Qu’est-ce qu’un Data Mart et comment ça fonctionne ?

Le Data Mart propose aux différents services de l’organisation des données structurées et fiables à leur échelle. Il simplifie l’accès aux informations et assure aux entreprises une meilleure gouvernance des données. Selon la volumétrie des données à traiter et le niveau de restitution des informations, les entreprises peuvent choisir entre le Data Mart et le Data Warehouse.

 

Qu’est-ce qu’un Data Mart ?

Le Data Mart est un système de stockage de données destiné à un service comme le marketing, la finance ou les ressources humaines. Encore appelée magasin de données, cette forme simple du data warehouse peut également fournir des informations ciblées à un groupe d’utilisateurs ou un secteur d’activité de l’entreprise. L’extraction des données effectuée ensuite par les équipes métiers permet d’alimenter des outils de Business Analytics (analytique métier) ou de Business Intelligence à des fins d’analyse ou de reporting.

Pour répondre aux besoins de chargement de données des métiers, les entreprises ont le choix entre deux modèles d’organisation des Data Marts.

 

Les Data Marts structurés en étoile

Le modèle en étoile adopte une formation logique dans laquelle les tables d’une base de données sont disposées en forme d’étoile. Au centre se trouve une table de faits entourée de plusieurs tables de dimensions. Il n’existe aucun lien entre ces dernières. Cette structure facilite la mise en place de requêtes pour extraire les données.

 

Les Data Marts structurés en flocon de neige

Le modèle en flocon contient plusieurs tables de faits reliées entre elles à l’aide de champs clés. Comme dans le cas du modèle en étoile, chaque table de faits est entourée de plusieurs tables de dimensions. Cette structure complexe permet à l’entreprise de gagner en espace de stockage, mais peut produire des impacts sur la performance d’utilisation du Data Mart.

 

Quels sont les différents types de Data Marts ?

Le Data Mart dépendant est créé à partir d’un entrepôt de données centralisé. Ce dernier collecte des informations en provenance de sources de données différentes. Le Data Mart récupère ensuite du Data Warehouse les données spécifiques à ses utilisateurs.

Le Data Mart indépendant est construit à partir d’une architecture propre à lui. Il ne dépend pas d’un entrepôt de données comme dans le cas d’un Data Mart dépendant. Il collecte en toute autonomie des données ciblées à partir de sources différentes. Il s’agit ici de l’approche Kimball.

Le Data Mart hybride combine les caractéristiques d’une structure dépendante et indépendante. Il utilise des informations en provenance du Data Warehouse centralisé, mais collecte également des données spécifiques à partir de sources externes.

 

Pourquoi créer un Data Mart ?

Le Data Mart facilite l’accès aux données pour les utilisateurs. Ils disposent d’un entrepôt de stockage unique où extraire les informations en rapport avec leur activité. Les travaux d’analyse ou de reporting se trouvent simplifiés. En effet, avec un Data Mart, il n’est plus nécessaire de rechercher des informations métiers dans différentes sources de données.

Par ailleurs, la modélisation des données stockées dans le Data Mart simplifie leur exploitation. Elle minimise les risques d’erreur lors du chargement des données et fiabilise ainsi les résultats d’analyse. La présence du Data Mart favorise l’abandon des modes de stockage hétérogènes comme les feuilles de calcul. Elle améliore également le partage de données entre les différentes équipes d’un département.

 

Comment concevoir une base de données Data Mart efficace ?

Un Data Mart efficace répond aux besoins du métier en matière d’exploitation de données. Pendant la phase de conception d’un projet Data Mart, la question du Cloud doit être posée. Cette solution permet d’optimiser la prise en compte du Big Data dans la gestion des données de l’entreprise.

 

Mise en place du Data Mart en cinq étapes

De la phase de conception à la maintenance du Data Mart, le projet de mise en place de ce Data Warehouse simplifiée nécessite de la méthode et du savoir-faire.

