Titre de l'entrepôt de données

Entrepôt de données : définition et utilité dans l'entreprise

Janina Horn

Un entrepôt de données vous permet de regrouper des données provenant de nombreuses sources différentes dans un référentiel de données unique et de soutenir ainsi l'analyse avancée et la prise de décision dans votre entreprise.

Cet article vous explique comment utiliser ce système dans votre entreprise, ce à quoi il faut faire attention et quels sont les avantages dont vous pouvez bénéficier.

définition de l'entrepôt de données

Entrepôt de données : définition

Un entrepôt de données, également appelé entrepôt de données d'entreprise (EDW), est un système qui regroupe des informations provenant de diverses sources dans une archive de données centrale et unifiée, afin de Analyse des données, Exploration de données, intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique à promouvoir. 

Avec l'aide d'un système d'entrepôt de données, une entreprise peut effectuer des analyses efficaces de grandes quantités de données historiques (pétaoctets et plus), ce qui ne serait pas possible avec une base de données traditionnelle.

Depuis plus de 30 ans, les systèmes de data warehousing font partie intégrante de Intelligence économique-Les solutions d'informatique décisionnelle (BI) ont été utilisées jusqu'à présent, mais elles ont récemment évolué en raison de nouveaux types de données et de nouvelles méthodes d'hébergement. 

Auparavant, il était hébergé localement sur un ordinateur central et se concentrait sur l'extraction, le nettoyage et la préparation des données provenant d'autres sources, ainsi que sur le chargement et la maintenance des données dans une base de données relationnelle. 

Mais aujourd'hui, il peut être hébergé sur une application dédiée ou dans le cloud et dispose de capacités d'analyse et d'outils de visualisation et de présentation des données.

Architecture

L'architecture d'un entrepôt de données décrit la conception et la structure de base d'un système destiné à stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données. L'architecture se compose de plusieurs éléments qui travaillent ensemble pour permettre un traitement efficace des données.

Les principaux composants sont

Sources de données

Il s'agit des données originales qui doivent être intégrées dans l'entrepôt de données. Elles peuvent provenir de différents points, comme les systèmes ERP, les systèmes CRM ou d'autres bases de données.

Processus d'extraction des données

Il s'agit du processus par lequel les données sont extraites des sources de données et chargées dans l'entrepôt de données. Ce processus comprend le nettoyage et la transformation des données afin de garantir que les données sont cohérentes et pertinentes.

Modélisation des données

Il s'agit ici de la conception de la structure des données. Il existe différentes approches de la modélisation des données, comme le modèle dimensionnel, le modèle relationnel ou le modèle orienté objet.

Traitement des données

Il s'agit du processus par lequel les données sont traitées afin de générer des informations pertinentes. Cela comprend l'agrégation, le filtrage et le résumé des données.

Préparation des données

Il s'agit du processus par lequel les données sont préparées pour l'analyse dans l'entrepôt de données. Cela comprend la création de rapports, de tableaux de bord et d'autres outils d'analyse.

Stockage des données

Il s'agit du stockage physique des données dans l'entrepôt de données. Il existe différentes technologies de stockage des données, comme les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL ou les appliances d'entrepôt de données.

Analyse des données

Il s'agit du processus par lequel les données sont analysées dans l'entrepôt de données afin de générer des informations pertinentes. Cela comprend la création de rapports, de tableaux de bord, de scorecards et d'autres outils d'analyse.

L'architecture d'un entrepôt de données est essentielle pour gérer et analyser efficacement de grandes quantités de données. Une architecture bien conçue peut contribuer à améliorer la qualité des données, à réduire le temps de préparation des données et à raccourcir le temps d'analyse.

entrepôt de données olap

OLAP et OLTP dans les entrepôts de données 

OLAPL'OLAP, abréviation de Online Analytical Processing, est une technologie de base de données avancée qui se concentre sur l'efficacité des requêtes et des rapports plutôt que sur le traitement des transactions. L'origine des données OLAP provient des bases de données OLTP (Online Transactional Processing), généralement stockées dans des entrepôts de données. 

