Architecture d'entrepôt de données : tout ce que vous devez savoir

Dans ce monde centré sur les données, il n'est pas surprenant que tôt ou tard, chacun de nous génère 1,7 Mo de données par seconde . Mais où iraient toutes ces données ? Ne devrait-il pas y avoir une unité de stockage pour conserver en toute sécurité toutes ces informations, afin qu'elles puissent être réactivées en cas de besoin ?

Et si nous vous disions qu'il existe une telle unité de stockage ? Sans surprise, cela s'appelle un entrepôt de données. Il s'agit d'un outil analytique contenant des données et des informations provenant de sources opérationnelles, construit pour aider à la prise de décision et au reporting.

Aujourd'hui, le marché mondial de l'entreposage de données a augmenté à un point tel qu'il devrait croître à un TCAC de 16 % dans les années à venir.

Alors, approfondissons notre connaissance de l'entrepôt de données et de son architecture.

En savoir plus : Qu'est-ce que l'entreposage de données et l'exploration de données ?

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Un lieu de conservation de toutes les données passées et commutatives provenant d'une ou plusieurs sources est appelé un entrepôt de données. L'objectif principal d'un entrepôt de données est de faciliter les processus de business intelligence et de reporting d'une entreprise. Il effectue essentiellement des requêtes et des analyses sur les données qu'il stocke.

Étant donné qu'un entrepôt de données contient des données transactionnelles provenant de plusieurs sources, il aide les entreprises à :

• Conserver les anciens enregistrements
• Évaluer les données existantes et identifier les lacunes dans les opérations

Cadre d'analyse métier pour concevoir un entrepôt de données

Habituellement, un analyste de données collecte les données pertinentes de l'entrepôt et les analyse pour aider les entreprises à améliorer leurs opérations. L'utilisation de l'entrepôt de données est pratique car elle permet d'accéder rapidement et efficacement aux données, améliorant ainsi la productivité globale.

De plus, vous pouvez avoir un aperçu complet des clients et de tous les produits. De cette façon, vous pouvez assurer une relation client fluide.

Mais pour que tout cela se produise, l'analyste de données doit d'abord comprendre les besoins de l'entreprise. Et pour cela, ils doivent créer un cadre d'analyse métier.

Ce n'est qu'après la construction d'un cadre d'analyse métier que nous pouvons passer à la conception d'un entrepôt de données. Il y a trois vues à cela :

• Vue descendante : dans cette vue, vous pouvez voir les informations pertinentes nécessaires à la conception de l'entrepôt.
• Vue de la source de données : elle présente les données qui sont capturées, stockées et gérées.
• Vue de l'entrepôt de données : elle répertorie les tables de faits, les tables de dimension et les données de l'entrepôt.
• Vue de requête métier : dans cette vue, vous pouvez voir les données du point de vue de l'utilisateur final.

Une fois que vous avez visualisé les données de tous ces points de vue, il est temps de passer à l'apprentissage des trois types d'architecture d'entrepôt de données.

Trois types d'architecture d'entrepôt de données

Chaque fois que vous envisagez de concevoir un entrepôt de données pour une entreprise, vous pouvez envisager une feuille de route pour la construction de votre entrepôt de données ainsi que les trois niveaux d'architecture suivants.

1. Niveau unique : Ceci est principalement responsable de la génération d'un ensemble de paquets de données fermé et de la réduction de son volume global. Cependant, ce type n'est pas recommandé pour les entreprises ayant des données complexes et plusieurs flux de données.
2. Two Tier : Dans ce type d'architecture, les sources de données sont divisées, ce qui rend l'organisation et le stockage des données plus efficaces.
3. Trois niveaux : Ce type d'architecture d'entrepôt est le type le plus préféré, car il donne des informations vraiment précieuses à partir de données brutes, produisant ainsi un flux organisé de données.

Il se compose des trois niveaux suivants :

• Le niveau inférieur , qui contient les serveurs de l'entrepôt. Ici, les données sont nettoyées et chargées à l'aide d'outils back-end.
• Le niveau intermédiaire se compose d'un serveur OLAP. Cette couche fournit à un utilisateur une vue abstraite de la base de données, agissant comme une connexion entre l'utilisateur final et la base de données.
• Le niveau supérieur contient l'API et les outils (outils de requête, d'exploration de données, d'analyse et de création de rapports) pour extraire les données de l'entrepôt.

