockées, un entrepôt de données est nettement plus volumineux qu'une base de données. L'entrepôt de données sert principalement à des fins d'exploration de données et d'analyse de données afin d'aider les décideurs.
Base de données opérationnelle vs entrepôt de données
Il existe quelques types distincts de systèmes de bases de données qui répondent à divers besoins des entreprises, notamment un SGBD opérationnel et un entrepôt de données.
Lorsqu'il s'agit des opérations quotidiennes d'une entreprise, rien que le meilleur fera l'affaire lorsqu'il s'agit d'un système de base de données. Dans le but de gérer et de contrôler les processus qui produisent et fournissent les produits ou services de l'organisation, ces systèmes sont destinés au traitement des transactions. Les systèmes de base de données qui sont activement utilisés incluent ceux pour gérer les relations avec les clients, les niveaux de stock et les commandes.
Un entrepôt de données, quant à lui, est conçu pour faciliter les processus d'analyse et de prise de décision au sein d'une entreprise. Ces plates-formes sont utilisées pour rassembler les informations de plusieurs systèmes d'exploitation dans une perspective cohérente. L'informatique décisionnelle, l'analyse des données et la prise de décision sont toutes assistées par les entrepôts de données en raison de la qualité avec laquelle ils effectuent des requêtes et génèrent des rapports.
Voici quelques-unes des distinctions les plus notables entre un entrepôt de données et un système de base de données opérationnel :
- Objectif. Pour que tout fonctionne bien, les entreprises s'appuient sur des systèmes de base de données opérationnels, tandis qu'un entrepôt de données facilite la planification stratégique et la recherche approfondie.
- Structure de données. Les données des systèmes de base de données opérationnels sont souvent standard ou structurées en de nombreuses tables connexes, afin de réduire la probabilité de duplication des données et d'augmenter la fiabilité des données qu'elles contiennent. Cependant, les entrepôts de données utilisent souvent une structure de données dénormalisée, ce qui signifie que les informations sont stockées dans des tables moins nombreuses et plus efficaces à des fins de reporting et d'analyse.
- Volume de données. Un entrepôt de données peut contenir des années de données, mais les systèmes de base de données opérationnels n'ont besoin de garder une trace que des données les plus récentes.
- Performance. Les bases de données opérationnelles sont optimisées pour le traitement de transactions à haut volume et à grande vitesse. Mais les entrepôts de données sont conçus pour interroger et générer des rapports et gérer des requêtes analytiques complexes sur des ensembles de données volumineux.
Base de données transactionnelle vs entrepôt de données
La fonction fondamentale d'une base de données transactionnelle est de capturer des données, tandis que la fonction principale d'une base de données d'entrepôt de données est de fournir des réponses aux requêtes d'analyse qui sont cruciales pour le succès de votre entreprise.
Les technologies de traitement des transactions en ligne (OLTP), y compris les bases de données transactionnelles, sont conçues pour enregistrer et traiter les transactions en temps réel. Prenons le cas où un client reçoit de l'argent d'un guichet automatique mais la transaction n'est pas reflétée dans les registres de la banque. La banque ne pourrait pas survivre si cela se produisait régulièrement. Ainsi, le système bancaire est structuré pour s'assurer que votre transaction est enregistrée pendant que vous attendez au guichet automatique. Comme ce système est optimisé pour l'écriture, les requêtes (opérations de lecture) sont lentes.
D'autre part, un entrepôt de données (DW) est un type de base de données construit dans le but exprès de faciliter l'analyse et l'interrogation des données. Les données de ces bases de données sont en lecture seule, mais elles peuvent être interrogées et analysées de manière plus efficace en termes de temps et de ressources que les bases de données utilisées dans les applications traditionnelles de traitement des transactions en ligne (OLTP). À cet égard, un système OLAP est conçu pour être facilement lu par ses utilisateurs. En gardant votre solution de business intelligence séparée de votre base de données d'applications, vous pouvez éviter de mettre votre banque et vos distributeurs hors ligne chaque fois que le directeur financier demande un rapport.
