Les donn\u00e9es proviennent de sources telles que des syst\u00e8mes transactionnels, des bases de donn\u00e9es relationnelles ou des applications commerciales (telles que les ventes, l’ERP, le CRM, les finances). Avant d\u2019\u00eatre import\u00e9es dans le data warehouse, celles-ci sont nettoy\u00e9es et standardis\u00e9es afin de garantir leur coh\u00e9rence, leur pr\u00e9cision ainsi que leur qualit\u00e9. Les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es \u00e9taient traditionnellement h\u00e9berg\u00e9s sur site, ils peuvent d\u00e9sormais \u00eatre h\u00e9berg\u00e9s dans le Cloud ou sur des outils d\u00e9di\u00e9s \u00e0 cet usage.<\/p>\n
\u00c0 quoi sert un data warehouse ?<\/h2>\n
Les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es fournissent une solution d’information centralis\u00e9e et peuvent stocker d’\u00e9normes volumes de donn\u00e9es.
\nCes donn\u00e9es historiques peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour des fonctions de business intelligence et de reporting, notamment :<\/p>\n
- \n
- l\u2019analyse des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n
- l\u2019exploration de donn\u00e9es<\/a><\/li>\n
- la visualisation des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n
- l\u2019intelligence artificielle (IA)<\/a> et apprentissage automatique<\/li>\n<\/ul>\n
Ceci permet de mieux comprendre les performances de l’entreprise, d’am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision et de pr\u00e9voir les tendances futures.<\/p>\n
En quoi un data warehouse diff\u00e8re-t-il des autres solutions ?<\/h2>\n
Data warehouse vs lac de donn\u00e9es<\/h3>\n
Un data warehouse contient des donn\u00e9es structur\u00e9es \u00e0 la fois nettoy\u00e9es et normalis\u00e9es pour correspondre \u00e0 des mod\u00e8les ou des cas d’utilisation sp\u00e9cifiques.
\nEn revanche, un data lake<\/a> contient des donn\u00e9es brutes pouvant \u00eatre structur\u00e9es, semi-structur\u00e9es ou non structur\u00e9es.<\/p>\nData warehouse vs base de donn\u00e9es<\/h3>\n
Une base de donn\u00e9es standard recueille des informations transactionnelles provenant de processus commerciaux sp\u00e9cifiques et continus, tels que des donn\u00e9es relatives aux ventes. Elle offre donc une vue limit\u00e9e des op\u00e9rations globales d\u2019une organisation, elle est mise en place pour soutenir les efforts commerciaux d\u2019une entreprise.
\nContrairement au data warehouse qui regroupe plusieurs sources d’information (y compris des bases de donn\u00e9es) et il est optimis\u00e9 pour stocker de tr\u00e8s grands volumes de donn\u00e9es, permettant ainsi de les interroger et de les analyser rapidement.<\/p>\nData warehouse vs Data Mart<\/h3>\n
Un data mart<\/a> contient un nombre limit\u00e9 de donn\u00e9es, telles que les informations relatives \u00e0 un d\u00e9partement ou \u00e0 un processus d’entreprise sp\u00e9cifique.
