Les chefs d’entreprise d’aujourd’hui sont bien conscients que les entreprises capables de tirer parti des données et de l’analyse comme base de prise de décision surpasseront leurs pairs qui ne le font pas. En fait, une étude récente menée par PwC révèle que les organisations fortement axées sur les données sont trois fois plus susceptibles d’obtenir de meilleurs résultats commerciaux, notamment une productivité accrue et une plus grande rentabilité.
Mais vouloir utiliser les données pour répondre à des questions urgentes et pertinentes pour l’entreprise et être en mesure de le faire de manière cohérente, abordable et rapide sont deux choses très différentes. Les data warehouses font partie des architectures de gestion et de stockage des données qui ont été développées pour prendre en charge la prise de décision basée sur les données à l’échelle de l’entreprise.
Qu’est-ce qu’un data warehouse ?
Un data warehouse est un système de collecte et de traitement d’informations conçu pour alimenter des solutions de Business Intelligence (BI) et d’aide à la décision. Les data warehouses intègrent des données provenant de sources multiples et disparates dans un référentiel centralisé où elles peuvent servir de source unique de vérité pour l’organisation. Ils peuvent comprendre plusieurs technologies et composants, mais tous sont conçus pour aider à transformer les données en quelque chose qui est utilisable pour l’analyse, le reporting et la prise de décision stratégique.
Les data warehouses ont vu le jour à la fin des années 1980 en réponse aux problèmes de performance qui se sont posés dans les bases de données de traitement des transactions en ligne (OLTP) largement utilisées. Ces bases de données étaient excellentes pour gérer de gros volumes de tâches axées sur les transactions, offrant des temps de réponse aux requêtes rapides et restant précises malgré des mises à jour fréquentes. Mais ils n’étaient pas très bons pour les grandes opérations de lecture par lots nécessaires pour prendre en charge des analyses complexes ou de longue durée.
Le problème était que les applications d’analyse commerciale nécessitaient des éléments entièrement différents des systèmes de base de données qui les « alimentaient ». Il y avait beaucoup moins besoin d’écrire fréquemment dans la base de données. Au lieu de cela, les écritures se sont produites une fois par jour ou même moins souvent. Mais les bases de données utilisées à des fins analytiques devaient être en mesure de prendre en charge des fonctions de lecture et de traitement agrégées à grande échelle. Elles devaient être capables de numériser rapidement des millions d’enregistrements individuels pour trouver des réponses aux questions de l’entreprise. Et elles devaient être bien adaptées pour conserver de grandes quantités de données historiques.
Les data warehouses ont été construits pour résoudre ce problème. Les données circulent dans l’entrepôt à partir de plusieurs sources opérationnelles. Elles y sont préparées, nettoyées et stockées afin d’être prêtes à alimenter les analyses, les rapports et les tableaux de bord générés par les moteurs BI modernes. Les data warehouses peuvent contenir plusieurs bases de données ainsi que des outils d’ingestion et de transformation de données, mais leur objectif principal est toujours de prendre en charge l’analyse des données.
Quand avez-vous besoin d’un data warehouse ?
Le principal moteur pour la plupart des entreprises qui construisent des data warehouses est la nécessité de prendre en charge des plates-formes d’analyse telles que Tableau ou Looker. Ces plates-formes exécutent des requêtes fréquentes et complexes qui peuvent mettre beaucoup de stress sur une base de données, et il est risqué de soumettre les bases de données opérationnelles à ces stress. Au lieu de cela, les data warehouses sont modélisés spécifiquement pour la consommation par les moteurs BI, et ils sont à la hauteur de la tâche.
Les data warehouses Cloud modernes sont plus flexibles et beaucoup plus faciles à gérer que les data warehouses hébergés sur du matériel local hérité. Ils peuvent facilement être intégrés à des lacs de données Cloud, qui fournissent un stockage plus général, contenant de grands volumes de données non structurées ou semi-structurées avant qu’elles ne soient préparées pour une utilisation analytique dans le data warehouse. De nombreuses organisations qui commencent par créer un lac de données dans le Cloud constatent qu’elles ont besoin d’un data warehouse pour prendre en charge des capacités analytiques plus complexes.
