Data warehouse: définition et exemple d’un entrepôt de données
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Un data warehouse ou entrepôts de données permet de stocker une grande quantité de données, mais pas seulement. Découvrez tous ses avantages dans cet article, ainsi qu’une comparaison avec les autres types de stockage de données : data lake, data base ou data mart. Avez-vous besoin d’un data warehouse dans votre organisation ? La réponse ci-dessous.
Sommaire
Définition de data warehouse
Un entrepôt de données est un système d’entreprise utilisé pour l’analyse et le reporting de données structurées et semi-structurées provenant de sources multiples, telles que les transactions au point de vente, l’automatisation du marketing, la gestion de la relation client, etc. Utilisé pour stocker, consolider et gérer de grandes quantités de données provenant de différentes sources au sein d’une organisation, l’objectif principal d’un data warehouse est de fournir une plateforme unique et cohérente pour l’analyse et la prise de décision.
Voici quelques caractéristiques clés d’un data warehouse :
- Stockage structuré : Les données sont généralement stockées de manière structurée dans des tables relationnelles, facilitant ainsi l’interrogation et l’analyse.
- Historisation des données : Les data warehouses peuvent souvent conserver l’historique des données, permettant ainsi d’analyser les tendances et les changements dans le temps.
- Optimisé pour l’analyse : Contrairement aux bases de données opérationnelles, les data warehouses sont optimisés pour les requêtes analytiques complexes plutôt que pour des opérations transactionnelles rapides.
- Facilité d’accès : Les utilisateurs peuvent accéder aux données du data warehouse à l’aide d’outils de business intelligence (BI) et d’autres applications d’analyse pour extraire des informations exploitables.
Un data warehouse joue un rôle crucial dans le support des activités décisionnelles au sein d’une organisation en offrant une vue unifiée et consolidée des données, ce qui facilite l’analyse approfondie et la génération de rapports pour aider à la prise de décision stratégique.
Mais il existe d’autres moyens de stocker des données, découvrons ensemble ces différents termes.
Data warehouse vs data lake : quelle est la différence ?
Voici une réponse directe pour distinguer le data warehouse du data lake : le data warehouse et le data lake sont deux concepts clés en matière de gestion des données, mais ils diffèrent dans leur approche, leur structure et leur utilisation.
Voici les principales différences entre un data warehouse et un data lake :
| Data Warehouse | Data Lake | |
|---|---|---|
| Structure | Les données dans un data warehouse sont généralement structurées et organisées selon un schéma prédéfini. Elles sont stockées dans des tables relationnelles. | Les data lakes stockent des données de manière brute, sans nécessité immédiate de structuration. Les données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. |
| Objectif principal | Un data warehouse est conçu pour faciliter l’analyse et la génération de rapports. Il est optimisé pour des requêtes rapides et complexes sur des volumes importants de données. | Un data lake est conçu pour stocker de grandes quantités de données brutes de diverses sources, sans se soucier initialement de leur structure. Il offre une flexibilité accrue pour traiter des types de données variés. |
| Processus ETL | Les données sont extraites, transformées et chargées (ETL) dans un format structuré avant d’être stockées dans le data warehouse. | Dans un data lake, il peut y avoir moins d’accent sur la transformation des données lors de leur ingestion. Les données sont souvent ingérées rapidement et la transformation peut être effectuée plus tard, au besoin. |
| Utilisation | Les data warehouses sont principalement utilisés pour l’analyse décisionnelle, la création de rapports, et les opérations de business intelligence. | Les data lakes sont utilisés pour stocker des données à grande échelle, y compris des données brutes non traitées, ce qui permet des analyses avancées, l’exploration de données et des applications d’intelligence artificielle. |
En résumé, un data warehouse est axé sur la structuration des données pour faciliter l’analyse et la génération de rapports, tandis qu’un data lake est conçu pour stocker une grande variété de données, y compris des données brutes, offrant une flexibilité accrue pour l’exploration et l’analyse ultérieure. Elle est donc idéale pour l’apprentissage automatique (machine learning). Dans certaines architectures, les deux peuvent être complémentaires, avec des données provenant du data lake alimentant le data warehouse pour des analyses plus spécifiques.
Data warehouse vs database : quelle est la différence ?
Les bases de données et les entrepôts de données sont tous deux utilisés pour stocker des données. Mais quelles sont les différences entre les deux ?
Les principales différences entre une base de données et un entrepôt de données sont les suivantes :
Une data base stocke les données récentes nécessaires à l’alimentation d’une application.
