Un entrepôt de données est un référentiel central qui stocke des données provenant de diverses sources et les met à disposition pour l’analyse et la création de rapports. Il est conçu pour soutenir les activités de veille stratégique telles que l’exploration de données, le traitement analytique en ligne et l’aide à la décision. L’entrepôt de données est généralement structuré de manière à prendre en charge des requêtes et des analyses complexes, et il est optimisé pour les opérations de lecture intensive.
Il existe plusieurs types d’entrepôts de données, notamment les entrepôts de données d’entreprise, les magasins de données opérationnels et les marts de données. Chacun d’entre eux a un objectif différent, mais ils partagent tous la même architecture de base. Un entrepôt de données se compose généralement de trois couches : la zone de préparation, l’entrepôt de données proprement dit et la couche de présentation.
La zone de préparation est l’endroit où les données sont initialement chargées dans l’entrepôt de données. Il peut s’agir de données provenant de diverses sources, telles que des bases de données transactionnelles, des fichiers externes et d’autres sources de données. La zone de préparation est conçue pour traiter rapidement et efficacement de gros volumes de données et peut inclure des outils de transformation, de nettoyage et de validation des données.
Une fois que les données ont été chargées dans la zone de transit, elles sont transférées dans l’entrepôt de données proprement dit. L’entrepôt de données est conçu pour prendre en charge des requêtes et des analyses complexes, et il est optimisé pour les opérations de lecture intensive. Les données sont généralement organisées selon un schéma en étoile ou en flocon de neige, qui consiste en une table de faits centrale entourée de tables de dimensions. La table des faits contient les mesures ou les paramètres analysés, tandis que les tables de dimensions fournissent le contexte de l’analyse.
La couche de présentation est l’endroit où les données sont transformées en rapports, tableaux de bord et autres visualisations utilisés par les utilisateurs professionnels. La couche de présentation peut inclure des outils de modélisation des données, de conception de rapports et de visualisation. Elle peut également inclure des outils pour la sécurité des données, l’authentification des utilisateurs et le contrôle d’accès.
Lorsqu’il s’agit de choisir un entrepôt de données, de nombreuses options sont disponibles, notamment Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics et Snowflake. Chacune d’entre elles a ses propres forces et faiblesses, et le choix dépendra des besoins spécifiques de l’organisation.
En conclusion, un entrepôt de données est un élément essentiel de toute architecture de données moderne. Il constitue un référentiel centralisé de données optimisé pour l’analyse et la production de rapports. En organisant les données selon un schéma en étoile ou en flocon de neige, il facilite la compréhension et l’analyse des données par les utilisateurs professionnels. Que vous utilisiez un entrepôt de données d’entreprise, un magasin de données opérationnelles ou un data mart, les principes de l’entreposage de données restent les mêmes.
Un lac de données est conçu pour stocker une grande quantité de données non structurées et structurées dans un endroit centralisé, qui peuvent ensuite être traitées et analysées pour obtenir des informations et des connaissances. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, les lacs de données ne nécessitent pas de schéma prédéfini, ce qui permet une plus grande flexibilité et une plus grande souplesse dans la gestion des données. En outre, les lacs de données peuvent stocker des données brutes, non traitées, ce qui facilite l’analyse avancée et l’apprentissage automatique. Dans l’ensemble, un lac de données peut aider les organisations à s’appuyer davantage sur les données et à prendre des décisions plus éclairées.
Pour alimenter un entrepôt de données, les données sont extraites de diverses sources telles que les bases de données transactionnelles, les feuilles de calcul, les fichiers plats et d’autres référentiels de données. Les données sont ensuite transformées, nettoyées et intégrées pour garantir leur cohérence et leur exactitude. Enfin, les données sont chargées dans l’entrepôt de données à l’aide d’outils ETL (Extract, Transform, Load) ou d’autres méthodes d’intégration de données. Le processus d’alimentation d’un entrepôt de données est itératif, ce qui signifie que les données sont constamment mises à jour et rafraîchies afin de garantir leur pertinence et leur actualité.