Un entrepôt de données est un dépôt centralisé de données utilisé pour le reporting et l’analyse. Il est conçu pour soutenir les activités de business intelligence (BI) et fournir une vue unique et consolidée des données d’une organisation. Un entrepôt de données diffère d’une base de données transactionnelle en ce sens qu’il est optimisé pour l’interrogation et l’analyse plutôt que pour le traitement des transactions.
Un entrepôt de données se distingue des autres types de bases de données par plusieurs caractéristiques essentielles. Tout d’abord, un entrepôt de données est orienté vers un sujet, ce qui signifie qu’il se concentre sur un sujet ou un domaine d’intérêt particulier, tel que les ventes ou le comportement des clients. Cette orientation thématique permet de mieux cibler les analyses et les rapports.
Deuxièmement, un entrepôt de données est intégré, ce qui signifie que les données provenant de différentes sources sont combinées et rendues cohérentes. Cette intégration est importante car elle permet d’établir des rapports plus précis et plus fiables.
Troisièmement, un entrepôt de données est variable dans le temps, ce qui signifie qu’il contient des données historiques ainsi que des données actuelles. Ces données historiques permettent d’analyser les tendances et d’identifier les modèles et les changements au fil du temps.
Enfin, un entrepôt de données est conçu pour l’interrogation et l’analyse, dans le but de faciliter la prise de décision. Cela signifie qu’il est optimisé pour une interrogation et une analyse rapides et efficaces, et peut inclure des structures de données et des techniques d’indexation spécialisées pour soutenir ces activités.
Les outils de reporting sont des applications logicielles utilisées pour générer des rapports à partir de données stockées dans un entrepôt de données ou une autre base de données. Ces outils permettent aux utilisateurs de créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés qui peuvent être utilisés pour surveiller et analyser les indicateurs clés de l’entreprise. Les outils de reporting les plus populaires sont Tableau, Microsoft Power BI et SAP Crystal Reports.
Pourquoi faire de la BI ?
L’objectif de la Business Intelligence (BI) est de fournir aux décideurs des informations précises et opportunes qui peuvent être utilisées pour améliorer les performances de l’entreprise. La BI permet aux organisations d’analyser les données historiques, d’identifier les tendances et les modèles, et de prendre des décisions basées sur les données. La BI peut être utilisée pour soutenir un large éventail d’activités, des ventes et du marketing aux finances et aux opérations.
Tableau Software est un éditeur de logiciels de visualisation de données et de business intelligence. Son modèle économique repose sur la vente de licences de logiciels aux entreprises et sur la fourniture de services de formation et d’assistance. Tableau Software propose une gamme de produits, allant des logiciels de bureau pour les utilisateurs individuels aux solutions d’entreprise pour les grandes organisations.
Il existe plusieurs logiciels gratuits pour créer des tableaux, notamment Google Sheets, LibreOffice Calc et Apache OpenOffice Calc. Ces outils permettent aux utilisateurs de créer et de manipuler des tableaux, et peuvent être utilisés pour une variété de tâches, de la budgétisation à l’analyse de données.
Pour créer un fichier Excel, ouvrez Microsoft Excel et sélectionnez « Nouveau classeur » dans le menu Fichier. Un nouveau classeur vierge est ainsi créé, qui peut être utilisé pour stocker et analyser des données. Les utilisateurs peuvent ensuite créer et formater des tableaux, ajouter des diagrammes et des graphiques et effectuer des calculs à l’aide des fonctions intégrées d’Excel. Excel est un outil populaire pour l’analyse des données et la création de rapports. Il est utilisé par des organisations de toutes tailles pour gérer et analyser leurs données.
La question n’est pas directement liée au titre de l’article, mais je peux tout de même y répondre.
Un lac de données est un référentiel de données brutes, non structurées ou semi-structurées, stockées dans leur format d’origine. En revanche, un entrepôt de données est un dépôt de données structurées qui ont été traitées, nettoyées et transformées à des fins d’analyse et de reporting.
Les avantages d’un lac de données par rapport à un entrepôt de données sont les suivants :
1. Flexibilité : Les lacs de données peuvent stocker n’importe quel type de données sans avoir besoin de schémas de données prédéfinis, ce qui facilite l’ajout de nouvelles sources de données.
2. Coût : Les lacs de données sont généralement moins coûteux que les entrepôts de données car ils ne nécessitent pas le même niveau de transformation et de nettoyage des données.
3. évolutivité : Les lacs de données peuvent évoluer horizontalement en ajoutant des dispositifs de stockage supplémentaires, ce qui facilite le traitement de gros volumes de données.
4. agilité : Les lacs de données permettent une exploration et une expérimentation plus rapides des données, ce qui peut aider les organisations à identifier rapidement de nouvelles perspectives et opportunités.
Toutefois, il convient de noter que les lacs de données présentent également certains inconvénients, tels que l’absence de contrôle de la qualité des données et de gouvernance, ce qui peut entraîner des incohérences et des inexactitudes dans les données.