Un data warehouse stocke les données récentes et historiques d’un ou de plusieurs systèmes dans un schéma prédéfini et fixe, ce qui permet aux experts économiques et aux data scientists d’analyser facilement les données.
Data mart vs data warehouse
Les data warehouses et les data marts sont des solutions de stockage cloud différentes. Un entrepôt de données stocke les données dans un format structuré. Il s’agit d’un référentiel central de données prétraitées pour l’analyse et la veille stratégique. Un data mart est un entrepôt de données qui répond aux besoins d’une unité opérationnelle spécifique, comme le département financier, marketing ou commercial d’une entreprise.
| Data warehouse | Data mart | |
|---|---|---|
| Source des données | Externe et interne, beaucoup de sources. | Une seule ou quelques sources, ou une partie des données déjà collectées dans un entrepôt de données. |
| Objectif | Les data warehouses stockent généralement des données provenant de plusieurs business units. Ils centralisent ces données à l’échelle de leur organisation pour une analyse complète. | Les data marts se concentrent sur un seul sujet et sont de nature plus décentralisée. Ils filtrent et résument souvent des informations provenant d’un autre entrepôt de données existant. |
| Utilisation | De multiples utilisateurs et projets ont besoin des données stockées dans les data warehouses. Par conséquent, les entrepôts ont souvent une durée de vie plus longue et sont de nature plus complexe. | Les data marts sont souvent orientés sur des projets dont l’utilisation est limitée. Les équipes préfèrent créer des data marts à partir de l’entrepôt de données de l’entreprise et y mettre fin une fois le projet terminé. |
L’architecture d’un entrepôt de données est une configuration volontaire de services et de sous-systèmes de données qui consolide des bases de données variées dans un référentiel unique pour l’intelligence économique (BI), l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, y compris le deep learning, et l’analyse. L’architecture en elle-même est un ensemble de services logiques qui constituent l’épine dorsale d’un système d’entrepôt de données, offrant un moyen structuré et cohérent de stocker, de gérer et d’extraire des quantités massives de données.
Qui utilise les data warehouses ?
Les data warehouses sont largement utilisés par diverses organisations et entreprises à travers le monde. Voici quelques exemples de secteurs et d’entités qui tirent parti de ces structures :
- Entreprises Multinationales : Les grandes entreprises internationales utilisent des entrepôts de données pour consolider et analyser des volumes massifs d’informations provenant de différentes filiales et départements.
- Secteur Financier : Les institutions financières, telles que les banques et les compagnies d’assurance, exploitent les data warehouses pour traiter des données complexes liées aux transactions, aux risques et à la conformité réglementaire.
- Commerce de Détail : Les entreprises du secteur de la vente au détail utilisent les data warehouses pour analyser les tendances d’achat, gérer les stocks et optimiser les chaînes d’approvisionnement.
- Santé : Les organisations de santé utilisent les entrepôts de données pour stocker et analyser des informations médicales, facilitant ainsi la prise de décision clinique, la recherche et la gestion des dossiers patients.
- Technologie : Les entreprises technologiques utilisent les data warehouses pour analyser les données des utilisateurs, améliorer les produits et services, et prendre des décisions basées sur des informations précises.
- Éducation : Les institutions éducatives utilisent les data warehouses pour gérer les données des étudiants, suivre les performances académiques et améliorer les processus administratifs.
- Gouvernements : Les organismes gouvernementaux utilisent les entrepôts de données pour analyser des données liées à la santé publique, à l’éducation, à la sécurité et à d’autres domaines.
Les data warehouses sont donc devenus des outils essentiels pour toute organisation cherchant à exploiter efficacement les données pour prendre des décisions informées et stratégiques.
Pourquoi mettre en place un data warehouse ?
L’utilisation d’un entrepôt de données présente plusieurs avantages. Tout d’abord, il centralise les données, simplifiant ainsi leur gestion. Il permet aussi des analyses performantes sur de grandes quantités d’informations, facilitant la prise de décision stratégique. L’intégration facile avec d’autres applications favorise la cohérence des données dans toute l’entreprise. En conservant un historique, les entrepôts de données offrent une perspective temporelle, tandis que leurs fonctionnalités avancées renforcent la sécurité des données et assurent la conformité réglementaire. En somme, les data warehouses transforment les données en un atout stratégique, contribuant à des décisions éclairées.
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Comment se présente l’architecture d’un data warehouse ?