Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Présentation de l'entrepôt de données

Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui collecte, intègre et stocke de grands volumes de données actuelles et historiques provenant de plusieurs sources. Elle prend en charge la Business Intelligence (BI), le reporting et l'analytique avancée en fournissant une source unique et fiable de vérité. En consolidant et en standardisant les données, les entreprises peuvent obtenir des informations fiables, répondre aux exigences réglementaires et prendre des décisions éclairées, fondées sur les données.

Les données sont généralement transférées dans un entrepôt de données à partir de systèmes opérationnels (tels qu'un ERP ou un CRM), de bases de données internes et de sources externes telles que les plateformes partenaires, des appareils IoT, des flux météorologiques et des réseaux sociaux. À mesure que le Cloud Computing a gagné en maturité, le stockage des données est passé d'environnements on-premises traditionnels à des architectures cloud multi-cloud et hybrides flexibles.

Les entrepôts de données modernes sont conçus pour gérer à la fois des données structurées et non structurées, telles que les vidéos, les images et les flux de capteurs. Bon nombre d'entre eux intègrent l'analytique et le traitement In-Memory pour accélérer les requêtes, favoriser l'accès aux données en temps réel et optimiser le reporting et les workflows de BI. Sans entrepôt de données, les entreprises peinent à regrouper des sources de données hétérogènes, à préparer correctement les données pour l'analytique et à maintenir une visibilité à travers les ensembles de données.

Les avantages de l'entreposage de données

Bien conçu, un entrepôt de données constitue la pierre angulaire de la Business Intelligence, du reporting et de l'analytique. En consolidant les données en une source unique de vérité, il accélère la visibilité, ce qui se traduit par une prise de décision plus éclairée et plus fiable à tous les niveaux de l'entreprise. Voici quelques-uns des principaux avantages :

• Meilleur analytique métier : un entrepôt de données unifie les données issues de plusieurs systèmes en une vue unique et cohérente de l'entreprise, ce qui permet aux responsables d'analyser les tendances plus facilement et de prendre des décisions plus avisées, fondées sur les données.
• Requêtes et des informations plus rapides : les entrepôts de données étant optimisés pour l'analytique, et non pour les transactions, les utilisateurs peuvent exécuter des requêtes complexes sur de grands ensembles de données beaucoup plus rapidement, ce qui accélère les cycles de reporting et réduit la dépendance vis-à-vis du service informatique.
• Amélioration de la qualité et de la cohérence des données : les données sont nettoyées, validées et standardisées avant d'être intégrées dans l'entrepôt de données, ce qui garantit que l'analytique repose sur des informations fiables et de grande qualité. Une meilleure qualité des données permet de prendre de meilleures décisions.
• Visibilité historique approfondie : un entrepôt de données préserve la richesse des données historiques, ce qui facilite l'identification des modèles à long terme, l'évaluation des performances et l'élaboration de prévisions plus précises qui renforcent la planification stratégique.

Quels types de données un entrepôt de données peut-il stocker ?

Lorsque les entrepôts de données ont fait leur apparition à la fin des années 1980, ils étaient conçus pour stocker des données structurées, c'est-à-dire des informations bien organisées telles que les détails client, les listes de produits et les enregistrements de transactions. À mesure que les besoins des entreprises se sont développés, celles-ci ont également souhaité exploiter des données non structurées, telles que des documents, des images, des vidéos, des e-mails, des publications sur les réseaux sociaux et des données issues des capteurs des machines et des appareils IoT.

Les entrepôts de données modernes sont capables gérer aussi bien les données structurées et non structurées, en les regroupant pour offrir aux entreprises une vue plus complète et intégrée pour une visibilité renforcée.

Concepts clés et comparaisons

Il y a beaucoup à apprendre dans le domaine de l'entreposage de données. Voici quelques-uns des concepts les plus importants. Découvrez d'autres définitions et la FAQ dans notre glossaire.

Entrepôt de données ou base de données

Les bases de données et les entrepôts de données stockent tous les deux des données, mais ils remplissent des rôles différents. Une base de données gère des informations en temps réel pour un domaine d'activité spécifique, tandis qu'un entrepôt de données rassemble les données actuelles et historiques de toute l'entreprise pour prendre en charge le reporting et l'analytique. Bien qu'il repose sur la technologie de base de données, un entrepôt de données ajoute des outils permettant d'intégrer, de modéliser et de gérer les données au fil du temps.

