L'entreposage de données est essentiel pour que les organisations puissent rapporter et analyser efficacement de grandes quantités de données à différents niveaux, y compris le service client, l'intégration des partenaires et les décisions de la direction. La compréhension de ces concepts est essentielle.
Examinons quelques concepts clés d'entreposage de données dans cet article pour comprendre l'importance du stockage de données.
Qu'est-ce que l'entreposage de données ?
Un entrepôt de données est l'endroit où une entreprise ou une autre organisation stocke des données électroniques confidentielles. Les opérations d'une organisation peuvent être mieux comprises en utilisant les données historiques qu'un entrepôt de données vise à collecter et à organiser.
De plus, un élément crucial de l'informatique décisionnelle est un entrepôt de données. Ce terme plus large comprend les d'information infrastructure que les entreprises contemporaines utilisent pour garder un œil sur leurs succès et échecs antérieurs et guider leurs décisions futures.
Noter que:
- Un entrepôt de données est l'endroit où une entreprise ou une autre organisation stocke des informations au fil du temps.
- Des personnes de divers départements importants, y compris le marketing et les ventes, ajoutent périodiquement de nouvelles données.
- L'entrepôt se transforme en un référentiel de données historiques qui peuvent être consultées et analysées pour aider à la prise de décision commerciale.
- La détermination des informations essentielles à l'organisation et la localisation des sources d'informations sont des éléments clés de la création d'un entrepôt de données réussi.
- Une base de données est conçue pour fournir des données en temps réel. Un entrepôt de données est créé en tant que référentiel pour les anciennes données.
Comment fonctionne l'entreposage de données ?
L'entreposage de données, introduit en 1988 par les chercheurs d'IBM Barry Devlin et Paul Murphy, est un outil d'analyse de données historiques provenant de diverses sources. Il permet aux utilisateurs d'exécuter des requêtes et des analyses sur les données transactionnelles, fournissant des informations sur les performances d'une entreprise.
Notez que les données ajoutées à l'entrepôt sont statiques et non modifiables. De plus, l'entrepôt sert de source de données pour les analyses historiques, en mettant l'accent sur les modifications au fil des ans. Les données entreposées doivent être enregistrées de manière sûre, fiable, récupérable et gérable.
Types d'entrepôts de données
#1. Entrepôt de données d'entreprise (EDW) :
Un entrepôt centralisé appelé entrepôt de données d'entreprise (EDW) offre des services d'aide à la décision à l'ensemble de l'organisation. En outre, les EDW sont généralement constitués de plusieurs bases de données qui fournissent une méthode unifiée pour classer et organiser les données par sujet.
#2. Magasin de données opérationnelles (ODS) :
La base de données centrale d'un entrepôt de données d'entreprise pour les rapports opérationnels et la prise de décision est connue sous le nom d'ODS (EDW). De plus, alors qu'EDW prend en charge les décisions tactiques et stratégiques, il s'agit d'un composant complémentaire qui offre des mises à jour en temps réel pour les tâches de routine telles que les dossiers des employés.
#3. Magasin de données :
Un magasin de données est un sous-ensemble d'un entrepôt de données qui se concentre sur une équipe ou un secteur d'activité spécifique. De plus, il offre un accès rapide à des données spécifiques, permettant aux utilisateurs d'obtenir des informations essentielles sans perdre de temps à chercher dans l'ensemble de l'entrepôt de données.
Quelles sont les 3 étapes de l'entreposage de données ?
#1. Base de données hors ligne :
À ce stade, les données sont déplacées des systèmes utilisés pour les opérations quotidiennes vers un serveur externe pour la sauvegarde. Les opérations en cours, telles que le chargement et la création de rapports, ne sont pas perturbées par les données.
- Entrepôt de données hors ligne :
Les données ne sont pas toujours garanties d'être à jour à ce moment. A partir de la base de données opérationnelle, les données sont mises à jour régulièrement (hebdomadairement, mensuellement, etc.).
#2. Entrepôt de données en temps réel :
À ce stade, chaque fois qu'une transaction se produit dans la base de données opérationnelle, les entrepôts de données sont mis à jour. De plus, des déclencheurs basés sur des événements sont utilisés pour collecter des données et alerter l'entrepôt de données lorsque les enregistrements doivent être mis à jour. Une réservation de billet d'avion en est une illustration.