\nIl constitue, dans la plupart des cas, le sous-ensemble d\u2019un data warehouse. Il est con\u00e7u pour faciliter et acc\u00e9l\u00e9rer l’acc\u00e8s \u00e0 des groupes d’informations plus restreints, comme les donn\u00e9es d\u2019un service ou d\u2019une activit\u00e9. Contrairement \u00e0 un data warehouse, un data mart n’est pas exhaustif ni con\u00e7u pour fournir des donn\u00e9es \u00e0 l’\u00e9chelle de l’entreprise.<\/p>\nData warehouse vs data lakehouse<\/h3>\n
Comme son nom l’indique, un data lakehouse est une approche hybride associant les points forts des approches data warehouse et data lake dans une plateforme unifi\u00e9e. Les donn\u00e9es peuvent \u00eatre stock\u00e9es sous leur forme brute (comme dans un data lake), mais avec la possibilit\u00e9 d’utiliser le traitement et l’analyse des donn\u00e9es comme dans un data warehouse.<\/p>\n
Comment fonctionne un data warehouse ?<\/h2>\n
Avant de cr\u00e9er un data warehouse, les entreprises doivent en d\u00e9finir l’architecture et le sch\u00e9ma, en d\u00e9terminant de quelle mani\u00e8re stocker les donn\u00e9es et comment les utiliser.<\/p>\n
Les donn\u00e9es sont int\u00e9gr\u00e9es via une approche ETL (Extract, Transform, Load), soit de mani\u00e8re ponctuelle, soit en temps r\u00e9el, soit par lots r\u00e9guliers. Une fois ajout\u00e9es, les donn\u00e9es peuvent \u00eatre utilis\u00e9es et analys\u00e9es par des Data analyst et des Data scientist \u00e0 l’aide d’outils de business intelligence.<\/p>\n
Un data warehouse comporte trois niveaux :<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.huwise.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/data-warehouse_FR-1.svg\")
<\/a><\/p>\n- \n
- Niveau inf\u00e9rieur : Les donn\u00e9es de diverses sources sont int\u00e9gr\u00e9es dans un r\u00e9f\u00e9rentiel via un processus d’extraction, de chargement et de transformation (ETL).<\/li>\n
- Niveau interm\u00e9diaire : \u00c0 ce stade, les donn\u00e9es sont restructur\u00e9es pour faciliter l’analyse.<\/li>\n
- Niveau sup\u00e9rieur : Les utilisateurs peuvent maintenant visualiser et analyser les donn\u00e9es en frontend sans affecter les niveaux de stockage et d’organisation des donn\u00e9es sous-jacentes.<\/li>\n<\/ul>\n
Quels sont les avantages et les inconv\u00e9nients d’un data warehouse ?<\/h2>\n
Les avantages d’un data warehouse<\/h3>\n
- \n
- Am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a>, par le nettoyage<\/a> et la normalisation des donn\u00e9es provenant de sources multiples<\/li>\n
- Acc\u00e9l\u00e9ration de la business intelligence et de la prise de d\u00e9cision en temps r\u00e9el, gr\u00e2ce \u00e0 l’analyse de toutes les donn\u00e9es de l’organisation<\/li>\n
- Capacit\u00e9 \u00e0 utiliser des analyses avanc\u00e9es, telles que l’exploration de donn\u00e9es, l’IA et l’apprentissage automatique<\/li>\n
- Une plus grande coh\u00e9rence des donn\u00e9es dans l’ensemble de l’organisation, permettant ainsi le partage des donn\u00e9es et l’\u00e9limination les silos de donn\u00e9es<\/li>\n<\/ul>\n
Les inconv\u00e9nients d’un data warehouse<\/h3>\n
- \n
- Les data warehouses sont complexes \u00e0 cr\u00e9er, \u00e0 g\u00e9rer et \u00e0 mettre \u00e0 jour<\/li>\n
- Il est n\u00e9cessaire de disposer d’experts qualifi\u00e9s pour g\u00e9rer un data warehouse et ex\u00e9cuter des rapports et des analyses. Les utilisateurs non-initi\u00e9s ne peuvent pas interroger les donn\u00e9es sans d\u00e9tenir des comp\u00e9tences techniques approfondies<\/li>\n
- La cr\u00e9ation et l’exploitation d’un data warehouse sont co\u00fbteuses, en raison de la n\u00e9cessit\u00e9 de disposer de comp\u00e9tences et de technologies sp\u00e9cialis\u00e9es<\/li>\n
- Les data warehouses ne peuvent pas traiter les donn\u00e9es non structur\u00e9es<\/li>\n
- Les data warehouses manque de flexibilit\u00e9 car leurs mod\u00e8les et leurs usages doivent \u00eatre d\u00e9finis \u00e0 l’avance<\/li>\n<\/ul>\n
Pour en savoir plus, consultez notre blog sur les diff\u00e9rences entre les data warehouses et les data lakes<\/a> pour valoriser vos donn\u00e9es.<\/p>\n
- Am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a>, par le nettoyage<\/a> et la normalisation des donn\u00e9es provenant de sources multiples<\/li>\n
- l\u2019exploration de donn\u00e9es<\/a><\/li>\n
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