Meilleures pratiques en matière de data warehouses
Non. 1 : Commencez par des pratiques solides de gestion des données de référence (MDM).
MDM se concentre sur la construction d’un processus contrôlé à travers lequel des données de base correctes, cohérentes et validées sont créées et établies en tant que système d’enregistrement pour l’entreprise. Le principal défi du MDM est de s’assurer que des données de base fiables et précises alimentent le data warehouse. Vous devez vous assurer que la qualité des données est maintenue dans toutes vos sources de données, qu’aucun enregistrement n’est perdu ou supprimé lorsqu’il est déplacé dans l’entrepôt et que vous suivez les anomalies de source de données. Bien fait, cela supprime une grande partie de l’effort de transformation impliqué dans le remplissage de votre entrepôt.
Non. 2 : Investissez du temps et des efforts dans la normalisation des données.
Imaginez que votre entreprise utilise cinq systèmes de traitement des réclamations différents dans différentes unités commerciales. Vous devrez agréger et normaliser les données de chacun d’entre eux afin de les intégrer dans votre data warehouse. Cela nécessite des efforts d’ingénierie pour harmoniser des systèmes disparates afin que vous puissiez en rendre compte de manière cohérente, mais c’est une entreprise qui en vaut la peine. La création d’un format de données commun vous permettra d’éliminer les incohérences dans les formats de données, les schémas et les structures afin que vos données puissent être analysées de manière fiable et cohérente.
Non. 3 : Construisez des pipelines d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) stables ou d’extraction, de chargement et de transformation (ELT).
Les pipelines ETL/ELT sont comme un système de plomberie pour votre entrepôt de données. Le processus ETL traditionnel impliquait la collecte de volumes de données événementielles ou transactionnelles dans une zone intermédiaire, puis le nettoyage et la normalisation des données, et enfin leur chargement dans le data warehouse. ELT est un processus plus récent qui repose sur les capacités des data warehouses Cloud modernes. Ils sont capables de transformer les données en place, une fois qu’elles sont à l’intérieur du système cible. Quel que soit le processus qu’elles utilisent, la plupart des entreprises s’appuient désormais sur des outils spécialement conçus pour automatiser l’extraction et garantir l’efficacité et la fiabilité des flux de données.
Non. 4 : Planifiez à l’avance la façon dont vous allez définir les autorisations et les contrôles d’accès.
Lorsque vous agrégez des données provenant d’un grand nombre de sources, il est essentiel d’examiner les besoins de sécurité de chacune d’entre elles. Les sources d’origine peuvent avoir appliqué différents types de sécurité au niveau du champ : comment allez-vous maintenir des contrôles similaires dans le data warehouse ? Et comment pouvez-vous vous assurer que les meilleures pratiques de sécurité des données et les exigences de conformité continueront d’être respectées ? Réfléchissez à votre stratégie de gestion des privilèges et de contrôle d’accès avec soin.
Non. 5 : Déterminez comment vous allez maintenir l’observabilité dans le data warehouse.
Les data warehouses sont des entités intrinsèquement complexes. Ils impliquent un grand nombre de sources externes, et il est possible que quelque chose se passe mal avec l’une d’entre elles. Établissez une infrastructure de journalisation, de surveillance et d’alerte qui vous permettra de savoir quand c’est le cas. L’observabilité est un problème critique avec les data warehouses, vous devrez donc créer un système qui vous permet de savoir ce qui échoue, ce qui s’est passé et ce qui ne s’est pas passé à un moment donné.
Les solutions de data warehouses Cloud d’aujourd’hui apportent tous les avantages du cloud – élasticité, évolutivité, haute disponibilité – à l’entreposage de données. Ils sont sécurisés, fiables et rapides à interroger. Les offres Cloud s’intègrent de manière transparente à une grande variété d’applications d’entreprise couramment utilisées, offrent des fonctionnalités de libre-service faciles aux utilisateurs et éliminent les coûts matériels et la charge administrative. La plupart incluent des moteurs de requête intégrés et des outils de pipeline, et certains peuvent se connecter à des données stockées n’importe où dans l’infrastructure du fournisseur.
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