#3. Entrepôt de données intégré :
À ce stade, chaque fois qu'une opération est effectuée par les systèmes opérationnels, les entrepôts de données reçoivent une mise à jour. Pour fournir les données les plus récentes et éviter les perturbations dans la collecte des données, ils les retransmettent également aux systèmes opérationnels. Notez que cette étape des données est la plus à jour et la plus sécurisée. En conséquence, cette étape est considérée comme la plus fiable.
Comment construire un entrepôt de données simple ?
Étape 1 : Déterminer les objectifs commerciaux
L'entreprise se développe rapidement et a besoin d'une équipe bien équilibrée de personnel administratif, de vente, de production et de soutien. L'efficacité de l'augmentation des effectifs généraux, de l'amélioration de la force de vente et de l'équilibre entre l'orientation nationale et régionale doit être évaluée par les principaux décideurs.
Cela inclut le propriétaire, le président et quatre responsables clés partageant des ressources, des contacts, des opportunités de vente et du personnel tout en supervisant les centres de profit. De plus, le système doit corréler plus d'informations, telles que la taille du contrat, aux facteurs qui conduisent à des contrats plus importants et prendre des décisions éclairées. L'organisation est dirigée par des indicateurs de performance clés tels que les unités vendues, le bénéfice brut, le bénéfice net, les heures passées, les étudiants enseignés et les inscriptions répétées des étudiants.
Étape 2 : Collecter et analyser les informations
Les dirigeants doivent obtenir des informations sur les performances par le biais de questions et de collectes de données provenant de diverses sources, notamment des logiciels de comptabilité, des logiciels CRM et des systèmes de suivi du temps. Les analystes, les gestionnaires et les assistants administratifs peuvent produire des rapports analytiques et récapitulatifs qui incluent des données négligées. Il peut être difficile pour les concepteurs d'entrepôts de données de rassembler ces informations, mais il est essentiel de comprendre leur existence et la manière dont elles sont collectées et traitées.
De plus, comprendre le processus et son objectif est essentiel pour concevoir un entrepôt de données, car il permet l'automatisation des tâches de reporting sans identifier ni comprendre les personnes impliquées.
Étape 3 : Identifiez les processus métier de base :
Trouvez les entités qui interagissent pour créer les indicateurs afin de corréler les indicateurs de performance clés dans un entrepôt de données. Par exemple, une vente de formation implique de nombreux facteurs humains et commerciaux, y compris les clients, les instructeurs, les introductions de nouveaux produits, les promotions et l'embauche de nouveaux vendeurs. Les indicateurs de performance clés sont stockés pour un processus métier particulier dans l'entrepôt de données, qui les corrèle également aux facteurs qui les ont conduits.
De plus, ces indicateurs sont stockés dans des tables de faits et des tables de dimension sont créées pour les relier aux dimensions qui les ont produits.
Étape 4 : Construire un modèle de données conceptuel :
Après avoir identifié les processus métier, vous pouvez créer un modèle conceptuel des données. Vous choisissez les sujets qui vont être introduits sous forme de tableaux de faits et les dimensions qui seront liées aux faits. Établissez en détail le format de stockage des informations et les indicateurs de performance clés pour chaque processus métier. Notez que puisque les données seront combinées pour former des cubes OLAP, elles doivent être dans une unité de mesure cohérente.
De plus, même si cela peut sembler facile, le processus ne l'est pas. Vous devez sélectionner une devise, par exemple, si l'organisation est internationale et conserve des liquidités. L'étape suivante consiste à décider quand et à quel taux de change vous convertirez les autres devises dans celle que vous avez sélectionnée.
Étape 5 : Localisez les sources de données et planifiez les transformations de données :
Pour gérer efficacement les données dans un entrepôt de données, identifiez les sources d'informations critiques et déplacez-les dans une structure consolidée et cohérente. De plus, cela implique de corréler les informations entre les bases de données CRM internes et de rapport de temps, ainsi que de nettoyer les données pour garantir une analyse précise. Cela peut être fait lorsque vous :
- Assurez-vous que les données source sont complètes avant de les utiliser, soit par programmation, soit manuellement.
- Déterminez les moyens les plus rentables de corriger les données et prévoyez ces coûts dans le cadre du coût du système.
- Effectuez des transformations de données à l'aide d'outils tels que Data Transformation Services (DTS) et tenez compte du coût de la formation et de la maintenance.
- Planifiez l'extraction des données pour minimiser l'impact sur les utilisateurs du système et garantir l'intégrité des données.
