Qu’est ce qu’une Data Warehouse ? Tout savoir sur cette plateforme de données

Tout savoir sur cette plateforme de données

Qu’est-ce qu’une Data Warehouse ?

Une Data Warehouse (entrepôt de données) est une base de données centralisée qui stocke des données issues de différentes sources et qui est conçue pour être interrogée et analysée de manière efficace. Elle est souvent utilisée pour alimenter des tableaux de bord, des rapports et des analyses de données qui sont utilisés par les décideurs et les utilisateurs de l’entreprise.

 Contrairement aux bases de données traditionnelles qui sont conçues pour être mises à jour fréquemment et pour stocker des données opérationnelles en temps réel, les Data Warehouses sont conçues pour stocker des données historiques qui sont utilisées pour l’analyse et la prise de décision à long terme. Elles sont généralement mises à jour périodiquement et peuvent stocker des données provenant de différentes sources (data warehousing), y compris des bases de données opérationnelles, des fichiers CSV, des journaux d’événements et des API de données externes.

L’histoire et la création de la Data Warehouse

L’idée de la Data Warehouse a été introduite pour la première fois par Jim Gray et surtout par Bill Inmon en 1986. Cependant, c’est Ralph Kimball qui a popularisé cette notion en publiant son livre « The Data Warehouse Toolkit » en 1996. Depuis, de nombreux autres auteurs et experts ont contribué à l’évolution de cette technologie, notamment Nielsen avec le premier Data warehouse d’entreprise, Paul Murphy et Barry Devlin.

Comment utiliser une plateforme de données Data Warehouse ?

 L’utilisation d’une Data Warehouse nécessite une préparation et une planification adéquates. Tout d’abord, il est important de déterminer le but de l’utilisation de la Data Warehouse et de choisir les datas qui seront stockées et analysées. Cela peut inclure des analyses de tendances, des prévisions de ventes, des analyses de la performance des employés ou toute autre information qui peut être utile pour prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles.

Ensuite, il est nécessaire de mettre en place une infrastructure adaptée et de configurer les outils de gestion et d’analyse de données. Cela peut inclure le choix d’un système de gestion.

Une fois que l’infrastructure et les outils de gestion et d’analyse de données sont en place, il est important de former les utilisateurs à l’utilisation de la Data Warehouse. Cela peut inclure la mise à disposition de tutoriels, de manuels d’utilisation ou de formations en direct pour apprendre à utiliser les différents outils et fonctionnalités de la plateforme.

 Enfin, il est important de mettre en place des processus de gestion et de maintenance adéquats pour assurer la qualité et l’intégrité des données stockées dans la Data Warehouse. Cela peut inclure la vérification régulière des données pour détecter les erreurs ou les données manquantes, ainsi que la mise en place de processus de sauvegarde et de restauration en cas de problème.

Quels sont les 3 types d’une Data Warehouse ?

Il existe trois principaux types de Data Warehouse :

 

• Data Warehouses d’entreprise (EDW) : ce sont des Data Warehouses centralisées qui sont utilisées par tous les départements de l’entreprise. Elles sont conçues pour stocker et analyser de grandes quantités de données issues de différentes sources (data warehousing) et sont généralement mises à jour périodiquement.

 

• Data Stores opérationnels (ODS) : ce sont des Data Warehouses qui sont utilisées pour suivre et surveiller en temps réel les activités opérationnelles de l’entreprise. Elles sont conçues pour être mises à jour fréquemment et sont utilisées pour fournir des informations en temps réel aux utilisateurs.

 

• Data Marts : ce sont des Data Warehouses qui sont conçues pour répondre à des besoins de données spécifiques d’un département ou d’une équipe de l’entreprise. Elles sont généralement plus petites et plus spécialisées que les Data Warehouses d’entreprise et sont souvent utilisées pour répondre à des besoins de données spécifiques, tels que l’analyse de la performance des ventes d’un département ou l’analyse de la qualité de service d’une équipe de support.

 

Quelles sont les différentes composantes d’une Data Warehouse ?

Les Data Warehouses sont généralement composées des éléments suivants :

 Sources de données : cela inclut toutes les sources de données qui alimentent la Data Warehouse, telles que les bases de données opérationnelles, les fichiers CSV, les journaux d’événements et les API de données externes.