• La phase de conception permet de recueillir les besoins des utilisateurs, choisir les informations à intégrer et concevoir l’architecture des données du Data Mart.
• La base de données physique du Data Mart est installée pendant la phase de réalisation. Toutes les dimensions de la gestion des données doivent être traitées comme l’accès rapide aux informations ou la sécurité des données.
• Vient ensuite la phase d’intégration des données dans l’entrepôt. Grâce à un ETL (extraction, transformation et chargement), vous pouvez extraire des informations de sources de données différentes, les formater et les intégrer dans le Data Mart.
• La quatrième étape consiste à recenser et habiliter les utilisateurs au traitement des données intégrées dans l’entrepôt. Ils peuvent interroger ou extraire ces données pour alimenter une solution de Business Intelligence.
• Après sa mise en production, le Data Mart doit être enrichi en continu avec des données pertinentes. Pensez également à l’optimisation des stratégies d’intégration. Elle vous permet de traiter encore plus d’informations.

 

Pourquoi migrer les Data Marts vers le Cloud ?

Les Data Marts fournissent aux équipes métiers des solutions souples et efficaces pour disposer de données spécifiques structurées. Avec le développement du Big Data, le Cloud présente un choix incontournable pour le Data Mart, tout comme le Data Warehouse ou le Data Lake.

La migration des Data Marts vers le Cloud permet de stocker des ensembles de données plus volumineux. L’organisation bénéficie également des fonctions d’analytique métier en temps réel. L’administration de la base de données et la gestion de la sécurité d’accès peuvent aussi être transférées vers les services Cloud. Ces avantages permettent de rationaliser le coût de votre système d’information et d’optimiser le fonctionnement des Data Marts.

 

Quels sont les avantages d’un Data Mart ?

Les Data Marts mettent à disposition des utilisateurs des données en rapport avec leur métier. Ces entrepôts de données spécialisés apportent de nombreux avantages à l’organisation.

 

Meilleur accès aux données de l’organisation

Les Data Marts procurent aux différentes équipes de l’entreprise des données structurées et centralisées. L’adoption de stratégies d’intégration adaptées permet de fiabiliser les données mises à disposition de l’entreprise. Avec une base de données unique, l’utilisateur est dispensé de recherches fastidieuses dans des sources de données hétérogènes.

 

Prises de décision plus rapides

L’entrepôt de données spécialisé met à disposition des informations au niveau d’un service ou d’un département. Le nombre restreint de données permet à l’utilisateur de concentrer son travail d’analyse sur son domaine et d’optimiser ainsi le processus de prise de décision.

 

Meilleure gouvernance des données de l’entreprise

Le Data Mart permet de gérer avec finesse la sécurité d’accès aux données de l’entreprise. Vous pouvez autoriser la consultation de certaines informations à un ou plusieurs utilisateurs. Les entreprises peuvent ainsi améliorer la gouvernance de leurs données.

 

Quelles sont les différences entre Data Mart et Data Warehouse ?

Dans l’ère du Big Data et de l’analytique métier, les entreprises ont le choix entre deux principales solutions pour le stockage et l’exploitation de leurs données : le Data Mart et l’entrepôt de données.

 

Qu’est-ce que le Data Warehouse ?

Le Data Warehouse est une base de données complète où sont stockées les informations de l’ensemble des services de l’entreprise. Il collecte des données brutes de sources de données différentes et les intègre ensuite sous forme de données structurées. Ce processus est connu sous le nom de Data Warehousing.

La principale différence entre l’entrepôt de données et le Data Mart réside dans la nature des données qu’ils stockent. L’entrepôt de données abrite des informations à l’échelle de l’entreprise tandis que le Data Mart stocke des données au niveau d’un service.

Data Warehouse ou Data Mart, dans quels cas les utiliser ?

La mise en œuvre des entrepôts de données est à privilégier pour les entreprises dont le besoin d’analyse au niveau de l’organisation est indispensable. L’évolutivité des Data Warehouses permet de gérer efficacement le transfert de données en grande quantité. Elle prend également en charge la conception de requêtes complexes sur les données de l’organisation.

Quant aux Data Marts, leur utilisation répond au besoin d’analyse de données au niveau de chaque service. Leur approche ciblée en matière d’intégration de données simplifie la mise en œuvre. De plus, le fonctionnement des Data Marts ne nécessite pas d’investir dans un système informatique onéreux. 

Le Data Mart est la solution idéale pour l’analyse de données ciblées. Pour les entreprises, il présente une alternative rentable au Data Warehouse.