Construire un entrepôt de données : Un guide complet

Comment construire un entrepôt de données ?
Un projet Data Warehouse doit donc débuter par un travail de formulation des objectifs, à partir desquels vous pourrez déduire les besoins et décliner les cas d’usage à implémenter. Une fois que vous aurez identifié les données dont vous aurez besoin, vous pourrez construire les flux de données à mettre en place.20 avr. 2019
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Dans le monde actuel axé sur les données, les entreprises ont besoin d’organiser et d’analyser de grandes quantités d’informations pour prendre des décisions éclairées. C’est là qu’intervient l’entreposage de données. Un entrepôt de données est un grand dépôt de données centralisé qui permet aux entreprises de stocker et d’analyser des données provenant de diverses sources. Dans cet article, nous verrons comment construire un entrepôt de données, en expliquant ce que c’est, comment cela fonctionne et les étapes de la création d’un entrepôt.

Qu’est-ce qu’une base de données en informatique ?

En informatique, une base de données est un ensemble de données organisées et stockées pour en faciliter l’accès et la récupération. Les bases de données peuvent être utilisées pour un large éventail d’applications, de la gestion des informations sur les clients au suivi des stocks. Il existe de nombreux types de bases de données, notamment les bases de données relationnelles, les bases de données orientées objet et les bases de données NoSQL.

Qu’est-ce qu’un ETL en informatique ?

ETL signifie Extract, Transform, and Load (extraction, transformation et chargement). Il s’agit d’un processus utilisé dans l’entreposage de données pour extraire des données de diverses sources, les transformer dans un format qui peut être analysé et les charger dans un entrepôt de données. L’ETL est un élément essentiel de l’entreposage de données, car il garantit que les données de l’entrepôt sont exactes, cohérentes et à jour.

Qu’appelle-t-on souvent l’informatique dans les entrepôts de données ?

Dans les entrepôts de données, les technologies de l’information sont souvent appelées « Business Intelligence » (BI). La BI fait référence aux technologies, aux applications et aux pratiques utilisées pour collecter, intégrer, analyser et présenter les données de l’entreprise. La BI est utilisée pour aider les organisations à prendre des décisions éclairées en fournissant des informations sur leurs données.

Quel type de format de données les systèmes de base de données traditionnels utilisent-ils ?

Les systèmes de base de données traditionnels utilisent des formats de données structurés, tels que des tableaux et des colonnes. Cela facilite l’organisation et l’interrogation des données, mais peut s’avérer contraignant lorsqu’il s’agit de données non structurées, telles que des images, des sons et des vidéos. Pour résoudre ce problème, de nouveaux systèmes de base de données, tels que NoSQL et Hadoop, ont été développés pour traiter plus efficacement les données non structurées.

Comment s’appelle l’outil d’acquisition de données dans une architecture d’entrepôt de données ?

L’outil d’acquisition des données dans une architecture d’entrepôt de données est appelé outil d’extraction, de transformation et de chargement (ETL). Cet outil est utilisé pour extraire des données de diverses sources, les transformer dans un format qui peut être analysé et les charger dans un entrepôt de données. Les outils ETL sont essentiels pour l’entreposage de données, car ils garantissent que les données de l’entrepôt sont exactes, cohérentes et à jour.

Étapes de la construction d’un entrepôt de données

1. Définissez vos objectifs : Avant de commencer à construire votre entrepôt de données, vous devez définir vos objectifs. Quelles données devez-vous collecter ? Quelles informations souhaitez-vous obtenir à partir de ces données ? La définition de vos objectifs vous aidera à déterminer les sources de données à inclure dans votre entrepôt.

2. Choisissez vos sources de données : Une fois que vous avez défini vos objectifs, vous devez choisir vos sources de données. Il peut s’agir de systèmes internes, tels que les systèmes CRM et ERP, ou de sources externes, telles que les médias sociaux et l’analyse web. Il est important de choisir des sources qui fourniront les données dont vous avez besoin pour atteindre vos objectifs.

3. concevoir votre modèle de données : L’étape suivante consiste à concevoir votre modèle de données. Il s’agit de définir la structure de votre entrepôt de données, y compris les tables, les colonnes et les relations entre elles. Un modèle de données bien conçu est essentiel pour garantir que vos données sont organisées de manière à faciliter l’analyse.

4. élaborer votre processus ETL : Le processus ETL est le cœur de votre entrepôt de données. C’est là que vous extrayez les données de vos différentes sources, que vous les transformez dans un format qui peut être analysé et que vous les chargez dans votre entrepôt de données. Il existe de nombreux outils ETL différents, il est donc important d’en choisir un qui soit bien adapté à vos besoins.

5. Testez et affinez votre entrepôt de données : Une fois votre entrepôt de données construit, il est important de le tester minutieusement pour s’assurer qu’il fonctionne correctement. Il s’agit notamment de tester votre processus ETL, ainsi que votre modèle de données et vos outils d’analyse. Une fois les problèmes identifiés, vous pouvez affiner votre entrepôt pour vous assurer qu’il fournit les informations dont vous avez besoin.

En conclusion, la construction d’un entrepôt de données implique un certain nombre d’étapes, notamment la définition de vos objectifs, le choix de vos sources de données, la conception de votre modèle de données, la mise en place de votre processus ETL, ainsi que le test et l’amélioration de votre entrepôt. En suivant ces étapes, vous pouvez vous assurer que votre entrepôt de données vous fournit les informations dont vous avez besoin pour prendre des décisions éclairées pour votre entreprise.

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