Le guide complet des data warehouses

Man organizes data in a data warehouse.

Le traitement des données est devenu essentiel dans de nombreux secteurs d’activité. Si vous savez probablement qu’un data warehouse peut faciliter le stockage et la gestion des données, vous ne savez peut-être pas exactement ce qui le distingue des autres systèmes et outils.

Cet article explique pourquoi cette technologie s’appelle ainsi, son principe de fonctionnement et les raisons pour lesquelles un si grand nombre d’entreprises en utilisent un dans le cadre de leurs activités, notamment pour prendre des décisions stratégiques. Après l’avoir lu, vous serez en mesure d’exposer les avantages d’un data warehouse à votre équipe et de déterminer si ce type de système peut vous aider à atteindre les objectifs de l’entreprise.

Cet article aborde les points suivants :

Rôle d’un data warehouse

Un data warehouse est un référentiel digital qui extrait d’énormes volumes de données de bases de données et de systèmes transactionnels. Son rôle consiste à traiter, gérer et stocker les données pour permettre aux entreprises de dégager des tendances, principalement en matière de comportement client. Un data warehouse produit de la business intelligence susceptible d’aider chaque équipe à améliorer son processus décisionnel.

À l’image d’un entrepôt industriel, ce système constitue un vaste emplacement central pour réceptionner du matériel (en l’occurrence, des données), puis l’organiser de manière systématique afin de faciliter la localisation, l’assemblage et le recyclage des pièces adéquates. Sans centre de traitement capable de les manipuler, de les préserver et de les rendre accessibles, les données, provenant de nombreux canaux et présentées dans différents formats, peuvent s’avérer extrêmement complexes à traiter, voire inutiles.

Les data warehouses sont parfaits pour traiter les données de toutes sortes, y compris les images et les vidéos, et pour recueillir de grandes quantités de données issues de différentes sources. Ces sources sont notamment les transactions via les systèmes de point de vente, les applications de gestion de la relation client (CRM), les plateformes de données client (CDP), les progiciels de gestion intégrés (ERP), les réseaux sociaux et les appareils connectés via l’Internet des objets (IoT).

Pour consulter une description détaillée du rôle des data warehouses en tant que source de données fiable et unique, regardez cette vidéo :

https://www.youtube.com/watch?v=AHR_7jFCMeY

Types de data warehouses

Le concept de data warehousing existe depuis des dizaines d’années. Auparavant, le matériel et les équipements digitaux correspondants étaient installés et gérés sur site. Avec le temps, la qualité des données et les technologies de stockage ont progressé, entraînant une amélioration des fonctionnalités d’analytics. Grâce au stockage dans le cloud, les petites entreprises peuvent désormais profiter d’avantages auparavant réservés à des groupes suffisamment grands pour disposer de leur propre data warehouse.

Étudions dans le détail chacune des deux approches :

L’avenir de la technologie des data warehouses

L’avenir du data warehousing se tiendra très probablement dans le cloud. Cette tendance est renforcée par d’autres avantages liés à ce type de stockage :

Architecture des data warehouses

Les data warehouses sont configurés en termes de niveaux. Leur architecture prend généralement la forme d’un système à trois niveaux dans lequel les données arrivent de plusieurs sources avant d’être traitées et mises à disposition via une interface. Celle-ci permet aux utilisateurs et aux utilisatrices de lancer des requêtes et d’accéder aux données dans des formats exploitables.

The architecture of a data warehouse

Différences entre data warehouse, data lake et data mart

Plusieurs termes liés aux données sont communément employés dans les discussions concernant le data warehousing et il est fréquent de les confondre. Il est donc utile de les définir et d’expliquer leurs différences.


Les différences entre ces termes prennent tout leur sens si l’on se penche sur leurs corrélations. Ce sont les composants d’un processus souvent chronologique :

  1. Des données de différentes sources sont importées dans le système. Elles sont dans un premier temps stockées dans une base de données ou un data lake.
  2. Les données sont traitées, puis transférées dans un data warehouse. Les équipes peuvent alors analyser leurs données.
  3. Pour aller plus loin, il est possible de transférer les données dans un data mart qui les classe par service pour faciliter et accélérer leur analyse.

A data lake, warehouse and mart.

Avantages des data warehouses

Un data warehouse a d’autres utilités que le stockage des données. Voici ses principaux avantages :

Comment se lancer dans le data warehousing ?

En permettant de centraliser d’importants volumes de données historiques, de les classer et de prendre des décisions fondées sur une business intelligence de meilleure qualité, les data warehouses contribuent à optimiser le processus décisionnel. Le data warehouse peut devenir une source fiable et unique, grâce à laquelle les données peuvent être exploitées à diverses fins d’analyse.

De manière générale, les data warehouses sont plus adaptés aux grandes entreprises. Toutefois, le cloud permet désormais aux PME de stocker d’importants volumes de données. Avec une solution cloud, vous pourrez développer vos capacités à mesure que votre activité et vos besoins d’analyse évoluent. Un data warehouse permet de trouver et d’exploiter des informations plus difficiles d’accès dans les jeux et systèmes de données de plus petite taille.

Si vous souhaitez entamer une discussion sur le sujet avec votre équipe, partagez cet article et décrivez les avantages que votre entreprise pourrait tirer d’un data warehouse. Dans cette optique, il peut être judicieux d’établir une liste succincte de solutions de data warehousing intéressantes.

Adobe peut vous aider.

Un data warehouse peut fournir une base solide pour se doter des puissantes capacités de traitement des données nécessaires à l’analyse de la clientèle et à l’amélioration du processus décisionnel. Le data warehousing fait partie des fonctionnalités d’Adobe Analytics, qui rassemble des données cross-canal pour fournir des insights en temps réel.

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