Les bases de données assurent le bon déroulement des opérations quotidiennes en traitant les transactions et en mettant à jour les enregistrements rapidement. Les entrepôts de données prennent en charge l'analytique, aidant les équipes à repérer les tendances, à comparer les performances et à prendre des décisions stratégiques.

Entrepôt de données ou lac de données

Les entrepôts de données et les lacs de données stockent tous deux de grandes quantités de données, mais ont des objectifs différents. Un entrepôt de données contient des données structurées et préparées à des fins de reporting et d'analytique, tandis qu'un lac de données stocke des données brutes et non traitées susceptibles d'être utilisées ultérieurement. Ils travaillent souvent de concert : les données brutes sont stockées dans le lac de données et sont transformées puis transférées vers l'entrepôt de données lorsque cela s'avère nécessaire pour l'analyse.

Utilisez un lac de données pour un stockage flexible et économique des données brutes. Utilisez un entrepôt de données pour une analytique rapide et fiable des données structurées. La plupart des entreprises bénéficient des deux : le lac de données recueille toutes les données, et l'entrepôt de données les transforme en informations.

Entrepôt de données ou datamart

Un datamart est une sous-section d'un entrepôt de données, partitionnée spécifiquement pour un service ou une direction métier, tel que les ventes, le marketing ou la fonction Finance. Par exemple, un datamart dédié aux ventes pourrait se concentrer sur les prospects, l'activité du pipeline et les affaires conclues, tandis qu'un datamart pour la fonction Finance serait axé sur les budgets, les prévisions et les métriques de chiffre d'affaires.

Certains datamarts sont également créés à des fins opérationnelles distinctes. Un entrepôt de données sert de magasin de données central pour l'ensemble d'une entreprise, tandis qu'un datamart fournit des données pertinentes à un groupe d'utilisateurs restreint. Ces derniers bénéficient ainsi d'un accès aux données simplifié, d'une analyse accélérée et d'un contrôle sur leurs propres données. Plusieurs datamarts sont souvent déployés dans un entrepôt de données.

Principaux composants d'un entrepôt de données

Un entrepôt de données moderne a quatre composants principaux : une base de données centrale, des outils d'ingestion et d'intégration de données, des métadonnées et des outils d'accès. Ensemble, ils favorisent une analytique rapide et fiable à grande échelle.

1. Base de données centrale : moteur de stockage core pour l'entrepôt de données. Il s'agit traditionnellement d'une base de données relationnelle, mais on recourt de plus en plus à des systèmes In-Memory ou natifs du cloud pour bénéficier de meilleures performances.
2. Intégration et ingestion des données : les données sont importées à partir de systèmes source à l'aide de méthodes par lots telles que ETL et ELT, ainsi que d'options en temps réel, telles que la réplication de la capture des données de modification et les pipelines de streaming. Ces processus gèrent également la transformation, les contrôles qualité et l'enrichissement.
3. Métadonnées : informations qui décrivent les données (leur origine, leur structure, leur signification et la manière dont elles doivent être utilisées) couvrant à la fois le contexte métier et le contexte technique.
4. Outils d'accès : outils qui permettent aux utilisateurs d'interroger, d'analyser et d'interagir avec les données d'entrepôt, y compris les outils de reporting, les tableaux de bord, les plateformes d'analytique et les outils de développement d'applications.

Architecture « entrepôt de données »

Historiquement, les entrepôts de données étaient organisés en couches qui correspondaient au cheminement des données au sein du système. Un entrepôt de données classique comprend trois couches. Les plateformes modernes simplifient l'architecture afin d'accélérer le mouvement des données et l'analytique.

• Couche de données : les données sont extraites des systèmes source, puis transformées et chargées dans l'entrepôt à l'aide d'une méthode d'ingestion comme l'ETL. Cette couche inclut la base de données core, les datamarts et les lacs de données, ainsi que les métadonnées et les outils d'intégration qui standardisent et préparent les données.
• Couche sémantique : cette couche organise et modélise les données afin de faciliter leur interrogation et leur analyse, en offrant des vues personnalisées et des définitions métier qui prennent en charge une analytique rapide et cohérente.
• Couche analytique : la couche supérieure fournit les outils avec lesquels les utilisateurs interagissent : tableaux de bord, rapports, suivi des KPI, analyses avancées et environnements de test pour explorer les données et créer de nouveaux modèles.

