Article – Data Warehouse : que faut-il savoir ? Définition et utilisation
Un Data Warehouse est une base de données alimentée par des sources de données d’origines diverses. Le but est d’exploiter ces données afin d’en tirer des éléments permettant de faciliter la prise de décision au sein d’une entreprise.
Cette plateforme doit pouvoir héberger une grande quantité de données, mais aussi permettre leur extraction et leur analyse. Le Data Warehouse est en général séparé de la base de données opérationnelle de l’entreprise.
Quelles sont les caractéristiques d’un Data Warehouse ?
Un Data Warehouse possède 4 caractéristiques fondamentales :
- Les données sont regroupées par thèmes afin d’en faciliter la lecture.
- Les données, qui proviennent de sources hétérogènes, sont intégrées avant d’être consultables.
- Les données ne sont pas volatiles. Elles ne sont pas modifiées au fil de leur traitement.
- Les données sont horodatées, afin de pouvoir suivre leur évolution dans le temps.
Comment fonctionne un Data Warehouse ?
Un Data Warehouse fonctionne comme un grand répertoire de données. Le but est d’unifier au sein du même ensemble un groupement de données provenant de sources différentes. Ces données peuvent être structurées ou non. Lorsqu’elles intègrent le Data Warehouse, elles sont traitées afin de pouvoir être exploitables à l’aide de différents outils.
Les différents types de Data Warehouse
Les différents types de Data Warehouse
Il existe 3 types de Data Warehouse :
- Enterprise Data Warehouse (EDW) : C’est une Data Warehouse centralisée qui fournit une aide décisionnelle au sein de l’entreprise. Elle est souvent composée de bases de données offrant une approche unifiée pour le classement des données en fonction d’un sujet donné. Ce type de Data Warehouse est plutôt utilisé pour les décisions stratégiques de l’entreprise.
- Operational Data Store (ODS) : C’est un élément complémentaire de l’EDW utilisé pour la production de rapports opérationnels, ainsi que dans le contrôle et la prise de décision. Un ODS est plutôt utilisé pour les opérations de routine comme par exemple le stockage des dossiers des employés.
- Data Mart : C’est une partie du Data Warehouse qui comprend les données utiles par un groupe d’utilisateurs ou par un secteur d’activité en particulier, comme le marketing ou les ventes. Cela permet de gagner du temps en ne mettant à disposition que les données dont ces utilisateurs ont besoin.
- Les différents états d’un Data Warehouse
Un Data Warehouse peut avoir plusieurs statuts :
- Le statut « en ligne » : les données sont mises à jour dans la base de données en temps réel.
- Le statut « hors ligne » : les données sont copiées depuis un système opérationnel vers un autre serveur. Le traitement des données n’impacte pas l’OS.
- Data Warehouse intégrée : la mise à jour des données se fait de façon continue et les transactions sont transférées vers le système d’exploitation.
- Les différents composants d’un Data Warehouse
Un Data Warehouse est doté de 4 composants principaux :
- Une base de données : C’est le fondement du Data Warehouse. Afin d’assurer un accès aux données qui soit le plus rapide possible, on fait de plus en plus appel aux bases de données in-memory.
- Un système d’intégration des données : Différentes méthodes d’intégration de données peuvent être utilisées, comme par exemple l’ETL (extraction, transformation, chargement), les traitements en masse, la transformation et l’enrichissement des données.
- Des métadonnées : Ce sont des données supplémentaires indiquant différentes informations relatives aux données, comme la source, la façon d’y accéder, leur contextualisation…
- Des outils pour y accéder : Ces outils permettent aux individus de prendre connaissance des données issues du Data Warehouse. Ils peuvent être des outils de reporting, de développement d’applications ou d’exploration des données.
Quelle différence entre un Data Warehouse, un Data Lake et une base de données ?
Les bases de données peuvent être définies comme des collections organisées de données. Elles sont de plusieurs types :
- Les bases de données relationnelles : les données sont classées dans des tableaux possédant des relations logiques entre eux.
- Les bases de données orientées objet : les données sont stockées dans des classes et des sous-classes d’objet.
Les bases de données sont un peu la « matière première » du Data Warehouse.
Dans un Data Warehouse, les données brutes ont été traitées et transformées, alors qu’un Data Lake est composé uniquement de données brutes dont la finalité n’a pas encore été précisée.
- Qu’en est-il du Data Mart ?
Un Data Mart est une partie du Data Warehouse destiné à une activité spécifique de l’entreprise et à un groupe d’utilisateurs en particulier. Le Data Mart permet d’accélérer le processus d’accès aux données en n’allant chercher que les données spécifiques à l’activité en question.
Un Data Mart peut être créé à partir d’un Data Warehouse existant (Data Mart dépendant) ou bien à partir de sources de données externes (Data Mart indépendant). Il peut également être une combinaison de ces 2 solutions (Data Mart hybride).
Pourquoi choisir une solution de Data Warehouse pour entreprise ?
Pour une entreprise, investir dans un Data Warehouse présente plusieurs avantages. Tout d’abord, un Data Warehouse permet de prendre des décisions stratégiques très rapidement et ainsi réagir aux tendances de leur marché. Si les ventes de l’entreprise baissent, il est important de savoir immédiatement pourquoi et agir en conséquence.
D’autre part, un Data Warehouse facilite considérablement l’accès aux données critiques de l’entreprise. Fini le temps perdu à regrouper des données provenant de sources hétérogènes, le Data Warehouse s’en charge en continu.
Enfin, un Data Warehouse permet de rendre claires de grandes tendances et en tirer les conséquences, comme par exemple un grand nombre d’annulations de commandes ou une augmentation significative du nombre de retours clients.
Comment déployer un Data Warehouse avec Orange Business ?
La solution de Data Warehouse proposée par Orange Business est basée sur le cloud MPP (Massive Parallel Processing). Ce système est fiable, rapide, évolutif et sécurisé. L’installation et le déploiement de la base de données sont effectués très rapidement par DWS (Data Warehouse Service).
DWS permet également d’exploiter les données en fournissant des outils adéquats, y compris pour la maintenance, la sauvegarde, la surveillance et la restauration de celle-ci. Ainsi, les coûts d’exploitation et de maintenance sont considérablement réduits, laissant le client se concentrer sur son cœur de métier.
FAQ
- Pourquoi utiliser un Data Warehouse ?
Un Data Warehouse permet d’avoir accès à une grande quantité de données afin de prendre rapidement les bonnes décisions.
- Comment mettre en place un Data Warehouse ?
La première chose à faire est de formuler de façon claire vos objectifs, afin d’en déduire vos besoins et les différents cas d’usage. Ensuite, vous pourrez commencer à construire vos flux de données. En ce qui concerne la mise en œuvre, le plus simple est d’opter pour une solution clés en main comme celle proposée par Orange : Data Warehouse Service.
- Qu’est-ce qui compose un entrepôt de données ?
Un entrepôt de données comprend une base de données, un système d’intégration des données, des métadonnées, ainsi que des outils permettant l’accès à ces données.
- Qu’est-ce que l’automatisation du Data Warehouse ?
L’automatisation d’un Data Warehouse permet de fournir des modèles afin de créer automatiquement des tâches et du code qui auparavant devaient être effectués à la main. Cela fait gagner un temps considérable aux développeurs et permet également de réduire drastiquement le taux d’erreurs.
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