L'OLAP permet d'analyser rapidement et facilement de grandes quantités de données afin d'obtenir des informations précieuses et de prendre des décisions éclairées. 

Contrairement aux bases de données traditionnelles, OLAP répond aux besoins des entreprises et des organisations qui doivent effectuer des analyses de données complexes.

A l'opposé, il y a OLTP( traitement des transactions en ligne), qui est généralement utilisé pour les transactions en temps réel sur Internet. 

La différence essentielle entre les deux réside dans leur orientation : 

Alors que l'OLAP est spécialisé dans les évaluations analytiques, l'OLTP met l'accent sur le traitement orienté vers les transactions. L'OLAP permet donc d'effectuer des analyses de données complexes, tandis que l'OLTP est surtout utilisé pour le traitement rapide et fiable des transactions.

Les outils OLAP sont spécialement conçus pour l'analyse multidimensionnelle des données au sein d'un entrepôt de données qui contient à la fois des données historiques et transactionnelles. 

Les domaines d'application courants de l'OLAP comprennent Exploration de données et autres Applications de business intelligence, calculs analytiques complexes et Scénarios prévisionnels ainsi que Fonctions de rapport d'activité comme Analyse financière, Établissement du budget et Planification prévisionnelle

Avec l'aide d'OLAP, les entreprises peuvent analyser leurs données de manière simple et efficace et obtenir des informations précieuses pour optimiser leurs processus commerciaux et améliorer leurs décisions.

OLTP est conçu pour cela, applications basées sur des transactions de favoriser les transactions actuelles en les traitant rapidement et avec précision. 

Les domaines d'application typiques de l'OLTP comprennent Distributeurs automatiques de billets, Programmes de commerce électroniquequi Traitement des décomptes de cartes de crédit, Réservations en ligne, systèmes de réservation et Outils de gestion des documents.

fond vert étoile flocon de neige système

Les 2 schémas dans les entrepôts de données

Les schémas représentent des procédures qui contrôlent l'organisation des informations dans une base de données ou un entrepôt de données. 

Il existe deux types centraux de constructions de schémas, à savoir le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige, qui influenceront de manière déterminante la conception de votre modèle de données :

  • Schéma en étoile : Ce schéma contient une table de faits qui peut être combinée avec diverses tables de dimensions dénormalisées. Il s'agit de la forme de schéma la moins compliquée et la plus courante, et les utilisateurs bénéficient d'une vitesse accrue lors des requêtes.
  • Schéma de Snowflake : Le schéma Snowflake est moins répandu, mais constitue une forme d'organisation alternative. Dans ce cas, la table des faits est reliée à diverses tables de dimensions normalisées, qui possèdent à leur tour des tables subordonnées. Les utilisateurs d'un tel schéma en flocon de neige bénéficient de l'avantage d'une redondance réduite des données, mais doivent s'attendre à des performances de requêtes coûteuses.

Entrepôt de données vs. base de données, data lake et datamart

Les termes "entrepôt de données", "lac de données" et "datamart" sont souvent utilisés comme synonymes, mais il existe quelques différences entre eux, qui sont expliquées plus en détail ci-dessous.

Entrepôt de données vs. Data Lake

Un Entrepôt de données fait office de mémoire centrale qui rassemble les données brutes de diverses origines et les structure à l'aide de schémas prédéfinis pour l'analyse des données. 

En revanche, le Lac de données un entrepôt de données sans les schémas prédéfinis, ce qui lui permet d'offrir une plus grande capacité d'analyse. 

Entrepôt de données vs. Datamart

Un Datamart représente un ensemble de données sélectionnées au sein d'un entrepôt de données, spécialement adapté à un secteur d'activité ou à un service spécifique. 

En se concentrant sur une petite partie des données, un datamart permet d'obtenir des connaissances plus rapides et plus ciblées pour un service ou une division que ce qui serait possible avec un ensemble complet de données d'entrepôt de données.

Entrepôt de données vs. Data Lake

L'objectif premier d'une base de données est de traiter rapidement les demandes et de traiter efficacement les transactions plutôt que d'effectuer des analyses approfondies. 