Les entrepôts de données étaient traditionnellement créés et gérés par les équipes IT, mais les plateformes modernes permettent de plus en plus aux utilisateurs métier de travailler directement avec les données. Parmi les principales fonctions à l'origine de cette évolution, on peut citer :

• Couche sémantique conviviale qui utilise le langage naturel, clarifie les relations et permet aux utilisateurs d'enrichir les données avec un nouveau contexte.
• Espaces de travail virtuels qui regroupent les modèles de données, la logique et la collaboration au sein d'un environnement gouverné unique.
• Outils basés sur le cloud qui permettent aux collaborateurs de connecter plus facilement de nouvelles sources de données, d'exécuter des analyses et d'obtenir des informations tout en dépendant beaucoup moins du service IT.

Comment fonctionne un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données rassemble les informations provenant de toute votre entreprise afin qu'elles puissent être facilement consultées, vérifiées et analysées. Le processus se déroule généralement en quatre étapes simples :

1. Extraction : les données sont extraites des systèmes source tels que les applications, les bases de données et les services cloud. À ce stade, les données sont collectées telles quelles.
2. Transformation : les données sont nettoyées, standardisées et mises en forme afin d'être cohérentes et prêtes à l'emploi. Cela peut impliquer de supprimer les erreurs, d'harmoniser les formats ou d'appliquer des règles métier.
3. Chargement : les données préparées sont stockées dans l'entrepôt de données dans un format structuré, optimisé pour un reporting et une analytique rapides.
4. Analyse : une fois les données chargées, les équipes peuvent les explorer à l'aide de tableaux de bord, de rapports et d'analytique avancée pour prendre des décisions avisées.

ETL/ELT : quelle différence ?

ETL (extraction → transformation → chargement) : les données sont transformées avant d'entrer dans l'entrepôt. Cette approche est courante dans les entrepôts de données traditionnels, dont la puissance de traitement est limitée.

ELT (extraction → chargement → transformation) : les données brutes sont d'abord chargées dans l'entrepôt, puis transformées dans l'entrepôt. Les plateformes cloud modernes favorisent cette méthode, car elles peuvent gérer efficacement les transformations à grande échelle.

Quelles sont les quatre caractéristiques clés d'un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données repose sur quelques principes fondamentaux qui garantissent la fourniture d'informations fiables, cohérentes et exploitables dans toute l'entreprise. Les quatre caractéristiques clés sont les suivantes :

1. Thématique : structuré autour de thèmes métier clés (tels que les clients ou les ventes) pour soutenir l'analyse.
2. Intégration : les données issues de différents systèmes, tels que l'ERP et le CRM, sont nettoyées et standardisées, afin qu'elles s'intègrent de manière cohérente.
3. Variante temporelle : stocke les données historiques sur de longues périodes, ce qui permet d'analyser les tendances et les performances.
4. Non volatile : une fois chargées, les données sont stables, lisibles mais non mises à jour ni supprimables, ce qui garantit une source fiable de vérité.

Avantages de l'entrepôt de données cloud

Les entrepôts de données cloud sont de plus en plus populaires, car ils offrent des avantages significatifs par rapport aux systèmes on-premises traditionnels. Voici les sept principaux avantages de la migration de votre entrepôt de données vers le cloud :

1. Déploiement rapide : mettez en place du stockage, des ressources de calcul et nouveaux environnements, comme les datamarts ou les environnements de test en quelques minutes, où que vous soyez.
2. Réduction du coût total de possession : payez uniquement les ressources que vous utilisez. Évitez les coûts liés au matériel, aux infrastructures et à la maintenance, et réduisez vos dépenses en dissociant le stockage et le calcul.
3. Élasticité : augmentez ou réduisez instantanément l'échelle pour gérer les charges de travail changeantes et les gros volumes de données sans intervention manuelle.
4. Sécurité et restauration après sinistre : les plateformes cloud offrent souvent des contrôles de sécurité plus stricts, un chiffrement et des sauvegardes automatiques pour prévenir la perte de données.
5. Performance en temps réel : les moteurs In-Memory et natifs du cloud offrent des vitesses de traitement rapides pour une visibilité en temps réel.
6. Accès aux nouvelles technologies : intégrez facilement des fonctionnalités telles que le Machine Learning, les informations automatisées et l'analytique avancée.
7. Autonomisation des utilisateurs métier : offre aux équipes une vue unifiée des données et des outils intuitifs pour analyser les informations et connecter de nouvelles sources sans intervention importante du service informatique.

