Le guide complet des data warehouses

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
• Architecture des data warehouses
• Différences entre data warehouse, data lake et data mart
• Avantages d’un data warehouse

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 :

• Sur site. Il fut un temps où il s’agissait de la seule option disponible. Ce système existe depuis des années et certaines entreprises l’utilisent toujours. Le warehousing sur site consiste à héberger les données sur ses propres serveurs et à gérer l’ensemble des composants physiques et techniques. Ce système peut offrir une sécurité accrue par rapport aux data warehouses dans le cloud, et il est souvent obligatoire dans l’administration et d’autres secteurs réglementés. Néanmoins, les systèmes sur site peuvent être difficiles à développer et à adapter à l’évolution des besoins.
• Dans le cloud. Les data warehouses sont de plus en plus hébergés dans le cloud. Cette technologie présente un certain nombre d’avantages, notamment l’externalisation de la gestion. Les entreprises n’ont ainsi plus à se soucier des modalités de stockage des données sur leurs serveurs, de la maintenance de l’infrastructure ou de la montée en puissance de leurs systèmes, le cas échéant. Avec leur souplesse accrue et leur coût réduit, les data warehouses dans le cloud séduisent de nombreuses entreprises.

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 :

• Moins de risques. Bon nombre d’entreprises considèrent qu’il est moins risqué de stocker les données dans le cloud que localement. Ce choix leur permet en outre de s’épargner les problèmes juridiques et les contraintes règlementaires liées au stockage de données sur site.
• Opportunités pour les petites entreprises. Les data warehouses sont extrêmement coûteux, car des dizaines de personnes sont nécessaires pour les construire, les faire fonctionner et optimiser les données qu’ils contiennent. Le stockage dans le cloud est donc très intéressant pour les petites entreprises, car il leur permet de conserver des volumes de données plus importants. Le coût du stockage dans le cloud étant sensiblement inférieur, il permet d’épargner une bonne partie du budget qu’il faudrait autrement consacrer à des serveurs sur site. Ce système est donc accessible à toutes les entreprises, y compris les plus petites.
• Libre-service. Le stockage des données dans le cloud facilite le libre-service. Les utilisateurs et les utilisatrices peuvent ainsi accéder aux données et les manipuler de manière autonome, ce qui leur permet de prendre des décisions plus rapidement en cas d’évolution des besoins. Le libre-service peut aussi démocratiser l’accès aux données à tous les niveaux de l’entreprise. Il peut favoriser l’instauration d’une culture orientée données, dans le cadre de laquelle les insights sont partagés et exploités par le plus grand nombre.
• Fonctionnalités d’analytics. À l’avenir, le data warehousing sera associé à l’analytics dans le cloud. Les grandes entreprises emploient d’ores et déjà de gigantesques jeux analytiques de concert avec les data warehouses. Pour aller encore plus loin, des composants d’intelligence artificielle seront bientôt intégrés aux data warehouses pour faciliter l’utilisation du machine learning dans le cadre du processus décisionnel. À terme, les progrès incessants de l’intelligence artificielle éviteront d’avoir à engager des data scientists.
  
  Sur site comme dans le cloud, les données circulent dans le data warehouse par étapes. Étudions cette structure pour clarifier son fonctionnement.

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.

• Niveau inférieur. Les données provenant de plusieurs sources et interactions sont introduites dans un référentiel. Elles suivent un processus d’extraction, de chargement et de transformation.
• Niveau intermédiaire. Lorsque les données atteignent le niveau intermédiaire, elles sont restructurées à des fins d’analyse. De la même façon qu’un entrepôt industriel comporte différentes étagères et sections pour le tri et le stockage des produits, le data warehouse offre un système permettant d’ordonner les données et de les rendre accessibles pour différents cas d’usage.
• Niveau supérieur. Enfin, côté front-end, les utilisateurs et les utilisatrices peuvent visualiser et analyser les données. Leurs diverses requêtes n’affectent pas les niveaux de stockage et d’ordonnancement des données sous-jacents.
  
  D’un niveau à l’autre, le data warehouse réceptionne, nettoie, manipule, stocke et regroupe les informations. Cette vision de l’architecture d’un data warehouse permet de mieux saisir le rôle des autres outils et concepts de traitement des données. Étudions maintenant certains de ces termes.

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.

• Data lake. Un data lake sert à stocker les données en vue d’un usage ultérieur. Les data lakes peuvent contenir des données de toutes sortes et de tous formats, celles-ci pouvant présenter un intérêt à l’avenir. À l’instar d’une base de données, un data lake est un espace de stockage, mais dans lequel les données n’ont pas encore été filtrées ni organisées. Contrairement ce que leur nom pourrait laisser penser, les data lakes ne sont pas très volumineux.
• Base de données. Une base de données sert généralement à recueillir des données brutes afin de les utiliser en temps réel. Là encore, il s’agit d’un référentiel de taille modeste, mais les types de données collectés sont plus précis. Si elle peut accueillir des données de différentes sortes, structurées ou non, une base de données met en revanche l’accent sur un domaine d’activité bien précis et ses informations sont plus susceptibles d’être exploitées en temps réel que d’être enregistrées en vue d’une utilisation ultérieure. Les sources et les cas d’usage d’une base de données sont plus restreints que ceux d’un data warehouse, et elle n’offre pas les mêmes fonctionnalités d’analytics.
• Data warehouse. Le data warehouse se situe plus haut dans la pyramide du stockage des Big Data en termes de taille et de fonction. Il est plus volumineux qu’une base de données ou un data lake, et sa fonction est davantage historique qu’immédiate, même s’il peut aussi stocker des informations en temps réel. Ses capacités et son champ d’application sont bien plus étendus, ce qui lui permet de prendre en charge différents types de données à des fins variées. Le data warehouse est idéal pour faire le lien entre des données issues de différents canaux.
• Data mart. Tout comme les bases de données, le data mart est utile pour stocker des données liées à un domaine d’activité précis. En revanche, les data marts contiennent des données ayant déjà été traitées d’une manière ou d’une autre. Le data mart est incontournable pour certains types d’utilisateurs et d’utilisatrices. Il peut inclure des données provenant d’un data warehouse et servir de centre de distribution final pour ces données. Il est possible d’établir plusieurs data marts à différentes fins.

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.

Avantages des data warehouses

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

• Prise de décisions avisées. Un data warehouse possède une intelligence étendue et de qualité ainsi que des fonctionnalités d’analyse exclusives qui améliorent le processus décisionnel.
• Consolidation. La centralisation de données issues d’un grand nombre de sources différentes permet d’obtenir une vue d’ensemble, d’accélérer les connexions et d’accéder plus facilement à tout le nécessaire.
• Standardisation. En évitant le stockage dans différents formats parfois difficiles à interpréter et à utiliser, les data warehouses favorisent l’intégrité et la cohérence des données.
• Vitesse. Les données standardisées et organisées accélèrent les requêtes, car elles évitent aux équipes de devoir compulser les rapports de différents services. Elles peuvent ainsi se consacrer à l’analyse au lieu de perdre du temps en recherches.

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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