Pour éviter la situation où un utilisateur novice reçoit les diagrammes de la base de données de l'application et se voit dire de trouver l'aiguille des données dans la proverbiale botte de foin de la prolifération des tables, DW est également mieux spécifié et maintenu. Il est également plus rapide et plus fiable pour répondre aux questions.
De plus, les DW simplifient, normalisent et dénormalisent généralement les structures de table, améliorant ainsi la qualité de l'analyse. Ainsi, vous conservez uniquement les données nécessaires dans des tables plus simples et largement documentées et réduisez les connexions de table et la complexité des requêtes, comme indiqué plus loin.
Lac de données vs base de données vs entrepôt de données
Voici quelques-unes des différences distinctives entre ces trois systèmes de stockage.
- La structure. Les bases de données respectent des contraintes de schéma strictes et suivent une structure prédéterminée. Les entrepôts de données et les lacs de données, quant à eux, peuvent stocker les trois types de données (structurées, semi-structurées et non structurées).
- Objectif. Le traitement des transactions en temps réel est l'endroit où les bases de données brillent vraiment. L'objectif principal d'un entrepôt de données est de faciliter l'analyse et la création de rapports. L'exploration de données et l'analyse complexe ne sont que deux exemples de ce qui peut être fait avec les matières premières stockées dans un lac de données.
- Transformation. Les bases de données ne peuvent stocker que des données de configuration et exiger l'uniformité des schémas de base de données. Les entrepôts de données et les lacs de données offrent la flexibilité nécessaire pour modifier les schémas et transformer les données à la volée.
- Histoire. La plupart des bases de données ne conservent que les informations récentes. Les entrepôts de données collectent et organisent des ensembles de données passés à utiliser pour prévoir les tendances et faire des choix judicieux. Afin de faciliter l'exploration complète des données, les lacs de données peuvent contenir non seulement des données historiques, mais également des données en temps réel.
Pourquoi ne pas utiliser un entrepôt de données ?
En termes simples, les bases de données traitent les données transactionnelles à des fins opérationnelles, tandis que les entrepôts de données stockent et analysent d'énormes quantités de données pour la prise de décision stratégique. Les décisions et l'expansion peuvent être alimentées par toutes les données disponibles, des interactions des utilisateurs sur un site Web aux informations sur les ventes et les stocks.
Conclusion
En conclusion, les entrepôts de données et les bases de données sont des moyens efficaces de stocker d'énormes quantités de données. Les deux sont extrêmement précieux dans le monde de l'entreprise, mais leurs avantages diffèrent. Leur valeur dans l'économie actuelle basée sur l'information est immense. Cette ingéniosité, cependant, est conditionnelle aux objectifs d'une entreprise.
FAQ sur les bases de données et les entrepôts de données
Dois-je utiliser un entrepôt de données ou une base de données ?
L'objectif principal de la création et de l'utilisation d'une base de données est de stocker des informations. Cependant, lorsqu'il s'agit d'analyser des données, un entrepôt de données est très pratique. Les grandes requêtes analytiques sont mieux gérées par l'entrepôt de données, tandis qu'une base de données est généralement conçue pour les opérations de lecture-écriture sur une base transaction par transaction.
Mysql est-il une base de données ou un entrepôt de données ?
MySQL n'est pas un SGBD léger ; c'est un système complet de gestion de base de données. En raison de son format relationnel, MySQL est sans doute la base de données la plus simple à utiliser et à apprendre. Cependant, certains des autres choix ci-dessus peuvent être plus appropriés pour une mise en œuvre généralisée.
Snowflake est-il un entrepôt de données ?
Oui. L'architecture de Snowflake sépare la couche centrale de stockage des données de la couche de traitement des données, un peu comme celle de BigQuery. En raison de sa supériorité sur ses concurrents en termes de performances, d'évolutivité et d'optimisation des requêtes, Snowflake est actuellement l'entrepôt de données le plus populaire du marché. Le hic, c'est que Snowflake est généralement plus cher, vous devrez donc en tenir compte.
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