Un exemple de feuille de route pour construire votre entrepôt de données

L'entreposage de données, une technique de consolidation de toutes vos données organisationnelles en un seul endroit pour un accès plus facile et de meilleures analyses, est le rêve de tous les acteurs de l'entreprise. Cependant, la mise en place d'un entrepôt de données est une tâche très complexe, et avant même de faire vos premiers pas, vous devez être absolument sûr de la réponse à ces deux questions :

1. 1. Les objectifs de votre organisation

1. Votre feuille de route détaillée pour créer un entrepôt de données

L'une ou l'autre de ces questions, si elles restent sans réponse, peut coûter cher à votre organisation à long terme. Il s'agit d'une technologie relativement récente, et vous allez créer beaucoup de possibilités d'erreurs si vous n'êtes pas conscient des besoins et des exigences spécifiques de votre organisation. Ces erreurs peuvent rendre votre entrepôt très imprécis. Ce qui est pire, c'est qu'un entrepôt de données erroné est pire que de ne pas avoir de données du tout et une stratégie non planifiée pourrait finir par vous faire plus de mal que de bien.
Étant donné qu'il existe différentes approches pour développer des entrepôts de données et que chacune dépend de la taille et des besoins des organisations, il n'est pas possible de créer un plan unique.
Cela dit, essayons d'établir un exemple de feuille de route qui vous aidera à développer un entrepôt de données robuste et efficace pour votre organisation :

Mise en place d'un entrepôt de données

L'entrepôt de données est extrêmement utile pour organiser de grandes quantités de données à récupérer et à analyser efficacement. Pour la même raison, un soin extrême doit être pris pour s'assurer que les données sont rapidement accessibles. Une approche de conception du système consiste à utiliser la modélisation dimensionnelle - une méthode qui permet d'interroger et d'examiner efficacement et rapidement de grands volumes de données. Étant donné que la plupart des données présentes dans les entrepôts de données sont historiques et stables - en un sens, elles ne changent pas fréquemment, il n'est guère nécessaire d'employer des méthodes de sauvegarde répétitives. Au lieu de cela, une fois que des données sont ajoutées, l'ensemble de l'entrepôt peut être sauvegardé en une seule fois, au lieu de sauvegarder régulièrement.

Les outils d'entreposage de données peuvent être classés en quatre catégories :

• • Outils d'extraction,

• • Outils de gestion des tableaux,

• • Outils de gestion des requêtes, et

• Outils d'intégrité des données.

Chacun de ces outils est extrêmement pratique à différentes étapes du développement de l'entrepôt de données. La recherche de votre part vous aidera à mieux comprendre ces outils et vous permettra de choisir ceux qui répondent à vos besoins.
Concepts clés de l'entreposage de données : un aperçu

Examinons maintenant un exemple de feuille de route qui vous aidera à créer un entrepôt plus robuste et plus perspicace pour votre organisation :

Évaluez vos objectifs

La première étape de la configuration de l'entrepôt de données de votre organisation consiste à évaluer vos objectifs. Nous l'avons mentionné plus tôt, mais nous ne saurions trop insister là-dessus. La plupart des organisations perdent des informations précieuses simplement parce qu'elles n'ont pas une image claire des objectifs, des exigences et des buts de leur entreprise. Par exemple, si vous êtes une entreprise à la recherche de votre première percée significative, vous souhaiterez peut-être impliquer vos clients dans l'établissement de relations. Vous devrez donc suivre une approche différente de celle d'une organisation bien établie qui souhaite désormais utiliser le entrepôt de données pour améliorer leurs opérations. L'intégration d'un entrepôt de données en interne est une étape importante pour toute organisation et ne doit être effectuée qu'après une diligence raisonnable de votre part.