Étape 6 : Définir la durée du suivi :
L'archivage des données doit être cohérent dans le temps car les entrepôts de données nécessitent beaucoup d'espace de stockage. Grâce à des dimensions partagées, différentes structures de données avec différents grains peuvent être liées. Les données qui ont été résumées au fil du temps peuvent être stockées dans une variété de formats, y compris le jour, la semaine ou le mois.
De plus, selon l'âge des données, les outils d'analyse peuvent fonctionner avec différentes granulométries et les anciennes données historiques importées peuvent être converties au format approprié.
Étape 7 : Mettre en œuvre le plan :
Élaborer un plan pour les projets d'entrepôt de données afin d'estimer les phases de travail et de planification. Implémentez un magasin de données pour présenter les capacités du système, en intégrant de nouvelles structures de données à mesure qu'elles s'emboîtent comme un puzzle. Cette approche garantit le succès du projet et maintient la portée des grands projets d'entrepôt de données.
De plus, les décideurs peuvent accéder à des données historiques consolidées et cohérentes sur les opérations de leur organisation grâce à des systèmes d'entrepôt de données. Avec une planification minutieuse, le système peut fournir des informations cruciales sur la façon dont les variables interagissent pour bénéficier ou mettre en danger l'organisation. Les coûts peuvent être gérés et cet outil puissant peut devenir une réalité avec un plan bien pensé.
Les 10 meilleurs outils d'entrepôt de données en 2023
Il existe de nombreux outils d'entreposage de données basés sur le cloud. La sélection des meilleurs outils d'entrepôt de données pour notre projet devient donc un défi. Les 10 meilleurs outils d'entreposage de données sont les suivants :
#1. Redshift d'Amazon :
Amazon Redshift est un entrepôt de données basé sur le cloud capable de gérer des pétaoctets de données et d'offrir une interrogation rapide à l'aide de clients basés sur SQL et d'outils de BI. De plus, il s'intègre à AWS et prend en charge les exportations de données ouvertes, ce qui facilite l'adoption et l'acclimatation de la plateforme.
#2. Microsoft Azure :
Microsoft a commencé à créer, tester, déployer et gérer des applications et des services sur la plate-forme de cloud computing publique connue sous le nom d'Azure. Azure fournit une infrastructure en tant que service (IaaS), une plate-forme en tant que service (PaaS) et un logiciel en tant que service (SaaS) parmi ses plus de 200 produits et services.
De plus, il offre la portabilité, l'intégration et une base sûre pour la sécurité opérationnelle et l'infrastructure physique. Les applications Web, les services et les API Restful peuvent être hébergés et gérés par Azure Apps.
#3. Google BigQuery :
BigQuery est un entrepôt de données sans serveur avec ANSI SQL et des capacités d'apprentissage automatique, développé en 2010. En outre, il s'agit d'un service d'analyse basé sur le cloud adapté aux grands ensembles de données en lecture seule et offre des services de mise à l'échelle automatique pour une intégration transparente avec les applications existantes et les investissements informatiques. .
#4. Flocon de neige:
Une plate-forme d'entrepôt de données basée sur le cloud appelée Snowflake est créée à l'aide de Microsoft Azure ou d'Amazon Web Services. Le traitement des données SQL est simplifié par ses capacités indépendantes de stockage et de mise à l'échelle des calculs. De plus, Snowflake fournit une puissance de calcul dynamique et évolutive avec des frais basés sur l'utilisation. Avec une valeur de stockage comparable à Amazon S3, il offre un calcul et un stockage séparés.
De plus, Snowflake permet le clonage sans espace des bases de données, des tables et des schémas. Cependant, des pointeurs vers les données stockées peuvent être créés.
#5. Micro Focus Vertica :
Pour les charges de travail Big Data, Micro Focus Vertica est une base de données MPP autosurveillée qui offre évolutivité, flexibilité et analyses avancées. De plus, sa méthodologie orientée colonne et son entrepôt analytique unifié facilitent les opérations telles que l'optimisation du réseau, la reconnaissance des clients, la maintenance prédictive et la conformité économique.
#6. Amazon DynamoDB :
Amazon DynamoDB est un service d'entrepôt de données NoSQL propriétaire qui prend en charge les structures de données clé-valeur et de document. Il fait partie d'Amazon Web Services et offre une haute disponibilité, une fiabilité et une évolutivité progressive.
De plus, DynamoDB est conçu pour les cas d'utilisation OLTP et les requêtes analytiques et est aligné sur les valeurs des applications sans serveur en matière de mise à l'échelle automatique, de paiement à l'utilisation, de simplicité et d'absence de serveurs à gérer. Notez qu'il est largement utilisé pour les applications sans serveur exécutées sur AWS.
