Les données sont considérées comme l’un des actifs les plus précieux d’une entreprise dans le monde d’aujourd’hui. Les entreprises utilisent les données à des fins diverses telles que la prise de décision, l’analyse et la prévision. Cependant, le défi pour les entreprises est de gérer et de stocker la grande quantité de données qu’elles collectent. C’est là que les entrepôts de données entrent en jeu.
Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui stocke des données provenant de diverses sources au sein d’une organisation. L’objectif d’un entrepôt de données est de fournir une vue unique et complète des données d’une organisation, qui peut être utilisée pour la prise de décision et l’analyse. En consolidant les données provenant de sources multiples dans un entrepôt unique, les entreprises peuvent les analyser et en tirer des enseignements plus facilement.
Le rôle d’un entrepôt de données est de fournir une plateforme pour le stockage et la gestion des données. Les entrepôts de données sont conçus pour permettre des requêtes et des analyses complexes, ce qui peut s’avérer difficile, voire impossible, avec les systèmes de base de données traditionnels. Les données stockées dans un entrepôt de données sont généralement structurées, ce qui signifie qu’elles sont organisées de manière à faciliter l’interrogation et l’analyse.
L’alimentation d’un entrepôt de données implique un processus appelé ETL (Extract, Transform, Load). Ce processus consiste à extraire les données de différentes sources, à les transformer dans un format utilisable par l’entrepôt de données et à les charger dans l’entrepôt. Le processus ETL est essentiel car il garantit que les données de l’entrepôt sont exactes et à jour.
Les entrepôts de données sont utilisés par un grand nombre de personnes au sein d’une organisation. Les analystes commerciaux, les scientifiques des données et les cadres utilisent les entrepôts de données pour analyser les données et prendre des décisions. Les entrepôts de données peuvent également être utilisés par les équipes opérationnelles pour contrôler et gérer les processus de l’entreprise.
Une question fréquente est de savoir quelle est la différence entre un entrepôt de données et un lac de données. Un lac de données est un référentiel qui stocke des données brutes et non structurées dans leur format natif. Les lacs de données sont conçus pour stocker de grands volumes de données, y compris des données non structurées. En revanche, les entrepôts de données sont conçus pour stocker des données structurées qui ont été traitées et transformées à des fins d’analyse. Bien que les entrepôts de données et les lacs de données aient chacun leurs propres cas d’utilisation, il est important de comprendre les différences entre eux pour choisir la bonne solution pour votre organisation.
En conclusion, les entrepôts de données sont essentiels pour les organisations qui souhaitent exploiter leurs données afin d’obtenir des informations et de prendre des décisions éclairées. En consolidant des données provenant de diverses sources dans un référentiel unique, les entrepôts de données fournissent une vue d’ensemble des données d’une organisation qui peut être utilisée pour l’analyse et la prise de décision. Bien qu’il existe d’autres solutions comme les lacs de données, il est important de comprendre les différences entre elles afin de choisir la bonne solution pour les besoins de votre organisation.
Plusieurs sources de données peuvent être utilisées pour alimenter un entrepôt de données. Il s’agit notamment de systèmes transactionnels tels que CRM, ERP et SCM, ainsi que de bases de données opérationnelles, de fichiers plats, de feuilles de calcul, de plateformes de médias sociaux et d’autres sources externes telles que des rapports d’études de marché, des commentaires de clients et des blogs. Les données provenant de ces sources peuvent être extraites, transformées et chargées dans l’entrepôt de données en vue d’une analyse et d’un reporting complets.
L’estimation du volume d’un entrepôt de données implique généralement l’analyse de la quantité de données à stocker, de la fréquence des mises à jour des données et de la période de conservation des données. Le volume peut également être estimé en tenant compte du nombre de sources de données qui seront intégrées dans l’entrepôt de données et de la complexité des transformations de données requises. Il est important d’estimer avec précision le volume de l’entrepôt de données afin de s’assurer que les ressources matérielles et logicielles appropriées sont allouées pour soutenir le système.