• Extraction, transformation et chargement (ETL) : cette couche permet de collecter les données de différentes sources, de les nettoyer et de les transformer en un format standard qui peut être utilisé par la Data Warehouse. Elle inclut également le chargement des données nettoyées dans la base de données de la Data Warehouse.

• Base de données de la Data Warehouse : c’est l’endroit où les données nettoyées et transformées sont stockées et gérées. Elle est généralement conçue pour être optimisée pour l’analyse de données et peut être structurée de différentes manières, telles que sous forme de fichiers plats ou de tables relationnelles.

• Outils de gestion et d’analyse de données : ces outils permettent aux utilisateurs de gérer et d’analyser les données stockées dans la Data Warehouse. Ils peuvent inclure des outils de visualisation de données, des outils de reporting et des outils de requête de données.

• Systèmes de gestion et de maintenance : ces systèmes sont utilisés pour gérer et maintenir la Data Warehouse, tels que les processus de sauvegarde et de restauration, la gestion des utilisateurs et les processus de vérification de la qualité des données.

Qui peut utiliser une Data Warehouse ?

Les Data Warehouses sont utilisées dans de nombreux secteurs et domaines différents, tels que la finance, la vente au détail, la santé, l’enseignement et les services de technologie de l’information. Elles sont particulièrement utiles pour les entreprises qui ont besoin de stocker et d’analyser de

grandes quantités de données issues de différentes sources et qui souhaitent prendre des décisions stratégiques et opérationnelles en fonction de ces données.

 

Quels sont les avantages et les inconvénients d’une Data Warehouse ? 

Les avantages d’une Data Warehouse sont nombreux et incluent :

•   La possibilité de stocker et d’analyser de grandes quantités de données provenant de différentes sources
•   La possibilité de fournir des informations précises et à jour aux utilisateurs
•   La possibilité de prendre des décisions stratégiques et opérationnelles en fonction de données fiables
•   La possibilité de créer des tableaux de bord et des rapports personnalisés
•   La possibilité de suivre l’évolution de l’entreprise sur le long terme

 

Cependant, il existe également quelques inconvénients à utiliser une Data Warehouse, tels que :

•   Le coût initial de mise en place et de configuration de la Data Warehouse peut être élevé

Il peut être difficile de déterminer quelles données sont nécessaires et de les collecter de différentes sources

•   La mise à jour régulière de la Data Warehouse peut être chronophage

Il peut être difficile de maintenir l’intégrité et la qualité des données stockées dans la Data Warehouse. Les utilisateurs doivent être formés à l’utilisation de la Data Warehouse et des outils d’analyse de données 

En dépit de ces inconvénients, de nombreuses entreprises trouvent que les avantages de la Data Warehouse l’emportent sur les inconvénients et en font une partie essentielle de leur stratégie de gestion de données. En utilisant une Data Warehouse, ils peuvent obtenir une meilleure compréhension de leur entreprise et prendre des décisions plus informées qui peuvent avoir un impact positif sur leur performance.

Il est également important de noter que les Data Warehouses ont évolué au fil des années et qu’il existe aujourd’hui de nombreuses options de déploiement différentes, telles que les Data Warehouses en nuage, qui permettent aux entreprises de bénéficier des avantages de la Data Warehouse sans avoir à gérer elles-mêmes l’infrastructure et les outils de gestion et d’analyse de données.

En outre, de nombreux outils et technologies ont été développés pour faciliter l’utilisation et la gestion de la Data Warehouse, tels que les outils de visualisation de données, les outils de reporting et les outils de requête de données. Ces outils permettent aux utilisateurs de manipuler et d’analyser facilement les données stockées dans la Data Warehouse, ce qui peut être particulièrement utile pour les utilisateurs non techniques.

En conclusion, la Data Warehouse est une plateforme de données essentielle qui permet aux entreprises de stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données issues de différentes sources. Elle est particulièrement utile pour prendre des décisions stratégiques et opérationnelles et pour fournir des informations précises et à jour aux utilisateurs. Bien qu’il y ait des coûts et des défis associés à l’utilisation d’une Data Warehouse, de nombreuses entreprises trouvent que les avantages l’emportent sur les inconvénients et en font une partie importante de leur stratégie de gestion de données.