Qu’est-ce qu’un data warehouse et comment fonctionne-t-il ?

Découvrez l’entreposage de données, qui est un système de stockage électronique utilisé pour analyser de grandes quantités de données.

Qu’est-ce qu’un data warehouse et comment fonctionne-t-il ?

Un data warehouse est un système permettant de stocker, d’organiser et d’analyser d’énormes quantités de données numériques.

Les data warehouse, également appelés data warehouse d’entreprise (EDW), sont un type d’outil de veille stratégique qui aide les entreprises à atteindre leurs objectifs.

Une solution de data warehouse pour les entreprises comprendra fréquemment l’apprentissage automatique et la capacité de traiter de grandes quantités de données provenant de nombreuses sources de données d’entreprise.

Tous ces éléments peuvent faciliter la prise de décision de manière significative. Il existe de nombreuses applications pour les data warehouse, chacune étant adaptée aux besoins de l’entreprise qui les possède et les exploite.

Les spécialistes des données peuvent également utiliser les data warehouse pour la recherche universitaire dans des contextes non commerciaux.

qu'est ce qu'un data warehouse

Il existe trois types différents de data warehouse.

Il existe trois types différents de data warehouse. Chacun présente ses propres avantages et inconvénients, et le type choisi par l’entreprise ou l’institution sera déterminé par les besoins spécifiques de l’entreprise.

Data warehouse sur site :

Le matériel informatique de cette forme de data warehouse a une base physique locale, ce qui signifie généralement qu’il sera hébergé sur place par l’entreprise.

En raison de la grande quantité de données à combiner et à gérer, cela nécessite généralement un investissement important.

Cette technologie est vendue ou louée avec un logiciel sous licence pour faire fonctionner le matériel d’un data warehouse.

Data warehouse dans le cloud :

Le calcul de données dans le cloud, comme son nom l’indique, a lieu hors site et est distribué sur des serveurs et des ordinateurs qui sont connectés via Internet.

Il peut toujours y avoir un data warehouse central, mais il ne sera pas situé au même endroit que l’entreprise.

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Étant donné qu’aucun coût initial n’est lié à la construction du matériel requis, cette solution peut s’avérer nettement plus rentable pour les entreprises qui souhaitent améliorer la gestion de leurs données.

‘entreprise paiera plutôt pour l’accès et l’utilisation de l’infrastructure, ainsi que pour la licence du logiciel.

Appliance pour data warehouse :

La troisième catégorie est un croisement entre les deux premières. Une appliance pour data warehouse, qui est généralement fournie sous la forme d’un ensemble de matériel et de logiciels, combine la sécurité et le contrôle sur site avec le traitement distribué de l’information.

Les trois avantages d’un data warehouse

Les data warehouse peuvent faciliter la prise de décision, répondre aux demandes spécifiques d’un utilisateur et garantir la qualité des données.

  • Prise de décision :
    Plus le processus décisionnel d’une entreprise repose sur l’analyse, l’exploration et l’intégration des données, plus elle est susceptible de bénéficier d’un data warehouse.
    Cela est particulièrement vrai pour les grandes entreprises qui disposent de grandes quantités de données, comme les compagnies aériennes, les prestataires de soins de santé, les banques, les grandes chaînes de magasins et d’autres entreprises.
  • Exigences spécifiques :
    Étant donné que le développement d’un système de données à partir de zéro prendrait beaucoup de temps et d’argent, les fournisseurs d’un data warehouse peuvent offrir quelque chose qui est à la fois suffisamment robuste pour fonctionner dans plusieurs secteurs de l’économie tout en étant personnalisé pour répondre aux demandes spécifiques de l’organisation.
  • Assurance de la qualité :
    La complexité de l’entreposage de données contribue également à une bonne qualité des données en filtrant les données pour leur pertinence et leur fonctionnalité.

Les inconvénients de l’utilisation d’un data warehouse

De nombreuses entreprises tirent profit des data warehouse, mais ceux-ci présentent des restrictions.

Lorsque les données traitées sont d’un type particulier, les data warehouse sont excellents. Ils augmentent la vitesse en réalisant certaines activités d’analyse de données avec efficacité et cohérence.

Certaines entreprises auront de plus en plus besoin de types de données plus larges et plus variés, et l’analyse de données classique ne suffira plus.

Quelle est la différence entre un data warehouse, un data lake, un Data Mart et une base de données ?

Un data warehouse, un data lake et une base de données peuvent tous fournir des outils performants d’exploration et d’analyse de données pour des volumes de données variés.

  • Base de données :
    Une base de données stocke généralement une forme de données brutes ou, dans le cas des bases de données relationnelles, plusieurs types de données connectées.
    Les décideurs d’entreprise travaillent avec un ensemble de données simple ou un magasin de données, une ou plusieurs formes de stockage de données, qui a été catégorisé pour faciliter l’examen.
    Le langage SQL (structured query language) est un système de gestion des données qui détermine la manière dont les données sont stockées et accessibles pour l’utilisateur final.
    Les métadonnées sont couramment utilisées dans les bases de données pour aider à catégoriser les données qu’elles stockent.
  • Data warehouse :
    En traitant beaucoup plus de données historiques, provenant fréquemment de sources diverses, un data warehouse améliore considérablement les capacités de prise de décision.
    Les data warehouse fournissent une organisation complexe et des outils analytiques. Ces techniques sont appelées schémas, qui sont un type de règle ou de méthodologie permettant de rendre les données utiles.
    Un modèle de données est constitué des schémas mis ensemble.
    Un data warehouse est presque toujours équipé d’un serveur SQL, mais il peut également comporter des outils de veille stratégique supplémentaires.
  • Un data mart est une collection de données :
    Un data mart est un type de data warehouse qui se concentre sur un ensemble spécifique de données pour un ensemble spécifique d’informations commerciales.
    Les données opérationnelles peuvent être utilisées par les départements des ventes, du personnel ou des opérations d’une entreprise pour faciliter les décisions commerciales connexes.
  • Data lake :
    Un data lake est une autre avancée dans l’exploitation et l’utilité des données.
    Il peut gérer beaucoup plus de données qu’un data warehouse standard et est particulièrement doué pour traiter des données hétérogènes.
    L’architecture d’un data lake n’a pas le même schéma qu’un data warehouse.
    Ces distinctions fondamentales offrent un plus grand choix aux utilisateurs professionnels, mais elles se font généralement au détriment de la vitesse et de l’efficacité.