Qu’est-ce qu’un data warehouse ? Pourquoi est-il important pour votre entreprise ?
Un data warehouse est un vaste gisement de données qui facilite la prise de décision dans l'entreprise. Le concept de data warehouse date en fait des années 80. Il a été développé à cette époque pour faciliter la transition et le changement du rôle des données – de la simple consommation par les opérations à l'alimentation des systèmes d'aide à la décision qui allaient devenir la Business Intelligence. Les volumes considérables de données qui résident dans les data warehouses peuvent provenir de différentes sources, dont les applications internes des entreprises (marketing, ventes, finance), les applications en contact avec les clients et les systèmes externes de partenaires.
Sur le plan technique, un data warehouse collecte des données à intervalles réguliers dans ces applications et ces systèmes ; ces données subissent ensuite des opérations de formatage et d'importation pour être alignées sur les données déjà présentes dans le data warehouse. Le data warehouse stocke ces données traitées pour qu'elles soient accessibles aux décideurs. La fréquence à laquelle les données sont collectées, les opérations de formatage, etc., varient en fonction des besoins de l'entreprise.
Quelques avantages du data warehouse
Les entreprises qui utilisent un data warehouse pour faciliter leur analytique et leur Business Intelligence constatent très rapidement un certain nombre d'avantages substantiels :
- Données de meilleure qualité – En multipliant les sources de données connectées à leur data warehouse, elles améliorent la cohérence et pertinence de leurs données : elles n'ont plus besoin de se poser des questions sur la qualité ou l'accessibilité des données qui entrent dans leur système. La qualité des données et l'intégrité des données sont nettement améliorées, ce qui permet de prendre des décisions plus avisées.
- Décisions plus rapides – Les données disponibles dans un data warehouse sont dans des formats tellement cohérents qu'elles sont prêtes à être analysées. Ce potentiel analytique et un ensemble de données (dataset) plus complet permettent de prendre des décisions à partir d'une connaissance concrète. Par conséquent, les décideurs n'ont plus besoin de se fier à des intuitions ou de manipuler des données incomplètes ou de mauvaise qualité, au risque d'obtenir des résultats lents et imprécis.
Idées fausses sur le data warehouse
1. Un data warehouse n'est pas une base de données
Il est facile de confondre un data warehouse avec une simple base de données, car les deux concepts présentent quelques similitudes. La principale différence apparaît néanmoins lorsque l'entreprise décide d'effectuer des analyses sur un gros volume de données : le data warehouse est conçu pour traiter ce type de tâche, ce qui n'est pas le cas des bases de données. Ce tableau comparatif détaille les différences qui existent entre ces deux concepts :
| Base de données | Data warehouse | |
|---|---|---|
| Principes de base | Données collectées pour des tâches transactionnelles multiples. Données optimisées pour les accès en lecture/écriture. | Contient des données transactionnelles agrégées, transformées et stockées à des fins d'analyse. Optimisé pour l'agrégation et la récupération de datasets très volumineux. |
| Types d'utilisation | Les bases de données sont conçues pour stocker et récupérer rapidement les données. | Les data warehouses stockent les données de plusieurs bases de données, ce qui facilite l'analyse du contenu de celles-ci. |
| Objet principal | Les bases de données sont utilisées pour le data warehousing. Toutefois, le terme désigne généralement une base de données de traitement transactionnel en ligne. Les tâches effectuées dans une base de données peuvent également porter sur d'autres formats de fichiers, par exemple csv, html ou feuilles Excel. | Un data warehouse est une base de données analytique qui se superpose aux bases de données transactionnelles pour permettre l'analyse du contenu de celles-ci. |
2. Un data warehouse n'est pas un data lake
Bien que ces deux emplacements de stockage soient conçus à des fins d'analyse, il existe une différence fondamentale entre un data lake et un data warehouse : le data lake stocke tous les types de données brutes, structurées et non structurées de toutes les sources de données dans leur format natif, alors que le data warehouse stocke les données dans des fichiers ou dossiers sous une forme plus structurée qui est facilement accessible pour la génération de rapports et l'analyse des données.
3. Un data warehouse n'est pas un data mart
Les non-spécialistes ont tendance à confondre le data warehouse avec le data mart. Les data warehouses ont généralement une capacité nettement plus élevée et ils peuvent stocker des données très diverses, alors que les data marts sont limités dans leurs applications.
Un data mart est souvent le sous-ensemble d'un data warehouse conçu pour proposer plus facilement des données spécifiques à un utilisateur spécifique et pour une application spécifique. Pour simplifier, on peut dire que les data marts sont spécialisés sur un seul sujet alors que les data warehouses couvrent plusieurs sujets.
L'avenir du data warehouse : migrer vers le cloud
En même temps qu'elles migrent leurs activités vers le cloud les entreprises ont tendance à migrer leurs bases de données et leurs outils de data warehousing. Le cloud présente de nombreux avantages, dont flexibilité, collaboration et accessibilité universelle. Des outils très répandus tels que Amazon Redshift, Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Snowflake et Google BigQuery permettent de disposer de solutions simples et efficaces pour stocker et analyser leurs données dans le cloud.
Le modèle de cloud réduit les barrières à l'entrée – en particulier le coût, la complexité et les temps de valorisation – qui avaient tendance jusqu'à présent à restreindre l'adoption et l'utilisation efficace des technologies de data warehousing. Avec le cloud, l'entreprise peut augmenter ou réduire la capacité de son data warehouse en fonction de ses besoins réels. Par ailleurs, les premiers pas d'une initiative de data warehouse dans le cloud sont très faciles et très rapides : l'investissement initial est réduit et le processus de déploiement est beaucoup moins long (et beaucoup moins coûteux !) qu'un déploiement sur site.
Le data warehouse en cloud élimine en grande partie les risques incontournables du data warehouse sur site. Vous n'avez pas besoin de prévoir un budget et de sourcer du matériel et des logiciels. Vous n'avez même pas besoin de prévoir un poste budgétaire annuel pour la maintenance et le support technique. Dans le cloud, les considérations de coût qui ont traditionnellement préoccupé les équipes chargées du data warehousing – par exemple, la budgétisation des mises à niveau planifiées et non planifiées – n'ont plus cours.
Découvrez la puissance du data warehouse
Les entreprises peuvent exploiter plus efficacement leur analytique en allant au-delà des simples bases de données et en entrant dans le monde du data warehousing. Trouver la bonne solution de data warehousing pour répondre aux besoins de l'entreprise peut faire toute la différence dans l'efficacité avec laquelle celle-ci sert ses clients et développe ses opérations.
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