Composants de l'architecture de l'entrepôt de données

Pour rendre le fonctionnement de l'architecture gérable, l'entrepôt contient un serveur RDBMS, entouré de cinq composants principaux.

Voici les cinq principaux composants de l'architecture de l'entrepôt de données.

Base de données de l'entrepôt de données

La partie centrale de l'architecture de l'entrepôt est une banque de données contenant toutes les informations commerciales qui la rendent compréhensible pour le reporting. De toute évidence, cela implique que vous devez choisir le type de base de données que vous utiliserez pour stocker les données dans votre entrepôt.

Viennent ensuite les quatre types de bases de données que vous pouvez utiliser :

• Les bases de données relationnelles sont les bases de données basées sur les lignes que vous rencontrez ou utilisez généralement tous les jours. Ceux-ci incluent Microsoft SQL Server, SAP, Oracle et IBM DB2.
• Des bases de données analytiques sont créées de manière décisive pour le stockage d'informations afin de soutenir et de superviser l'analyse. Par exemple, Teradata et Greenplum.
• Les applications d'entrepôt de données ne sont pas réellement une sorte de bases de données de capacité. Ce sont des applications qui proposent des logiciels de gestion de données, tels que SAP Hana, Oracle Exadata et IBM Netezza.
• Les bases de données basées sur le cloud sont celles qui peuvent être facilitées et récupérées sur le cloud dans le but que vous n'ayez pas besoin d'acquérir de matériel pour configurer votre entrepôt de données. Par exemple, Amazon Redshift, Microsoft Azure SQL et Google BigQuery.

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Outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)

Les appareils ETL sont fondamentaux pour une architecture d'entrepôt de données. Ceux-ci aident à séparer les informations de diverses sources, à les transformer en un arrangement raisonnable et à les empiler dans un entrepôt.

L'outil ETL que vous choisissez décidera :

• Le temps consacré à l'extraction d'informations
• Façons d'extraire des données
• Type de changements appliqués et effort nécessaire pour le faire
• Définition de règles métier pour la validation et le nettoyage des informations afin d'améliorer l'analyse du produit final
• Remplir les informations perdues
• Tracer la circulation des données du coffre à clés vers vos applications BI

Métadonnées

Les métadonnées décrivent l'entrepôt de données et offrent un système d'information. Il aide au développement, à la sauvegarde, à la gestion et à l'utilisation de l'entrepôt. Il est de deux types :

• Métadonnées techniques : elles incluent des données pouvant être utilisées par les ingénieurs et les responsables lors de l'exécution de tâches de développement et d'organisation d'entrepôt.
• Métadonnées commerciales : elles incluent des données qui offrent une position effectivement justifiable des données dans l'entrepôt.

Les métadonnées jouent un rôle important pour que les organisations comprennent les données présentes dans l'entrepôt et les transforment en informations utilisables.

Outils d'accès à l'entrepôt de données

Un entrepôt de données utilise une base de données ou un groupe de bases de données comme établissement. Les entreprises, pour la plupart, ne peuvent pas travailler légitimement avec des bases de données. C'est la raison pour laquelle ils utilisent plusieurs outils, notamment :

• Outils de requête et de création de rapports : ils aident les utilisateurs à créer des rapports d'entreprise dans des feuilles de calcul, des calculs ou des visuels intelligents pour effectuer une analyse approfondie.
• Dispositifs OLAP : ils aident à développer un entrepôt de données multidimensionnel et à effectuer une analyse des données volumineuses sous différents angles.
• Outils d'exploration de données : Ceux-ci systématisent la méthodologie de reconnaissance des clusters et des connexions dans d'énormes quantités de données, en utilisant des stratégies de modélisation statistique. En savoir plus sur les techniques d'exploration de données.
• Outils de développement d'applications : Ceux-ci permettent de créer des rapports sur mesure et de les présenter dans des traductions, attendues à des fins de reporting spécifiques.