En général, une base de données fonctionne comme un conteneur de données concentré pour une application spécifique, alors qu'un entrepôt de données conserve les informations d'une (ou même de toutes) les applications de votre entreprise.

Une base de données se concentre sur la mise à jour continue des données en temps réel. 

En revanche, un entrepôt de données couvre un champ beaucoup plus large et rassemble des données actuelles et historiques afin de les rendre utilisables pour l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique et d'autres méthodes d'analyse intelligentes.

Types d'entrepôts de données

Vous pouvez mettre en œuvre différents types d'entrepôts de données dans votre entreprise, en fonction de la variante qui s'adapte le mieux à votre entreprise.

Entrepôt de données en nuage

Un entrepôt de données dans le nuage est un entrepôt de données spécialisé qui est proposé comme service géré dans le nuage. 

Ces dernières années, la popularité des entrepôts de données basés sur le cloud a fortement augmenté, car de plus en plus d'entreprises utilisent des services cloud pour soulager leurs centres de données locaux.

Un entrepôt de données basé sur le cloud permet à toute l'infrastructure de l'entrepôt de données d'être prise en charge par le fournisseur de cloud. 

Cela signifie que le client ne doit pas faire d'investissement initial en matériel ou en logiciel et qu'il ne doit pas se soucier de la gestion ou de la maintenance d'une solution de stockage de données. Il en résulte une solution convaincante et simple pour le client.

Logiciel d'entrepôt de données (local/licence)

Pour les entreprises, il est possible d'acheter une licence d'entrepôt de données et d'installer ensuite un entrepôt de données sur l'infrastructure de l'entreprise. 

Même si cela implique généralement des coûts plus élevés qu'un service d'entrepôt de données en nuage, cela peut être un meilleur choix pour les administrations, les institutions financières ou d'autres organisations. 

En particulier lorsqu'un niveau de contrôle plus élevé sur les données est souhaité ou que des règles strictes en matière de sécurité, de protection des données ou d'autres réglementations doivent être respectées.

Appliance d'entrepôt de données

Une appliance d'entrepôt de données représente une solution entièrement intégrée de matériel et de logiciel qu'une entreprise peut intégrer et utiliser directement dans son réseau. 

Pour ce faire, elle réunit les unités centrales, la mémoire, le système d'exploitation et le logiciel d'entrepôt de données en une seule solution. 

Par rapport aux déploiements en nuage ou locaux, une appliance d'entrepôt de données offre une un équilibre entre les coûts d'investissement, la vitesse de déploiement, l'évolutivité et le contrôle de gestion.

Avantages d'un entrepôt de données

Si vous utilisez un entrepôt de données dans votre entreprise, vous bénéficiez des avantages suivants à court et à long terme :

  • Meilleure qualité des données : Les données d'origines diverses limitent la capacité des décideurs à établir des stratégies d'entreprise de manière fiable. Il permet l'intégration des données afin que vous puissiez utiliser toutes les données de l'entreprise pour chaque décision commerciale.
  • Un aperçu plus rapide de l'activité : La multiplicité des sources de données constitue un défi de taille pour les décideurs lorsqu'il s'agit de développer des stratégies d'entreprise solides. Avec un entrepôt de données, l'intégration des données devient possible, ce qui permet d'utiliser les données de l'entreprise à tout moment et pour chaque décision. La prise de décision devient ainsi nettement plus efficace et mieux fondée.
  • Meilleure prise de décision : Un entrepôt de données favorise de multiples capacités de business intelligence, telles que le data mining (découverte de structures et de liens cachés dans les données), intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Ces outils peuvent être utilisés par les professionnels des données et les dirigeants pour obtenir des preuves solides permettant de prendre des décisions plus avisées dans presque tous les domaines de l'entreprise, des opérations commerciales à la gestion financière et à la gestion des stocks.
  • Atteindre et développer les objectifs de compétitivité : Les facteurs énumérés sont déterminants pour permettre à une entreprise d'analyser une multitude de données plus rapidement et plus efficacement qu'en utilisant différents entrepôts de données. Il en résulte une plus grande chance d'obtenir des informations précieuses et d'augmenter ainsi le potentiel de l'entreprise.
entrepôt de données konfuzio

Optimiser les flux de documents avec Konfuzio et les entrepôts de données

Konfuzio est une plateforme d'automatisation de documents basée sur l'IA, qui extrait des données structurées de documents non structurés tels que les factures, les contrats et les reçus. 

