Concepts clés de l'entreposage de données : un aperçu

Les dernières décennies ont vu une révolution en termes de technologies basées sur le cloud. Ces technologies permettent aux organisations de stocker et de récupérer de manière transparente des données sur leurs clients, leurs produits et leurs employés. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour recueillir des informations exploitables et faire progresser l'organisation.
Alors que Big Data et Analytics traitent des actions effectuées sur les données APRÈS leur récupération, le concept d'entreposage de données se concentre sur la façon dont ces données sont stockées dans le cloud. De nombreuses organisations mondiales ont adopté le concept d'entreposage de données pour organiser leurs données provenant de centres opérationnels et de succursales d'entreprise du monde entier.
Le concept d'entreposage de données était absent jusqu'au boom du Big Data. Avant cela, toutes les organisations utilisaient OLTP (bases de données opérationnelles), qui conviennent à la gestion, au suivi et à l'analyse des activités quotidiennes, mais échouent lamentablement lorsqu'il s'agit de traiter des ensembles de données historiques pouvant s'étendre sur des téraoctets. Un système OLTP est simplement un modèle de base de données relationnelle qui fonctionne sur Entity-Relationship. Bien qu'ils soient encore utilisés, les OLTP disparaissent lentement en raison des quantités colossales de données avec les organisations aujourd'hui.
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Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Le concept d'entreposage de données permet aux organisations de collecter, stocker et fournir des données d'aide à la décision. Le concept d'entreposage de données est vaste et un entrepôt de données est l'un des artefacts créés au cours du processus d'entreposage.
Le terme « entrepôt de données » a été inventé par William (Bill) H. Inmon en 1990. Selon Inmon, un entrepôt de données est simplement une collection de données orientée sujet, intégrée, variant dans le temps et non volatile à l'appui de la décision de la direction. -processus de fabrication.
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L'OLTP dont nous avons parlé plus tôt subit des changements fréquents (presque quotidiennement). À tel point qu'il est impossible pour un dirigeant d'entreprise d'analyser les commentaires ou les réclamations sur les produits précédents en raison d'un manque de données historiques.
Un entrepôt de données, en revanche, fournit des données consolidées dans une vue multidimensionnelle. Il fournit également des outils OLAP (Online Analytical Processing) - qui sont d'une aide précieuse lorsque vous commencez à analyser les données que vous avez stockées. Un entrepôt de données, contrairement à un OLTP, prend également en charge des opérations telles que l'exploration de données, la classification, le clustering et l'analyse prédictive. Pour toutes ces raisons et plus encore, le concept d'entreposage de données est devenu une partie intégrante de toute organisation.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données n'est pas ?

Les personnes relativement novices dans le concept de Data Warehousing confondent souvent un « entrepôt de données » pour une « base de données ». Cependant, clarifions ce point avant d'aller plus loin - un entrepôt de données n'est pas seulement une base de données mais plus que cela. Il comprend une copie des données opérationnelles collectées à partir de plusieurs sources de données et est utile lors de la prise de décision stratégique.
Certains pensent également qu'un entrepôt de données contient UNIQUEMENT des données historiques. Cependant, c'est loin de la vérité. Un entrepôt de données peut être conçu pour inclure des données historiques, ainsi que des données d'analyse et de rapport. Les données transactionnelles gérées dans les magasins de données ne sont toutefois pas stockées dans un entrepôt. Le but de l'utilisation de Data Warehouse est d'analyser les données historiques et d'obtenir des informations exploitables de manière transparente.
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Importance de l'entreposage de données

À présent, nous sommes sur la même longueur d'onde en ce qui concerne le concept d'entreposage de données, sa nécessité, et nous avons vu les différences significatives entre un entrepôt de données et un OLTP. Voyons maintenant l'importance du concept de Data Warehousing :

Assure la cohérence des données

Les entrepôts de données stockent des données provenant de diverses sources, et ces données sont dans plusieurs formats. Par conséquent, ils sont programmés pour appliquer des méthodes ETL afin de garantir la cohérence globale des données. La cohérence est ce qui fait de l'entreposage de données un outil parfait pour les décideurs d'entreprise pour analyser et partager des informations sur les données avec leurs collègues du monde entier. La normalisation et le formatage des données réduisent également le risque d'erreurs lors de l'analyse des données ; offrant ainsi une meilleure précision globale.

Faciliter de meilleures décisions

"D'abord viennent les données, puis les théories." Un entrepôt de données permet aux organisations de stocker et de récupérer facilement des données, garantissant ainsi de meilleures théories et stratégies autour de ces données. L'entreposage de données est également beaucoup plus rapide en ce qui concerne l'accès à différents ensembles de données et facilite l'obtention d'informations exploitables.

Améliorer leur résultat net

Un entrepôt de données contribue à l'amélioration des opérations globales de toute organisation en permettant aux parties prenantes de se plonger dans leurs données historiques. Cela permet finalement aux chefs d'entreprise de suivre rapidement les activités passées de leur organisation et d'évaluer les stratégies réussies (ou non). Cela permet aux dirigeants de voir où ils peuvent ajuster leur approche pour réduire les coûts, maximiser l'efficacité et augmenter les ventes afin d'améliorer leur résultat net.

Quelques terminologies cruciales dans et autour du concept d'entreposage de données :

Métadonnées

Les métadonnées ne sont essentiellement que des données sur les données. Par exemple, si nous parlons d'un livre, son index peut servir de métadonnées pour le contenu du livre. En d'autres termes, les métadonnées peuvent être comprises comme le résumé des données complètes.
En termes d'entrepôt de données, nous pouvons définir les métadonnées comme -

• • Une feuille de route vers l'entrepôt de données.

• Un répertoire qui aide le système d'aide à la décision à localiser le contenu d'un entrepôt de données.

Cube de données

Un cube de données est défini par des dimensions et des faits et nous aide à représenter les données dans plusieurs dimensions. Les dimensions ne sont rien d'autre que des entités dont une organisation conserve les enregistrements. Il est principalement utilisé pour stocker des données à des fins de reporting. Chaque dimension du cube représente une certaine caractéristique de la base de données, par exemple, les ventes quotidiennes, mensuelles ou annuelles. Les données incluses dans un cube de données permettent d'analyser presque tous les chiffres pour pratiquement tous les clients, agents commerciaux, produits et bien plus encore. Ainsi, un cube de données peut idéalement aider à établir des tendances et à analyser les performances.

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Magasin de données

Un data mart peut être compris comme un référentiel de données conçu pour servir une section particulière de l'organisation. Un magasin de données contient un sous-ensemble de toutes les données de l'organisation qui sont précieuses pour un groupe spécifique de personnes. Par exemple, un magasin de données spécialement conçu pour l'équipe marketing peut ne contenir que des données relatives aux articles, aux clients et aux ventes. Les data marts sont confinés aux sujets en question.
de l'entreposage de données ainsi que les termes et technologies importants. Si vous le trouvez intéressant, nous vous recommandons de parcourir ce sujet en profondeur en jouant avec les concepts d'exploration de données, d'analyse de données, etc. Le voyage est long et l'entrepôt de données n'est que le point de départ.

Si vous avez des doutes ou des questions, faites-le nous savoir dans les commentaires ci-dessous !