Bus d'entrepôt de données

Il aide à décider de la progression des données dans l'entrepôt. Ce flux peut être organisé en flux entrant, ascendant, descendant, sortant et méta-flux.

Lors de la conception d'un bus de données, vous devez penser aux mesures communes, aux faits dans les magasins de données.

Datamarts

Il s'agit d'une couche d'entrée utilisée pour transmettre des informations aux utilisateurs. Il est présenté comme une possibilité pour un entrepôt de données de grande taille, car sa création ne nécessite que peu de temps et d'argent. Dans tous les cas, il n'y a pas de signification standard d'un magasin de données, car elle varie d'un individu à l'autre.

De manière simpliste, un magasin de données est un auxiliaire d'un entrepôt de données et est utilisé pour segmenter les informations, qui sont destinées à un groupe d'utilisateurs particulier.

Couches d'architecture d'entrepôt de données

La construction d'un entrepôt de données dépend principalement d'une entreprise particulière. Ainsi, chaque architecture comporte quatre couches. Étudions-les en détail ci-dessous.

Couche source de données

La couche source de données est l'endroit où des informations uniques, recueillies à partir d'un assortiment de sources internes et externes, résident dans la base de données sociale. Voici les exemples de la couche de source de données :

• Données opérationnelles — Informations sur les produits, les stocks, le marketing ou les ressources humaines
• Données sur les médias sociaux - Visites du site Web, renommée du contenu, achèvement de la page de contact
• Données externes - Informations démographiques, informations sur les études, informations statistiques

Alors que la plupart des entrepôts de données gèrent des données organisées, il convient de réfléchir à l'utilisation future des sources de données non structurées, par exemple, les comptes vocaux, les images numérisées et le texte non structuré. Ces flots de données sont d'importants réservoirs d'informations et doivent être pris en compte lors de la constitution de votre entrepôt.

Couche intermédiaire des données

Cette couche se situe entre les sources d'informations et l'entrepôt de données. Dans cette couche, les informations sont séparées des diverses sources de données internes et externes. Étant donné que les données sources proviennent de diverses organisations, la couche d'extraction de données utilisera de nombreuses technologies et appareils pour extraire les informations nécessaires.

Une fois les données extraites empilées, elles seront exposées à des contrôles de qualité de haut niveau. Le résultat final sera des données parfaites et organisées que vous empilerez dans votre entrepôt de données. La couche intermédiaire contient les parties données :

• Base de données de débarquement et zone de rassemblement

La base de données d'atterrissage stocke les informations récupérées à partir de la source de données. Avant que les données ne soient envoyées à l'entrepôt, le processus de préparation effectue des contrôles de qualité rigoureux. L'agencement est une étape fondamentale en architecture. Une mauvaise information s'ajoutera à des données inadéquates, et le résultat est une mauvaise dynamique commerciale. La couche d'organisation est l'endroit où vous devez apporter des modifications conformément au processus métier pour gérer les sources d'informations non structurées.

• Outil d'intégration de données

Les outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) sont les outils de données utilisés pour extraire les informations des cadres sources, modifier et préparer les informations et les charger dans l'entrepôt.

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Couche de stockage de données

Cette couche est l'endroit où les données qui ont été lavées dans la zone de rangement sont rangées dans une archive centrale unique. En fonction des besoins de votre entreprise et de votre architecture d'entrepôt, votre stockage de données peut être un centre d'entrepôt de données, un magasin de données (entrepôt de données quelque peu recréé pour des départements particuliers) ou un magasin de données opérationnelles (ODS).

Couche de présentation des données

C'est là que les utilisateurs communiquent avec les données nettoyées et triées. Cette couche de l'architecture de données donne aux utilisateurs la capacité d'interroger les données pour obtenir des informations sur les articles ou les services, de décomposer les données pour mener des situations commerciales théoriques et de créer des rapports informatisés ou spécialement désignés.

Vous pouvez utiliser un OLAP ou un instrument de création de rapports avec une interface utilisateur graphique (GUI) facile à comprendre pour aider les utilisateurs à créer leurs requêtes, à effectuer des analyses ou à planifier leurs rapports.

