Qu'est-ce qu'un entrepôt de données (Datawarehouse)

April 27, 2020

Un Data Warehousing (DW) est un processus de collecte et de gestion de données provenant de sources variées pour fournir des informations commerciales significatives. C’est la mise sur pied d’un entrepôt de données.

Pour mieux comprende ce concept, nous avons organisé cette publication de la manière suivante:

Table of Contents

  1. Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?
  2. Comment fonctionne un Datawarehouse ?
  3. Types d’entrepôt de données
  4. Composants d’un Datawarehouse
  5. À quoi sert un Datawarehouse ?
  6. Quelques avantages d’un entrepôt de données
  7. Outils d’un Datawarehouse
  8. Fonctions des outils et utilitaires de l’entrepôt de données
  9. La différence entre un entrepôt de données et une base de données

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?

Un Data Warehousing (DW) est un processus de collecte et de gestion de données provenant de sources variées (Big Data) pour fournir des informations commerciales significatives.

Un entrepôt de données est généralement utilisé pour connecter et analyser des donnéesd’entreprise issues de sources hétérogènes. Le Datawarehousee est le cœur du système de BI (Business Intelligence) qui est conçu pour l’analyse des données et le reporting.

C’est un mélange de technologies et de composants qui facilite l’utilisation stratégique des données. Il s’agit du stockage électronique d’une grande quantité d’informations par une entreprise, conçu pour être interrogé et analysé au lieu du traitement des transactions.

Il s’agit d’un processus de transformation des données en informations et de mise à disposition des utilisateurs.

L’entreposage de données implique le nettoyage des données, l’intégration des données et la consolidation des données.

Ce processus est généralement effectué par un analyste de données.

Comment fonctionne un Datawarehouse ?

Un entrepôt de données fonctionne comme un dépôt central où les informations proviennent d’une ou plusieurs sources de données. Les données circulent dans un enDatawarehouse à partir du système transactionnel et d’autres bases de données relationnelles.

data warehouse

Les données peuvent être:

  • Structuré
  • Semi-structuré
  • Non structurées

Les données sont traitées, transformées et ingérées afin que les utilisateurs puissent accéder aux données traitées dans l’entrepôt de données via des outils de Business Intelligence, des clients SQL et des feuilles de calcul.

Un entrepôt de données fusionne les informations provenant de différentes sources dans une base de données complète.

Types d’entrepôt de données

Les trois principaux types d’entrepôts de données sont les suivants:

Types d’entrepôt de données

Datawarehouse d’entreprise:

C’est un Data Warehouse centralisé. Il fournit un service d’aide à la décision dans toute l’entreprise. Il offre une approche unifiée pour l’organisation et la représentation des données. Il offre également la possibilité de classer les données en fonction du sujet et de donner accès en fonction de ces divisions.

Magasin de données opérationnelles:

Le magasin de données opérationnelles, également appelé ODS, n’est rien d’autre qu’un magasin de données requis lorsque ni l’entrepôt de données ni les systèmes OLTP ne prennent en charge les besoins de déclaration des organisations.

Dans ODS, l’entrepôt de données est actualisé en temps réel. Par conséquent, il est largement préféré pour les activités de routine comme le stockage des enregistrements des employés.

Data Mart:

Un Data Mart est un sous-ensemble de l’entrepôt de données. Il est spécialement conçu pour un secteur d’activité particulier, comme la vente, la finance… Dans un Data Mart indépendant, les données peuvent être collectées directement à partir des différentes sources.

Composants d’un Datawarehouse

Les quatre composants d’un datawarehouse sont les suivants:

Gestionnaire de charge (Load Manager):

Le gestionnaire de charge est également appelé composant frontal. Il effectue toutes les opérations associées à l’extraction et au chargement des données dans l’entrepôt. Ces opérations incluent des transformations pour préparer les données à entrer dans l’entrepôt de données.

Gestionnaire de l’entrepôt (Warehouse Manager):

Le gestionnaire de l’entrepôt effectue les opérations associées à la gestion des données dans l’entrepôt.

Il effectue des opérations telles que l’analyse des données pour assurer la cohérence, la création d’index et de vues, la génération de dénormalisation et d’agrégations, la transformation et la fusion des données source et l’archivage et la restauration des données.

Gestionnaire de requêtes (Query Manager):

Le gestionnaire de requêtes est également appelé composant principal. Il effectue toutes les opérations liées à la gestion des requêtes des utilisateurs.

Les opérations de ces composants de l’entrepôt de données sont des requêtes directes vers les tables appropriées pour planifier l’exécution des requêtes.

Outils d’accès utilisateur final:

Ceci est classé en cinq groupes différents: 1. Rapports de données, 2. Outils de requête, 3. Outils de développement d’applications, 4. Outils EIS, 5. Outils OLAP et outils d’exploration de données.

À quoi sert un Datawarehouse ?

Voici les secteurs les plus courants où l’entrepôt de données est utilisé:

entrepôt de données : applications

Compagnie aérienne:

Dans le système aérien, il est utilisé à des fins opérationnelles telles que l’affectation de l’équipage, les analyses de la rentabilité de l’itinéraire, les promotions du programme de fidélisation, etc.

Banque:

Il est largement utilisé dans le secteur bancaire pour gérer efficacement les ressources disponibles sur le bureau. Quelques de banques l’ont également utilisé pour l’étude de marché, l’analyse des performances du produit et des opérations.

