Guide du débutant sur l'entreposage de données

Dans cette économie numérique, les données sont primordiales. Aujourd’hui, tous les secteurs, des entreprises privées aux entités publiques, utilisent le Big Data pour prendre des décisions commerciales critiques.

Cependant, l’écosystème des données est confronté à de nombreux défis concernant le volume, la variété et la vitesse des données. Les entreprises doivent utiliser certaines techniques pour organiser, gérer et analyser ces données.

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L'entreposage de données est un élément essentiel de l'écosystème de données d'une entreprise moderne. Il peut rationaliser le flux de données d'une organisation et améliorer ses capacités de prise de décision. Cela est également évident dans la croissance du marché mondial de l’entreposage de données, qui devrait atteindre 51.18 milliards de dollars par 2028, contre 21.18 milliards de dollars en 2019.

Cet article explorera l'entreposage de données, ses types d'architecture, ses composants clés, ses avantages et ses défis.

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

L'entreposage de données est un système de gestion de données destiné à prendre en charge Business Intelligence (BI de) opérations. Il s'agit d'un processus de collecte, de nettoyage et de transformation de données provenant de diverses sources et de leur stockage dans un référentiel centralisé. Il peut gérer de grandes quantités de données et faciliter des requêtes complexes.

Dans les systèmes BI, l'entreposage de données convertit d'abord les données brutes disparates en données propres, organisées et intégrées, qui sont ensuite utilisées pour extraire des informations exploitables afin de faciliter l'analyse, le reporting et la prise de décision éclairée par les données.

De plus, les pipelines d’entreposage de données modernes conviennent à la prévision de la croissance et analyse prédictive en utilisant des techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML). L'entreposage de données dans le cloud amplifie encore ces capacités en offrant une plus grande évolutivité et accessibilité, rendant l'ensemble du processus de gestion des données encore plus flexible.

Avant d'aborder les différentes architectures d'entrepôt de données, examinons les principaux composants qui constituent un entrepôt de données.

Composants clés de l'entreposage de données

L'entreposage de données comprend plusieurs composants travaillant ensemble pour gérer efficacement les données. Les éléments suivants servent de colonne vertébrale à un entrepôt de données fonctionnel.

1. Les sources de données: Les sources de données fournissent des informations et un contexte à un entrepôt de données. Ils peuvent contenir des données structurées, non structurées ou semi-structurées. Ceux-ci peuvent inclure des bases de données structurées, des fichiers journaux, des fichiers CSV, des tables de transactions, des outils commerciaux tiers, des données de capteurs, etc.
2. ETL (Extraire, transformer, charger) Pipeline : Il s'agit d'un mécanisme d'intégration de données chargé de extraire des données à partir de sources de données, en les transformant dans un format approprié et en les chargeant dans la destination des données comme un entrepôt de données. Le pipeline garantit des données correctes, complètes et cohérentes.
3. Métadonnées: Les métadonnées sont des données sur les données. Il fournit des informations structurelles et une vue complète des données de l'entrepôt. Les métadonnées sont essentielles à la gouvernance et à la gestion efficace des données.
4. Accès aux données: Il fait référence aux méthodes utilisées par les équipes de données pour accéder aux données dans l'entrepôt de données, par exemple les requêtes SQL, les outils de reporting, les outils d'analyse, etc.
5. Destination des données : Il s'agit d'espaces de stockage physiques pour les données, tels qu'un entrepôt de données, un lac de données ou un datamart.

En règle générale, ces composants sont standard dans tous les types d'entrepôts de données. Discutons brièvement de la différence entre l'architecture d'un entrepôt de données traditionnel et celle d'un entrepôt de données basé sur le cloud.

Architecture : entrepôt de données traditionnel vs entrepôt de données Active-Cloud

Une architecture d'entrepôt de données typique

Les entrepôts de données traditionnels se concentrent sur le stockage, le traitement et la présentation des données dans des niveaux structurés. Ils sont généralement déployés dans un environnement sur site où l'organisation concernée gère l'infrastructure matérielle comme les serveurs, les disques et la mémoire.

D'un autre côté, les entrepôts cloud actifs mettent l'accent sur les mises à jour continues des données et le traitement en temps réel en tirant parti des plates-formes cloud telles que Snowflake, AWS et Azure. Leurs architectures diffèrent également en fonction de leurs applications.

Certaines différences clés sont discutées ci-dessous.