Bonnes pratiques en matière d'entrepôt de données

Que vous construisiez un nouvel entrepôt de données ou que vous développiez un entrepôt existant, le respect des bonnes pratiques vous permet d'atteindre vos objectifs tout en gagnant du temps et en réduisant les coûts. Certaines pratiques se concentrent sur les besoins métier, tandis que d'autres s'inscrivent dans un cadre informatique plus général. La liste ci-dessous constitue un excellent point de départ, que vous pourrez affiner au fur et à mesure de votre collaboration avec vos partenaires technologiques et de services.

Bonnes pratiques métier

• Définir les informations dont vous avez besoin. Commencez par déterminer les questions auxquelles vous souhaitez répondre et les décisions que vous souhaitez soutenir. À partir de là, déterminez les sources de données nécessaires. Les groupes sectoriels, les clients et les fournisseurs peuvent également vous aider à identifier les données utiles.
• Dresser l'inventaire de l'état actuel de vos données. Enregistrez l'emplacement de vos données, leur structure et leur qualité pour identifier les lacunes, les transformations nécessaires et les règles métier sur lesquelles s'appuiera votre entrepôt de données.
• Constituer la bonne équipe. Incluez les sponsors exécutifs, les chefs d'entreprise et les utilisateurs finaux qui s'appuieront sur ces informations. Identifiez les rapports standard, les KPI et les métriques dont ils ont besoin pour réussir.
• Hiérarchiser vos premiers projets. Commencez par un ou deux projets pilotes offrant une valeur ajoutée claire et un périmètre gérable. Les premiers succès contribuent à créer une dynamique.
• Choisir un partenaire technologique solide. Sélectionnez un fournisseur disposant d'une expérience éprouvée, d'un support à la mise en œuvre et d'une plateforme adaptée à vos besoins de déploiement.
• Créer un plan de projet réaliste. Collaborez avec votre équipe pour établir une feuille de route et un calendrier clairs. Une communication régulière et des mises à jour sur l'avancement du projet permettent à tout le monde de rester sur la même longueur d'onde.

Bonnes pratiques informatiques

• Surveiller les performances, l'accès et la sécurité. Un entrepôt de données doit être à la fois rapide et sécurisé. Suivez l'utilisation du système, les événements de sécurité et les schémas d'accès pour garantir la sécurité des données tout en veillant à ce qu'elles restent facilement accessibles aux utilisateurs autorisés.
• Gérer la qualité des données, les métadonnées, la structure et la gouvernance. Les nouvelles données entrant dans l'entrepôt doivent respecter des règles cohérentes. Standardisez le nettoyage, la transformation, les définitions des métadonnées et la gouvernance des données pour que les utilisateurs puissent se fier aux résultats.
• Offrir une architecture flexible. À mesure que l'entreprise se développe, les équipes auront besoin de nouveaux datamarts, modèles et charges de travail. Une architecture évolutive et modulaire répond mieux à ces besoins que des systèmes rigides ou étroitement couplés.
• Automatiser la maintenance et les opérations. Tirez parti de l'automatisation et du Machine Learning pour rationaliser des tâches telles que l'indexation, le suivi, l'optimisation et les mises à jour. Cela améliore les performances et réduit les coûts d'exploitation.
• Opter pour une utilisation stratégique du cloud. Les besoins varient d'une équipe à l'autre. Maintenez certaines charges de travail on-premises si nécessaire, tout en utilisant des entrepôts de données cloud pour bénéficier d'une évolutivité accrue, de coûts réduits et d'un accès plus facile depuis tous les appareils.

Synthèse

Les entrepôts de données modernes, en particulier ceux basés sur le cloud, jouent un rôle central dans la transformation digitale en unifiant les données provenant de sources internes comme externes pour offrir une vue complète et opportune de l'entreprise. Ils optimisent les tableaux de bord, les KPI, les alertes et les rapports à tous les niveaux de l'entreprise et prennent en charge une analytique rapide et complexe sans impacter les systèmes opérationnels.

Comme ils peuvent commencer à petite échelle et évoluer facilement, ils aident les équipes d'entreprise et les unités opérationnelles à prendre de meilleures décisions et à améliorer leurs performances.

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