#7. PostgreSQL :
Un système de gestion de base de données robuste avec plus de 20 ans de développement communautaire est PostgreSQL. Il sert de référentiel de données principal pour les applications géospatiales, analytiques, mobiles et Web. Une version plus complexe de SQL, PostgreSQL, prend en charge des fonctionnalités telles que les déclencheurs, les sous-requêtes et les clés étrangères.
En outre, il convient également aux applications d'entreposage et d'analyse de données, aux logiciels de veille économique et aux systèmes OLTP et OLAP qui nécessitent des opérations de lecture et d'écriture rapides.
#8. Amazon S3 :
Amazon S3 est un service de stockage NoSQL qui offre stabilité, accessibilité, performances, sécurité et évolutivité illimitée à bas prix. De plus, il prend en charge des données volumineuses, non structurées et semi-structurées, permet l'organisation des utilisateurs et offre un accès par abonnement à des systèmes similaires. Bien que plus lent que DynamoDB, il établit la norme pour le stockage en nuage d'entreprise.
#9. Téradonnées :
Pour les applications d'entreposage de données volumineuses, Teradata est un système de gestion de base de données relationnelle populaire qui utilise le parallélisme et une architecture MPP pour alléger la charge et produire des résultats pertinents. De plus, il répond aux exigences d'intégration et ETL en ingérant, traitant et gérant les données via une interface intuitive.
#dix. Amazon RDS :
La mise à l'échelle des bases de données relationnelles sur le cloud AWS est rendue possible par RDS, un service de stockage de données cloud PaaS. Il fournit également du matériel abordable pour gérer des tâches difficiles telles que l'installation de logiciels, le stockage, la réplication et la reprise après sinistre.
De plus, RDS prend en charge six moteurs de base de données : Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Information et SQL Server, ainsi que trois classes d'instance.
Qu'est-ce que l'entreposage de données SQL ?
SQL Data Warehouse est un entrepôt de données d'entreprise (EDW) qui exécute rapidement des requêtes complexes sur des pétaoctets de données grâce au traitement massivement parallèle (MPP).
De plus, en tant qu'élément crucial d'une solution Big Data, utilisez un entrepôt de données SQL. Le stockage en colonnes est utilisé par SQL Data Warehouse pour stocker les données dans des tables relationnelles, ce qui réduit les coûts de stockage des données et améliore les performances des requêtes. Notez que pour répartir le traitement des données sur plusieurs nœuds, SQL Data Warehouse utilise une architecture scale-out.
Qu'est-ce qu'un entrepôt de données dans ETL ?
ETL, qui signifie Extract, Transform et Load, est un processus utilisé dans l'entreposage de données pour recueillir des données provenant de diverses sources, les formater pour les charger dans un entrepôt, puis les y charger.
Quels sont les concepts ETL ?
Le processus ETL peut être décomposé en trois étapes :
#1. Extraction:
L'extraction de données à partir de diverses sources, y compris les systèmes transactionnels, les feuilles de calcul et les fichiers plats, est la première étape du processus ETL. La lecture des informations des systèmes d'origine et leur stockage dans une zone de préparation font partie de cette étape.
#2. Transformer:
Les données extraites sont soumises à ce processus dans un format qui peut être chargé dans l'entrepôt de données. Cela peut impliquer la transformation des types de données, la combinaison de données provenant de diverses sources, le nettoyage et la validation des données et la création de nouveaux champs de données.
#3. Charger:
Les données sont chargées dans l'entrepôt de données après avoir été transformées. Dans cette étape, les structures de données physiques sont créées et les données sont chargées dans l'entrepôt.
Quelle est la différence entre une base de données et un entrepôt de données ?
Contrairement à un entrepôt de données, qui est utilisé pour stocker à la fois des données actuelles et historiques pour un ou plusieurs systèmes avec un schéma prédéfini et fixe à des fins d'analyse, les bases de données stockent les données nécessaires pour exécuter une application aujourd'hui.
Une base de données est un regroupement planifié de données qui a été organisé et est généralement conservé électroniquement sur un ordinateur. Notez qu'un système de gestion de base de données (SGBD) supervise généralement une base de données.
Quels sont les concepts d'entreposage de données ?
Voici quelques concepts clés liés à l'entreposage de données :
#1. Les sources de données:
Les données provenant de bases de données opérationnelles, de sources de données externes, de fichiers plats et d'autres sources sont fréquemment combinées dans des entrepôts de données. Notez que l'ETL (extraction, transformation et chargement) est utilisé pour charger ces données dans l'entrepôt de données.