Soins de santé:

Le secteur des soins de santé a également utilisé l’entrepôt de données pour élaborer des stratégies et prévoir les résultats, générer des rapports de traitement des patients, partager des données avec des compagnies d’assurance liées, des services d’aide médicale, etc.

Secteur public:

Dans le secteur public, l’entrepôt de données est utilisé pour la collecte de renseignements. Il aide les organismes gouvernementaux à maintenir et à analyser les dossiers fiscaux, les dossiers de politique de santé, pour chaque individu.

Secteur investissement et assurance:

Dans ce secteur, les entrepôts sont principalement utilisés pour analyser les modèles de données, les tendances des clients et pour suivre les mouvements du marché.

Télécommunications:

Un entrepôt de données est utilisé dans ce secteur pour les promotions de produits, les décisions de vente et pour prendre des décisions de distribution.

Industrie hôtelière:

Cette industrie utilise des services d’entrepôt pour concevoir et estimer leurs campagnes de publicité et de promotion là où ils veulent cibler les clients en fonction de leurs commentaires et de leurs habitudes de voyage.

Quelques avantages d’un entrepôt de données

Les organisations qui utilisent un entrepôt de données pour aider leurs analyses et leur Business intelligence voient un certain nombre d’avantages substantiels:

Meilleures données

L’ajout de sources de données à un entrepôt de données permet aux organisations de s’assurer qu’elles collectent des données cohérentes et pertinentes à partir de cette source.

Ils n’ont pas besoin de se demander si les données seront accessibles ou incohérentes lors de leur entrée dans le système. Cela garantit une meilleure qualité et intégrité des données pour une prise de décision judicieuse.

Décisions plus rapides

Les données dans un entrepôt sont dans des formats si cohérents qu’elles sont prêtes à être analysées. Il fournit également la puissance analytique et un ensemble de données plus complet pour fonder les décisions sur des faits concrets.

Par conséquent, les décideurs n’ont plus besoin de répondre sur des intuitions, des données incomplètes ou des données de mauvaise qualité et risquent de produire des résultats lents et inexacts.

Outils d’un Datawarehouse

entrepôt de données : les outiles

Il existe de nombreux outils d’entreposage de données disponibles sur le marché. En voici quelques-unes les plus importantes:

1- MarkLogic:

MarkLogic est une solution d’entreposage de données utile qui facilite et accélère l’intégration des données à l’aide d’un éventail de fonctionnalités d’entreprise.

Cet outil permet d’effectuer des opérations de recherche très complexes. Il peut interroger différents types de données comme les documents, les relations et les métadonnées.

2- Oracle:

Oracle est la base de données leader de l’industrie. Il offre une large gamme de choix de solutions d’entrepôt de données à la fois locale et dans le cloud. Il contribue à optimiser l’expérience client en augmentant l’efficacité opérationnelle.

3- Amazon RedShift:

Amazon Redshift est un outil d’entrepôt de données. Il s’agit d’un outil simple et économique pour analyser tous les types de données à l’aide de SQL standard et des outils de BI existants.

Il permet également d’exécuter des requêtes complexes sur des pétaoctets de données structurées, en utilisant la technique d’optimisation des requêtes.

Fonctions des outils et utilitaires de l’entrepôt de données

Voici les fonctions des outils et utilitaires d’entrepôt de données:

Extraction de données – Implique la collecte de données à partir de plusieurs sources hétérogènes.

Nettoyage des données – Implique la recherche et la correction des erreurs dans les données.

Transformation des données – implique la conversion des données du format hérité au format d’entrepôt.

Chargement des données: implique le tri, la synthèse, la consolidation, la vérification de l’intégrité et la création d’index et de partitions.

Actualisation – implique la mise à jour des sources de données vers l’entrepôt.

Il est à noter que le nettoyage et la transformation des données sont des étapes importantes dans l’amélioration de la qualité des données et des résultats d’exploration de données.

entrepot de données: Fonctionnement

La différence entre un entrepôt de données et une base de données

Il est facile de confondre un entrepôt de données avec une base de données, car les deux concepts partagent certaines similitudes.

Cependant, la principale différence entre en vigueur lorsqu’une entreprise doit effectuer des analyses sur une grande collecte de données.

Les entrepôts de données sont conçus pour gérer ce type de tâche, contrairement aux bases de données. Voici un tableau de comparaison qui fait la différence entre les deux:

Caractéristiques Base de données Entrepôt de données
Ce que c’est Données collectées à des fins transactionnelles multiples. Optimisé pour l’accès en lecture / écriture Données transactionnelles agrégées, transformées et stockées à des fins d’analyse. Optimisé pour l’agrégation et la collecte de grands ensembles de données.
Comment il est utilisé Les bases de données sont conçues pour enregistrer et récupérer rapidement des informations. Les entrepôts de données stockent les données de plusieurs bases de données, ce qui facilite l’analyse.
Les types Les bases de données sont utilisées dans l’entreposage de données. Cependant, le terme fait généralement référence à une base de données de traitement transactionnel en ligne. Il existe également d’autres types, notamment les feuilles de calcul csv, html et Excel utilisées à des fins de base de données. Un entrepôt de données est une base de données analytique fonctionnant au-dessus des bases de données transactionnelles pour permettre l’analyse.

Ressources:

https://www.guru99.com/data-warehousing.html

https://panoply.io/data-warehouse-guide/the-difference-between-a-database-and-a-data-warehouse/