Plus personne ne doute que la donnée (dans son acception la plus noble !), se soit imposée comme l’un des éléments les plus stratégiques pour une entreprise. Compétitivité, productivité, adaptation au marché, réaction à la concurrence, les données et les analytics sont devenues incontournables pour relever le défi de la performance. Les équipes business étayent leurs réflexions et bâtissent leurs stratégies sur des rapports, tableaux de bord et outils d’analyse. Leur défi : extraire des informations de leurs données, surveiller les performances de l’entreprise et soutenir la prise de décision.
La mission essentielle des data warehouse ou entrepôts de données, c’est justement d’alimenter ces rapports, tableaux de bord et outils d’analyse. Comment ? En stockant efficacement les données et en fournissant des résultats pertinents à des requêtes en quelques minutes seulement. Outil opérationnel autant que stratégique, le data warehouse est désormais indispensable.
Envie d’en savoir plus ? Nous vous disons tout ce que vous devez savoir sur les data warehouse dans cet article.
Architecture d’un data warehouse
L’architecture d’un entrepôt de données s’articule le plus souvent autour de trois couches : la couche inférieure (Bottom tier), la couche intermédiaire (Middle tier) et la couche supérieure (Top tier).
La couche inférieure
La couche inférieure, que l’on nomme aussi couche de stockage, est dédiée au stockage des données. Elle rassemble le plus souvent des bases de données relationnelles ou des systèmes de gestion de fichiers distribués (DFS) qui sont destinés à stocker les données brutes. On y trouve également des index pour améliorer les performances des requêtes.
La couche intermédiaire
La couche intermédiaire, (ou couche de transformation), est utilisée pour les phases de nettoyage, de transformation et de consolidation de la donnée. Pour ce faire, la couche intermédiaire s’appuie sur des outils d’ETL (Extraction, Transformation, Loading). Elle peut ainsi extraire les données de différentes sources, les nettoyer, les transformer avant de les envoyer vers le data warehouse.
La couche supérieure
La couche supérieure, appelée également couche de présentation, est celle qui permet l’accès à l’information pour les utilisateurs finaux. Cette couche comprend des outils de reporting, de visualisation et de BI (Business Intelligence) pour permettre aux utilisateurs de créer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations à partir des données de l’entrepôt de données.
Les bénéfices d’un data warehouse
S’appuyer sur un data warehouse constitue un avantage majeur pour une entreprise désireuse de valoriser ses actifs data. Parmi les principaux bénéfices associés au data warehouse, on retiendra notamment :
- La possibilité de centraliser l’ensemble des données disponibles en un même point afin de bénéficier d’une faculté d’analyse optimisée, facilitant des prises de décision plus rapides et plus éclairées ;
- La capacité de stocker et d’exploiter des historiques de donnée afin d’identifier les évolutions de tendance sur le long terme,
- L’intégration de données qui émanent de différentes sources afin de disposer d’une vue à 360° ;
- L’optimisation les performances en recourant à des techniques de mise en forme de données ;
- L’opportunité de fournir un accès aux données à différents utilisateurs (et profils) ou à des métiers spécifiques au sein de votre organisation.
Entrepôt de données vs. Base de données : quelles sont les différences ?
Trop souvent, il existe une confusion entre l’entrepôt de données et la base de données. Pourtant, il s’agit bien de deux composantes différentes qui remplissent des missions et fonctions spécifiques.
Ainsi, vous pouvez considérer qu’une base de données est un système de gestion de la data qui permet tout à la fois de stocker, organiser et accéder à des données.
Les bases de données stockent des informations en temps réel pour les applications courantes, comme le CRM ou encore les systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement.
Le data warehouse, quant à lui, est un système dédié à l’analyse des données qui permet de stocker des données historiques provenant de différentes sources. Les entrepôts de données sont utilisés pour les analyses à long terme, les prévisions et les décisions stratégiques.
Aussi, pour permettre une exploitation fine de la data, les entrepôts de données sont souvent conçus pour être utilisés par les profils moins experts sur le plan de la donnée (comme les responsables commerciaux et les analystes de données), alors que les bases de données sont d’un accès plus aride, souvent réservées à des utilisateurs plus expérimentés.
En conclusion, si les bases de données sont utilisées pour la gestion des données à court terme, les data warehouses sont plutôt réservés pour l’analyse des données à long terme et pour les arbitrages plus stratégiques.