Analyser les systèmes technologiques actuels

En posant des questions précises à vos clients et aux parties prenantes de l'entreprise, vous pouvez recueillir des informations sur les performances de votre système technique actuel, les défis auxquels il est confronté et les améliorations possibles. De plus, ils peuvent même découvrir dans quelle mesure leur pile technologique actuelle est appropriée et décider ainsi efficacement si elle doit être conservée ou remplacée. Divers départements de votre organisation peuvent y contribuer en fournissant des rapports et des commentaires.
Exemples les plus courants d'exploration de données

Modélisation des informations

Un modèle d'information est une représentation des données de votre organisation. Il est conceptuel et vous permet de vous faire une idée des processus métier qui doivent être interconnectés et de la manière de les lier. L'entrepôt de données sera finalement un ensemble de structures corrélées, il est donc important de conceptualiser les indicateurs qui doivent être connectés entre eux et de créer des méthodes de performance optimales - c'est ce qu'on appelle la modélisation de l'information. Le moyen le plus simple de concevoir un modèle d'information efficace consiste à rassembler des indicateurs de performance clés dans des tableaux de faits et à les relier à diverses dimensions telles que les clients, les employés, les produits, etc.

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Conception de l'entrepôt et suivi des données

Une fois que vous avez recueilli des informations sur votre organisation et préparé un modèle d'information efficace, il est maintenant temps de déplacer vos données dans l'entrepôt et d'en suivre les performances. Lors de la phase de conception, il est essentiel de planifier comment relier toutes les données de différentes bases de données afin que les informations puissent être interconnectées lorsque nous les chargeons dans nos tables d'entrepôt de données. Les outils ETL peuvent prendre beaucoup de temps et d'argent et peuvent nécessiter des experts pour une mise en œuvre réussie. Il est donc important de connaître les bons outils au bon moment et de choisir l'option la plus rentable qui s'offre à vous. Un entrepôt de données consomme une quantité importante d'espace de stockage, vous devez donc planifier comment archiver les données au fil du temps. Une façon d'y parvenir est de conserver un système de stockage de données à triple granularité (nous en reparlerons plus en détail dans un moment). Cependant, le problème avec la granularité est que le grain de données différera sur une période. Vous devez donc concevoir votre système de sorte que la granularité différente soit cohérente avec une structure de données spécifique.

Mettre en œuvre le plan

Maintenant que vous avez élaboré votre plan et lié les éléments de données ensemble, il est temps de mettre en œuvre votre stratégie. La mise en œuvre de Data Warehouse est un grand pas en avant et il existe une base viable pour planifier le projet. Le projet doit être décomposé en morceaux et doit être repris un morceau à la fois. Il est recommandé de définir une phase d'achèvement pour chaque morceau de la tâche et enfin de rassembler tous les bits à la fin. Avec une mise en œuvre aussi systématique et réfléchie, votre entrepôt de données fonctionnera beaucoup plus efficacement et fournira les informations indispensables requises pendant la phase d'analyse des données.

Qu'est-ce que l'entreposage de données et l'exploration de données ?

Mises à jour

Votre entrepôt de données est configuré pour résister aux épreuves du temps et de la granularité. Il doit rester cohérent pendant de longues périodes et à de nombreux niveaux de granularité. Dans la phase de conception de la configuration, vous pouvez opter pour différents plans de stockage liés à la mise à jour non répétitive. Par exemple, un responsable informatique peut configurer des systèmes de stockage de céréales quotidiens, hebdomadaires ou mensuels. Dans le grain quotidien, les données peuvent être stockées dans le format original dans lequel elles ont été collectées et peuvent être conservées pendant 2 à 3 ans, après quoi elles doivent être résumées et déplacées vers le grain hebdomadaire. Désormais, les données peuvent rester dans la structure de grain hebdomadaire pendant les 3 à 5 prochaines années, après quoi elles seront déplacées vers la structure de grain mensuelle.
Suivre la feuille de route mentionnée ci-dessus vous assurera d'être sur la bonne voie pour la longue course à venir. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à les déposer dans les commentaires ci-dessous.