Caractéristiques de l'entrepôt de données

Un entrepôt de données est orienté sujet, non volatil, variable dans le temps et un ensemble intégré de données pour permettre un processus de prise de décision rapide et efficace pour une organisation.

• Orienté sujet : un entrepôt de données peut être utilisé pour examiner une branche spécifique de la connaissance. Par exemple, les « ventes » peuvent être un sujet spécifique.
• Intégré : Un entrepôt de données intègre des informations provenant de différentes sources. Par exemple, la source A et la source B peuvent avoir différentes méthodes pour distinguer un article, cependant, dans un entrepôt, il n'y aura qu'une seule méthode pour reconnaître un article.
• Time-Variant : Un entrepôt contient des données historiques. Par exemple, on peut récupérer des informations de 3 mois, six mois, un an ou des informations beaucoup plus anciennes à partir d'un entrepôt de données. Cela apparaît différemment par rapport à un cadre de transactions, où seules les informations les plus récentes sont stockées. Par exemple, un cadre de transactions peut contenir le dernier emplacement d'un client, tandis qu'un entrepôt de données peut contenir tous les emplacements liés à un client.
• Non volatile : L'une des meilleures caractéristiques d'un entrepôt de données est qu'une fois que les données y sont stockées, il est impossible qu'elles changent. Ainsi, les informations enregistrées dans l'entrepôt ne seront jamais modifiées.

Comment utiliser l'architecture d'entrepôt de données ?

Construire le type de base de données dont votre entreprise ou votre entreprise a besoin et comment vous avez l'intention de collaborer avec elle est crucial lors de la recherche d'informations. Il est également essentiel d'évaluer qui inspectera les informations et de quelles sources ils ont besoin lors de l'examen de la conception de votre entrepôt de données.

Bien que les plaisanteries entre entrepôt de données et datamart ne soient pas toujours pertinentes pour les petites organisations, celles qui ont plus de groupes, de divisions et de besoins explicites peuvent profiter d'un datamart. La nature particulière d'un magasin de données en fonction du sujet en fait un élément essentiel de l'architecture de votre entrepôt de données.

De plus, en fonction de la taille de votre organisation, divers types de conceptions d'entrepôts peuvent être de plus en plus pratiques. Comprendre ce qui est le mieux dépend de vos données, de la taille de vos ensembles et des besoins de votre entreprise.

Conclusion

Un entrepôt de données est un cadre de science des données qui contient des informations authentiques et commutatives provenant de sources uniques ou diverses. C'est un excellent moyen d'accéder aux données anciennes et nouvelles, d'en tirer des enseignements et d'améliorer les processus métier en analysant les données actuelles.

De plus, les concepts d'entreposage de données sont axés sur le sujet, car il offre des données sur le sujet plutôt que sur les activités en cours de l'association. Dans l'entrepôt, l'incorporation implique la fondation d'une unité de mesure type pour chaque donnée comparable des différentes bases de données. Comme mentionné précédemment, il est en outre non volatile, ce qui signifie que les informations passées ne sont pas supprimées lorsque de nouvelles informations y sont entrées.

La caractéristique de variation temporelle de l'entrepôt de données permet un délai élevé d'utilisation réaliste.

Il y a cinq parties fondamentales d'un entrepôt de données. 1) Base de données 2) Outils ETL 3) Métadonnées 4) Outils de requête 5) DataMarts

Les quatre classes fondamentales d'outils de requête sont les outils de requête et de rapport, les outils de développement d'applications, les appareils d'exploration de données et les outils OLAP.

Les outils de sourçage, de changement et de relocalisation de l'information sont utilisés pour jouer toutes les transformations et les contours.

Dans l'architecture de l'entrepôt de données, la balise méta assume un travail important car elle indique la source, l'utilisation, les qualités et les points forts des données dans l'entrepôt de données.

Nous espérons que les informations contenues dans cet article vous ont aidé à comprendre les bases de l'architecture de l'entrepôt de données. Pour plus d'informations, contactez les experts d'upGrad. Envoyez-nous simplement un e-mail et nous vous répondrons pour vous aider dans vos questions.

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