Data warehouse

Qu’est-ce qu’un data warehouse ?

Un data warehouse est une solution de gestion des données rassemblant des données provenant de sources multiples dans un grand référentiel unique et centralisé à des fins de stockage, d’analyse et de création de rapports. Les données sont soit structurées (tableaux de base de données ou feuilles de calcul), soit semi-structurées (fichiers XML ou pages web).

Les données proviennent de sources telles que des systèmes transactionnels, des bases de données relationnelles ou des applications commerciales (telles que les ventes, l’ERP, le CRM, les finances). Avant d’être importées dans le data warehouse, celles-ci sont nettoyées et standardisées afin de garantir leur cohérence, leur précision ainsi que leur qualité. Les entrepôts de données étaient traditionnellement hébergés sur site, ils peuvent désormais être hébergés dans le Cloud ou sur des outils dédiés à cet usage.

À quoi sert un data warehouse ?

Les entrepôts de données fournissent une solution d’information centralisée et peuvent stocker d’énormes volumes de données.
Ces données historiques peuvent être utilisées pour des fonctions de business intelligence et de reporting, notamment :

• l’analyse des données
• l’exploration de données
• la visualisation des données
• l’intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique

Ceci permet de mieux comprendre les performances de l’entreprise, d’améliorer la prise de décision et de prévoir les tendances futures.

En quoi un data warehouse diffère-t-il des autres solutions ?

Data warehouse vs lac de données

Un data warehouse contient des données structurées à la fois nettoyées et normalisées pour correspondre à des modèles ou des cas d’utilisation spécifiques.
En revanche, un data lake contient des données brutes pouvant être structurées, semi-structurées ou non structurées.

Data warehouse vs base de données

Une base de données standard recueille des informations transactionnelles provenant de processus commerciaux spécifiques et continus, tels que des données relatives aux ventes. Elle offre donc une vue limitée des opérations globales d’une organisation, elle est mise en place pour soutenir les efforts commerciaux d’une entreprise.
Contrairement au data warehouse qui regroupe plusieurs sources d’information (y compris des bases de données) et il est optimisé pour stocker de très grands volumes de données, permettant ainsi de les interroger et de les analyser rapidement.

Data warehouse vs Data Mart

Un data mart contient un nombre limité de données, telles que les informations relatives à un département ou à un processus d’entreprise spécifique.
Il constitue, dans la plupart des cas, le sous-ensemble d’un data warehouse. Il est conçu pour faciliter et accélérer l’accès à des groupes d’informations plus restreints, comme les données d’un service ou d’une activité. Contrairement à un data warehouse, un data mart n’est pas exhaustif ni conçu pour fournir des données à l’échelle de l’entreprise.

Data warehouse vs data lakehouse

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 unifiée. Les données peuvent être stockées sous leur forme brute (comme dans un data lake), mais avec la possibilité d’utiliser le traitement et l’analyse des données comme dans un data warehouse.

Comment fonctionne un data warehouse ?

Avant de créer un data warehouse, les entreprises doivent en définir l’architecture et le schéma, en déterminant de quelle manière stocker les données et comment les utiliser.

Les données sont intégrées via une approche ETL (Extract, Transform, Load), soit de manière ponctuelle, soit en temps réel, soit par lots réguliers. Une fois ajoutées, les données peuvent être utilisées et analysées par des Data analyst et des Data scientist à l’aide d’outils de business intelligence.

Un data warehouse comporte trois niveaux :

• Niveau inférieur : Les données de diverses sources sont intégrées dans un référentiel via un processus d’extraction, de chargement et de transformation (ETL).
• Niveau intermédiaire : À ce stade, les données sont restructurées pour faciliter l’analyse.
• Niveau supérieur : Les utilisateurs peuvent maintenant visualiser et analyser les données en frontend sans affecter les niveaux de stockage et d’organisation des données sous-jacentes.

Quels sont les avantages et les inconvénients d’un data warehouse ?

Les avantages d’un data warehouse

• Amélioration de la qualité des données, par le nettoyage et la normalisation des données provenant de sources multiples
• Accélération de la business intelligence et de la prise de décision en temps réel, grâce à l’analyse de toutes les données de l’organisation
• Capacité à utiliser des analyses avancées, telles que l’exploration de données, l’IA et l’apprentissage automatique
• Une plus grande cohérence des données dans l’ensemble de l’organisation, permettant ainsi le partage des données et l’élimination les silos de données

Les inconvénients d’un data warehouse

• Les data warehouses sont complexes à créer, à gérer et à mettre à jour
• Il est nécessaire de disposer d’experts qualifiés pour gérer un data warehouse et exécuter des rapports et des analyses. Les utilisateurs non-initiés ne peuvent pas interroger les données sans détenir des compétences techniques approfondies
• La création et l’exploitation d’un data warehouse sont coûteuses, en raison de la nécessité de disposer de compétences et de technologies spécialisées
• Les data warehouses ne peuvent pas traiter les données non structurées
• Les data warehouses manque de flexibilité car leurs modèles et leurs usages doivent être définis à l’avance

Pour en savoir plus, consultez notre blog sur les différences entre les data warehouses et les data lakes pour valoriser vos données.