Les entrepôts de données permettent de stocker ces grandes quantités de données structurées et semi-structurées d'origines diverses.

Le lien entre Konfuzio et les entrepôts de données est profond, car Konfuzio peut injecter de manière transparente les données extraites des documents non structurés dans les entrepôts de données. 

Cela permet d'autres Analyses, rapports et visualisationsLes données sont ensuite analysées en profondeur. L'automatisation de l'extraction des données par Konfuzio permet de réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires à la collecte et à la préparation des données pour l'analyse. 

Les entreprises peuvent ainsi accéder plus rapidement et plus efficacement aux données et obtenir des informations précieuses.

Une fois les données extraites, elles peuvent être transformées et chargées dans un entrepôt de données, où elles peuvent être combinées avec d'autres sources de données, analysées et visualisées avec des outils de business intelligence. 

De cette manière, les entreprises peuvent obtenir un aperçu de leurs opérations, identifier les tendances et prendre des décisions basées sur les données.

Globalement, l'intégration de Konfuzio et des entrepôts de données peut aider les entreprises à rationaliser leurs processus de gestion des données, à améliorer la qualité des données et à obtenir un avantage concurrentiel dans leurs secteurs respectifs.

Avantages de la combinaison Konfuzio et entrepôt de données

Cette combinaison peut améliorer votre entreprise de plusieurs façons :

  • Efficacité accrue : En automatisant l'extraction de données à partir de documents non structurés, Konfuzio peut réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires à la collecte et à la préparation des données pour l'analyse. Votre entreprise peut ainsi gagner en efficacité, car vos collaborateurs passent moins de temps à saisir manuellement les données et ont plus de temps à consacrer à des tâches à valeur ajoutée.
  • Amélioration de la qualité des données : La plateforme basée sur l'IA de Konfuzio peut contribuer à garantir l'exactitude des données en extrayant automatiquement les données structurées des documents non structurés. Cela permet d'améliorer la qualité de vos données en réduisant le risque d'erreurs qui peuvent survenir lors de la saisie manuelle des données.
  • Un meilleur aperçu : En combinant des données d'origines diverses dans un entrepôt de données, vous obtenez un meilleur aperçu de vos opérations et pouvez prendre des décisions basées sur les données. Le site Fonctions d'extraction de données de Konfuzio vous aident à collecter des données provenant de sources non structurées, ce qui vous donne un aperçu supplémentaire de votre entreprise, auquel vous n'aviez peut-être pas accès auparavant.
  • Avantage concurrentiel : Avec l'aide de Konfuzio et d'un entrepôt de données, vous pouvez obtenir un avantage concurrentiel dans votre secteur en prenant des décisions plus rapides et mieux informées. Vous pouvez ainsi identifier les tendances, optimiser les processus et réagir plus rapidement aux changements du marché.

Dans l'ensemble, la combinaison de Konfuzio et d'un entrepôt de données peut contribuer à rendre votre entreprise plus efficace, à améliorer la qualité des données, à obtenir de meilleures connaissances et à vous donner un avantage concurrentiel.

Konfuzio, vous pouvez ici tester gratuitement.

Conclusion : un entrepôt de données pour optimiser le stockage et l'analyse des données

Si vous utilisez un entrepôt de données, vous bénéficiez de nombreux avantages, tels qu'une meilleure qualité des données et la possibilité de prendre des décisions correctes en matière de concurrence, de manière rapide et flexible.

En fonction de votre secteur d'activité et de la structure de votre infrastructure, il existe différentes manières de l'intégrer à votre activité.

Si vous utilisez ensuite d'autres outils, comme par exemple Konfuzio en combinaison avec des entrepôts de données, vous pouvez optimiser tout un secteur de votre entreprise. 

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