#2. La modélisation des données:
Le processus de création d'un schéma qui signifie les données dans l'entrepôt de données est connu sous le nom de modélisation des données. Par conséquent, créer des dimensions (telles que le temps, le produit et le client) et des tables de faits avec des mesures (par exemple, les ventes, les revenus et les bénéfices)
#3. Intégration de données:
La méthode d'intégration de données provenant de plusieurs sources dans une vue unique et unifiée est connue sous le nom d'intégration de données. De plus, les incohérences dans les données peuvent être corrigées et les données peuvent être nettoyées et modifiées pour s'adapter au modèle de données.
#4. Stockage de données:
Un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) est fréquemment utilisé dans les entrepôts de données pour stocker des données. Pour une interrogation efficace, les données sont indexées et organisées en tables.
#5. Accès aux données :
Les outils de Business Intelligence (BI), tels que les logiciels de reporting et d'analyse, peuvent être utilisés pour accéder aux données de l'entrepôt de données. Notez que les utilisateurs de ces outils peuvent interroger les données, produire des rapports et afficher des informations.
#6. Gouvernance des données :
La gouvernance des données fait référence aux processus, politiques et références qui garantissent la fiabilité, la cohérence et l'adhésion des données dans l'entrepôt de données. Notez que la validation de la confidentialité des données, la sécurité des données et la sécurité des données sont toutes incluses dans cela.
#7. Magasin de données :
Un Data MART est une partie de l'entrepôt de données créée pour prendre en charge une unité ou une division organisationnelle particulière. Une partie des données de l'entrepôt de données est choisie, puis des transformations supplémentaires propres à la fonction métier sont appliquées pour créer des magasins de données.
Qu'est-ce que l'entreposage de données cloud ?
Un entrepôt de données cloud est une base de données de services gérés qui est préparée pour l'informatique décisionnelle et l'analyse évolutives dans un cloud public.
De plus, l'entreposage de données dans le cloud permet la croissance et la réduction dynamiques des entrepôts de données pour répondre à l'évolution des budgets et des exigences des entreprises. Il stocke des informations provenant de diverses sources telles que l'IoT, le CRM et les systèmes financiers, fournissant des données structurées et unifiées pour divers cas d'utilisation de l'informatique décisionnelle et de l'analyse.
Qu'est-ce qu'Azure Data Warehousing ?
Les données provenant de diverses sources, telles que les transactions client ou les applications métier, sont généralement stockées dans des bases de données OTP, des partages réseau, des objets blob de stockage Azure ou des lacs de données. La couche de stockage de données analytiques est utilisée pour répondre aux requêtes d'analyse et de création de rapports sur l'entrepôt de données.
En outre, Azure offre des fonctionnalités de magasin analytique via Synapse, HDInsight, Hive ou Interactive Query. L'orchestration est requise pour le déplacement ou la copie des données du stockage vers l'entrepôt de données à l'aide d'Azure Data Factory ou d'Oozie.
Qu'est-ce que l'entreposage de données Snowflake ?
Le Snowflake Data Cloud combine hautes performances, haute simultanéité, simplicité et prix abordable à un degré qui n'est pas possible avec d'autres entrepôts de données. Il est construit avec une nouvelle architecture brevetée pour gérer tous les aspects des données et de l'analyse.
De plus, Snowflake intègre le stockage, l'informatique et les services, permettant une expansion et une contraction indépendantes, ce qui le rend plus réactif et adaptable. De plus, il utilise un référentiel central de données persistantes et des clusters de calcul MPP, chaque nœud localisant une partie de l'ensemble de données.
L'entreposage de données nécessite-t-il un codage ?
La programmation, le test et le débogage des entrepôts de données sont toutes les responsabilités d'un spécialiste de la programmation d'entrepôt de données, en plus des procédures de codage et de documentation. Un baccalauréat est nécessaire. De plus, un responsable ou chef d'unité ou de département supervise généralement un spécialiste de la programmation d'entrepôt de données.
DONNÉES D'UN CONSOMMATEUR : définition, types et utilisation
DATA SCIENTIST VS DATA ANALYST : comparaison complète 2023
QU'EST-CE QUE LA SCIENCE DES DONNÉES : Guide de la science des données et de l'analyse
QU'EST-CE QUE APACHE ? : Présentation détaillée du serveur Web Apache
Références:
