Qu'est-ce que l'entrepôt de données?
Dans le langage de l'informatique, l'entrepôt de données également abrégé DW ou DWH est également connu sous le nom d'EDW (Enterprise data warehouse), un système utilisé pour générer des rapports et effectuer des analyses de données sur les données brutes. Il est considéré comme l'un des composants les plus essentiels et les plus critiques de la Business Intelligence. Ce sont des référentiels centraux de données intégrées obtenues par plusieurs sources. Les données actuelles et historiques y sont stockées en un seul endroit. Il est utilisé pour créer des rapports analytiques pour tous les travailleurs tout au long de l'entreprise. Les données stockées dans l'entrepôt sont téléchargées à partir de systèmes opérationnels généralement marketing ou commerciaux. Ces données passent ensuite par un magasin de données opérationnelles et peuvent également nécessiter un nettoyage des données, juste pour garantir que la bonne qualité des données est livrée avant d'être utilisées dans l'entrepôt de données pour les rapports. Vient ensuite l'activité d'ETL (Extract, Transform, Load) qui utilise des couches de transfert, d'intégration de données et d'accès pour utiliser les fonctions clés.
Définition:
Il peut être défini comme un grand magasin de données de données accumulées reçues d'une grande variété de sources au sein de l'entreprise et est donc utilisé pour guider les décisions de gestion. Il peut également être défini comme la technique de collecte et de gestion des données à partir d'une grande variété de sources pour générer des informations significatives après l'application d'un certain niveau de base des processus de transformation, ce qui rend l'entreprise prête. C'est un mélange de composants et de technologie afin de pouvoir faire un usage stratégique des données.
Comprendre l'entrepôt de données:
Si nous essayons de comprendre le concept de l'entreposage de données en termes très simples, cela signifie un système qui est utilisé pour déclarer et stocker des données. Les données sont initialement générées dans plusieurs systèmes tels qu'une certaine forme de SGBDR, Oracle, Mainframes, etc. puis elles sont déplacées vers l'entrepôt de données pour un stockage à long terme et afin qu'elles puissent être utilisées à des fins analytiques. Ce stockage est structuré de telle sorte que les utilisateurs de nombreuses divisions ou départements d'une même organisation peuvent accéder aux données et les analyser selon leurs propres besoins et exigences. Les entrepôts de données sont des outils analytiques qui sont uniquement conçus pour fournir un soutien dans le processus décisionnel et un système de rapport aux utilisateurs pour de nombreux services. Ce sont également des données d'archives, constituées de données d'utilisation historiques de l'organisation qui ne sont spécifiquement pas conservées dans les systèmes opérationnels. En substance, ils sont utilisés pour créer une version unique de la vérité pour toute l'organisation.
Comment l'entrepôt de données facilite-t-il le travail
Il conserve la copie des informations et des données des systèmes de transaction source. Ça aussi:
- Intègre les données de plusieurs sources et les place dans une base de données ou un modèle, donc un moteur de requête unique
peut être utilisé pour mettre des données dans ODS (stockage de données opérationnelles). - Aide à atténuer le problème de verrouillage du niveau d'isolement de la base de données, généralement dû à des requêtes analytiques volumineuses et de longue durée.
- L'historique des données est conservé même si les systèmes transactionnels source ne le maintiennent pas.
- Une vue centrale de l'entreprise est visible une fois que toutes les données sont extraites de plusieurs ressources.
- La cohérence et les descriptions du code et même la correction des mauvaises données sont améliorées. Impact fondamental sur la qualité globale des données.
Meilleures entreprises:
- Teradata: Cette entreprise arrive en tête de liste lorsqu'il s'agit de travailler avec la technologie de l'entrepôt de données. Il apporte plus de 30 ans d'histoire sur la table. La société possède son propre logiciel Teradata qui est utilisé par la plupart des entreprises traitant de l'entrepôt de données dans leurs organisations, en particulier toutes les banques. Cette entreprise a toujours de nouvelles innovations à proposer, notamment les dernières technologies basées sur Hadoop.
- Oracle: Il s'agit de la société traditionnelle qui est la première à avoir l'esprit lorsque nous parlons de bases de données relationnelles. La base de données 12c a été imbattable et est connue pour ses normes de haute performance, son échelle et son entreposage de données optimisé. Les techniques de compression sont les nouvelles fonctionnalités fournies par cette société dans l'espace d'entrepôt de données.
- Amazon Web services: cet IaaS d'Amazon dans l'espace du cloud computing concerne la transformation et la migration de l'ensemble du stockage et de l'entreposage de données vers le cloud, ce qui a donné à l'entrepôt de données une toute nouvelle définition.