Architecture traditionnelle d'entrepôt de données

1. Niveau inférieur (serveur de base de données) : Ce niveau est responsable du stockage (un processus appelé ingestion de données) et récupérer des données. L'écosystème de données est connecté à des sources de données définies par l'entreprise qui peuvent ingérer des données historiques après une période spécifiée.
2. Niveau intermédiaire (serveur d'applications) : Ce niveau traite les requêtes des utilisateurs et transforme les données (un processus appelé intégration de données) à l'aide du traitement analytique en ligne (OLAP) outils. Les données sont généralement stockées dans un entrepôt de données.
3. Niveau supérieur (couche d'interface) : Le niveau supérieur sert de couche frontale pour l’interaction des utilisateurs. Il prend en charge des actions telles que les requêtes, les rapports et la visualisation. Les tâches typiques incluent les études de marché, l'analyse des clients, les rapports financiers, etc.

Architecture d'entrepôt de données Active Cloud

1. Niveau inférieur (serveur de base de données) : Outre le stockage des données, ce niveau fournit des mises à jour continues des données pour un traitement des données en temps réel, ce qui signifie que la latence des données est très faible de la source à la destination. L'écosystème de données utilise des connecteurs ou des intégrations prédéfinis pour récupérer des données en temps réel à partir de nombreuses sources.
2. Niveau intermédiaire (serveur d'applications) : Une transformation immédiate des données se produit à ce niveau. Cela se fait à l'aide des outils OLAP. Les données sont généralement stockées dans un datamart en ligne ou un data lakehouse.
3. Niveau supérieur (couche d'interface) : Ce niveau permet les interactions des utilisateurs, l'analyse prédictive et la création de rapports en temps réel. Les tâches typiques incluent la détection des fraudes, la gestion des risques, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, etc.

Meilleures pratiques en matière d'entreposage de données

Lors de la conception des entrepôts de données, les équipes de données doivent suivre ces meilleures pratiques pour augmenter le succès de leurs pipelines de données.

• Analyse en libre-service : Étiquetez et structurez correctement les éléments de données pour assurer la traçabilité – la capacité de suivre l’intégralité du cycle de vie de l’entrepôt de données. Il permet des analyses en libre-service qui permettent aux analystes commerciaux de générer des rapports avec le soutien nominal de l'équipe de données.
• Gouvernance des données : Définissez des politiques internes robustes pour régir l’utilisation des données organisationnelles au sein des différentes équipes et départements.
• Sécurité des données: Surveillez régulièrement la sécurité de l’entrepôt de données. Appliquez un cryptage de niveau industriel pour protéger vos pipelines de données et vous conformer aux normes de confidentialité telles que RGPD, CCPA et HIPAA.
• Évolutivité et performances : Rationalisez les processus pour améliorer l’efficacité opérationnelle tout en économisant du temps et des coûts. Optimisez l’infrastructure de l’entrepôt et rendez-la suffisamment robuste pour gérer n’importe quelle charge.
• Développement agile: Suivez une méthodologie de développement agile pour intégrer les modifications à l'écosystème de l'entrepôt de données. Commencez petit et agrandissez votre entrepôt par itérations.

Avantages de l'entreposage de données

Certains avantages clés de l'entrepôt de données pour les organisations incluent :

1. Amélioration de la qualité des données : Un entrepôt de données offre une meilleure qualité en rassemblant des données provenant de diverses sources dans un stockage centralisé après nettoyage et normalisation.
2. Réduction des coûts: Un entrepôt de données réduit les coûts opérationnels en intégrant les sources de données dans un référentiel unique, économisant ainsi de l'espace de stockage de données et des coûts d'infrastructure distincts.
3. Prise de décision améliorée : Un entrepôt de données prend en charge des fonctions BI telles que l'exploration de données, la visualisation et le reporting. Il prend également en charge des fonctions avancées telles que l'analyse prédictive basée sur l'IA pour les décisions basées sur les données concernant les campagnes marketing, les chaînes d'approvisionnement, etc.

Les défis de l'entreposage de données

Certains des défis les plus notables qui surviennent lors de la construction d’un entrepôt de données sont les suivants :

1. Sécurité des données: Un entrepôt de données contient des informations sensibles, ce qui le rend vulnérable aux cyberattaques.
2. Grands volumes de données : La gestion et le traitement du Big Data sont complexes. Atteindre une faible latence tout au long du pipeline de données constitue un défi de taille.
3. Alignement avec les exigences de l'entreprise : Chaque organisation a des besoins différents en matière de données. Il n’existe donc pas de solution universelle d’entrepôt de données. Les organisations doivent aligner la conception de leur entrepôt sur leurs besoins commerciaux pour réduire les risques d'échec.

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