Dans le monde actuel axé sur les données, les entreprises collectent et stockent de grandes quantités de données. Cependant, il ne suffit pas de stocker des données. Pour véritablement valoriser ces données, les entreprises doivent être en mesure de les analyser et d’en extraire des informations utiles. C’est là qu’intervient l’entreposage de données.
Un entrepôt de données est une base de données à grande échelle conçue pour stocker et gérer de grandes quantités de données utilisées à des fins de reporting et d’analyse. Il est généralement structuré de manière à permettre le stockage en masse de données brutes, qui sont ensuite transformées et organisées dans un format optimisé pour l’établissement de rapports et l’analyse.
L’un des principaux avantages d’un entrepôt de données est qu’il permet aux organisations de consolider des données provenant de sources multiples en un seul endroit. Il peut s’agir de données provenant de systèmes internes tels que les plateformes CRM et ERP, ainsi que de sources de données externes telles que les médias sociaux et les outils d’analyse web.
Une fois les données stockées dans un entrepôt de données, les analystes et autres parties prenantes peuvent facilement y accéder et les analyser. En effet, les entrepôts de données sont orientés vers les sujets, ce qui signifie qu’ils sont organisés autour de domaines d’activité ou de sujets clés. Par exemple, un entrepôt de données peut être organisé autour des données relatives aux ventes ou aux clients.
Pour extraire des informations utiles des données stockées dans un entrepôt de données, les entreprises utilisent généralement des outils de reporting et d’analyse. Ces outils permettent aux analystes de créer des rapports personnalisés, d’effectuer des analyses ad hoc et de générer des tableaux de bord qui peuvent être utilisés pour surveiller les indicateurs clés de performance (ICP).
En termes d’acquisition de données, les entrepôts de données s’appuient généralement sur un outil appelé ETL (Extract, Transform, Load). Cet outil est chargé d’extraire les données des systèmes sources, de les transformer dans un format optimisé pour le reporting et l’analyse, puis de les charger dans l’entrepôt de données.
En conclusion, si vous souhaitez ajouter de la valeur à vos données, un entrepôt de données est un outil essentiel. En consolidant des données provenant de sources multiples en un seul endroit, en les organisant autour de domaines d’activité clés et en fournissant un accès facile aux outils de reporting et d’analyse, les entrepôts de données peuvent aider les organisations à extraire des informations significatives de leurs données et à prendre des décisions fondées sur les données.
Le plus grand fournisseur de Big Data au monde est actuellement Amazon Web Services (AWS), une filiale d’Amazon.com. AWS offre une gamme de services pour le stockage, le traitement et l’analyse de grands ensembles de données, y compris des solutions d’entreposage de données telles qu’Amazon Redshift.
Un entrepôt de données peut être alimenté par diverses sources de données telles que des bases de données transactionnelles, des bases de données opérationnelles, des feuilles de calcul, des fichiers plats et des sources externes telles que les médias sociaux, les commentaires des clients et les études de marché. Les données sont extraites, transformées et chargées dans l’entrepôt de données à des fins d’analyse et de reporting.
Je suis désolé, mais la question que vous avez posée n’est pas directement liée au titre de l’article « Adding Value to Your Data : Comprendre l’entreposage de données ». Cependant, pour répondre à votre question, les principales composantes du big data sont communément appelées les quatre V : Volume, Vélocité, Variété et Véracité. Le volume fait référence à la quantité de données, la vélocité à la vitesse à laquelle les données sont générées et traitées, la variété aux différents types de données et la véracité à l’exactitude et à la fiabilité des données.