- Cloudera: Il a été parmi les meilleures entreprises dans le domaine de l'entrepôt de données et de la technologie des mégadonnées, car il fournit un EDH (Enterprise data hub) pour la grande variété de magasins de données qui se concentre sur le traitement par lots. Leur entrepôt de données est basé sur CDH.
- MarkLogic: Cette société fournit une plateforme de base de données NoSQL. Cela a donné une nouvelle dimension lorsque les entreprises ont commencé à croire à la puissance de NoSQL après son introduction par cette société.
Que pouvez-vous faire avec un entrepôt de données?
- Extraction
- Nettoyage
- Transformation
- Chargement
- Rafraîchir
- Prédiction
- analyses statistiques
- La prise de décision
Travailler avec l'entrepôt de données:
Les données brutes sont tout d'abord formatées, également appelées nettoyage et normalisation, ce qui permet de les traiter et de les transformer en fonction des besoins de l'entreprise et de supprimer les incohérences des données brutes. Il est ensuite stocké dans l'entrepôt de données lui-même. Une couche d'accès permet aux applications et aux outils de récupérer les données électroniques dans un format adapté à leurs besoins. Il existe un autre aspect de l'architecture qui couvre la partie liée aux métadonnées qui est principalement utilisée par les scientifiques et les ingénieurs pour collecter des informations sur les sources, les conventions de dénomination, les calendriers de rafraîchissement, etc.
Avantages:
- Intégration de sources multiples
- Réaliser une nouvelle analyse
- Coût réduit pour accéder aux données historiques
- La version unique standard de la vérité
- Aide à améliorer le délai d'exécution de l'analyse des données et des rapports
Compétences:
- Vision large
- Compétences en communication
- Compréhension des données et des processus
- Capacité d'analyser
- Connaissance générale des systèmes et des applications
Pourquoi devrions-nous utiliser l'entreposage de données:
Nous devons utiliser l'entreposage de données afin de pouvoir fournir à notre organisation une seule version de la vérité avec les données requises, sans aucun autre frais informatique sur les ressources transactionnelles traitées. OLAP se chargera de la partie traitement analytique et, par conséquent, les informations commerciales et une génération significative d'informations peuvent également être fournies avec l'entreposage de données.
Portée:
La portée de l'entreposage de données se situe dans n'importe quel domaine qui a quelque chose à voir avec l'analyse et également dans le domaine du cloud ces jours-ci. Vous pouvez devenir ingénieur DW ou consultant ou même vous frayer un chemin sans heurt dans les technologies de Big Data. Vous pouvez également vous réjouir d'être un scientifique des données. L'étendue des données est infinie, tout comme l'étendue de l'entreposage de données.
Pourquoi avons-nous besoin d'un entrepôt de données?
Nous avons besoin d'un entrepôt de données, car cela n'a aucun sens d'utiliser des systèmes sources multiples et de ne pas pouvoir récupérer toutes les informations requises instantanément. De plus, les données historiques, si elles ne sont pas consultées, ne donnent pas beaucoup d'avantages à l'organisation dans son ensemble. Par conséquent, la génération d'informations significatives à partir des données brutes peut être effectuée à l'aide d'outils d'analyse et d'interrogation et, par conséquent, l'entreposage de données entre en jeu.
Quelle est la bonne audience pour apprendre les techniques d'entreposage de données?
Toute personne ayant le bon état d'esprit, une vision large, est bonne en analyse de données, possède de bonnes compétences en interrogation, s'intéresse aux technologies liées aux données, possède de bonnes compétences analytiques est un candidat idéal pour apprendre et commencer à utiliser les technologies d'entreposage de données.
Comment cette technologie contribuera-t-elle à la croissance de carrière?
Cette technologie fait la partie la plus critique de toute organisation, à savoir le resserrement des données et la capacité de générer des informations par analyse. Par conséquent, générer des informations significatives à partir de données brutes est ce qui peut être réalisé en utilisant cette technologie. Vous pouvez également chercher à transformer votre chemin en écosystème de Big Data et plus tard en science des données si vous en connaissez la base.
Conclusion:
L'entreposage de données a été à ce jour l'épine dorsale de nombreuses organisations et continuera de l'être. Le domaine et la définition, cependant, augmentent avec chaque jour qui passe en raison de l'émergence de tant de nouvelles technologies et d'outils. Faire son chemin dans cet espace est l'une des meilleures décisions dans le domaine de l'analyse car il constitue la base et vous aide à comprendre exactement comment fonctionne le traitement des données et quels sont les processus d'arrière-plan avec lesquels il est régi. J'espère que l'article vous a plu. Continuez à lire pour plus d'informations.
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