Introduction aux types d'entrepôt de données

Un entrepôt de données est un moyen de collecter des données de différentes sources et de les gérer afin de fournir des informations commerciales significatives. Avec ces données, il est décidé de la croissance stratégique de l'entreprise. Il stocke d'énormes quantités de données par l'entreprise. Un entrepôt de données est ainsi conçu pour interroger et analyser les données au lieu du traitement des transactions. L'ensemble du processus comprend la transformation des informations sur les données et leur mise à la disposition des utilisateurs afin qu'ils puissent les utiliser en temps opportun et apporter de l'importance aux entreprises et les faire croître. Voici les différents types d'entrepôt de données.

Types d'entrepôt de données

Il existe trois types d'entrepôt de données:

  • Entrepôt de données d'entreprise.
  • Magasin de données opérationnelles.
  • Data Mart.

1. Entrepôt de données d'entreprise

Une base de données d'entreprise est une base de données qui rassemble des domaines fonctionnels variés d'une organisation et les rassemble de manière unifiée. Il s'agit d'un emplacement centralisé où toutes les informations commerciales provenant de différentes sources et applications sont mises à disposition. Une fois stockés, ils peuvent être utilisés pour l'analyse et peuvent être utilisés par toutes les personnes de l'organisation. Les données peuvent être classées selon le sujet et elles donnent accès selon la division nécessaire. Un Enterprise Datawarehouse aura déjà les étapes d'extraction, de transformation et de conformité déjà gérées.

EDW a pour objectif de fournir un aperçu complet de tout objet particulier dans le modèle de données. Ceci est accompli en identifiant et en manipulant les données de différents systèmes. Celui-ci est ensuite chargé dans un modèle cohérent et conforme. Après que toutes les informations sont collectées par EDW qui a la capacité de fournir l'accès à un seul emplacement où différents outils peuvent être utilisés pour effectuer des fonctions analytiques et créer des prévisions différentes. Les équipes de recherche peuvent identifier de nouvelles tendances ou tendances et se concentrer sur elles pour aider l'entreprise à croître.

Des Data Marts peuvent être construits pour faciliter la séparation des données, des relations entre les entités peuvent être établies et appliquées dans le cadre du chargement des données dans EDW. En plus de ce découpage et découpage des codes selon différentes catégories peuvent également être effectués. En outre, il aide à réduire les temps d'arrêt coûteux qui peuvent survenir en raison de configurations sujettes aux erreurs avec des approches adaptatives et d'apprentissage automatique. Il structure les données qui aident à opérer à une échelle relativement petite, à les organiser et à les structurer. Les données sont stockées de manière logique et cohérente.

2. Magasin de données opérationnelles

Au lieu d'avoir une application de système d'aide à la décision opérationnelle, un magasin de données opérationnelles est utilisé. Il aide à accéder aux données directement à partir de la base de données qui prend également en charge le traitement des transactions. Les données présentes dans le magasin de données opérationnelles peuvent être nettoyées et la redondance présente peut être vérifiée et résolue en vérifiant les règles commerciales correspondantes. Il aide également à intégrer des données contrastées provenant de plusieurs sources afin que les opérations commerciales, l'analyse et les rapports puissent être facilement effectués et aident l'entreprise pendant que le processus est toujours en cours.

Ici, la plupart des opérations en cours sont stockées avant d'être déplacées vers l'entrepôt de données pour une durée plus longue. Il aide efficacement sur les requêtes simples et les petites quantités de données. Il agit comme une mémoire temporaire ou temporaire qui stocke les informations récentes. L'entrepôt de données stocke les données pendant une période relativement longue et stocke également des informations relativement permanentes.

Il aide à stocker les données transactionnelles d'un ou plusieurs systèmes de production et les intègre de manière lâche. Il est parfois orienté sujet et variant dans le temps. L'intégration est réalisée en utilisant des structures et des contenus EDW. L'intégration des données peut impliquer le nettoyage, la résolution de la redondance, la vérification de l'intégrité des règles métier. Il est généralement conçu pour contenir des données atomiques de bas niveau qui stockent des données limitées.

3. Data Mart

Data Mart se concentre sur le stockage de données pour un domaine fonctionnel particulier et contient un sous-ensemble de données stockées dans un entrepôt de données. Les Data Marts aident à améliorer les réponses des utilisateurs et réduisent également le volume de données pour l'analyse des données. Cela facilite la poursuite de la recherche. Data Mart étant un sous-ensemble de Datawarehouse est facile à implémenter. Il est rentable par rapport à un entrepôt de données complet. Il est plus ouvert au changement et un seul expert en la matière peut définir sa structure et sa configuration. Les données sont partitionnées et la granularité peut être facilement contrôlée. Data Mart a trois types. Ces types sont:

  • Dépendant
  • Indépendant
  • Hybride

Dépendance Data Mart

En obtenant des données de sources opérationnelles, externes ou des deux, un magasin de données dépendant peut être créé. Il permet aux données de l'organisation d'approvisionnement d'un seul entrepôt de données. Toutes les données sont centralisées et peuvent aider à développer davantage de data marts.

Centre de données indépendant

Ce magasin de données ne nécessite pas d'entrepôt de données central. Ceci est généralement créé pour les petits groupes qui sont présents au sein d'une organisation. Il n'a aucune relation avec Enterprise Data Warehouse ou tout autre magasin de données. Toutes les données sont indépendantes et peuvent être utilisées séparément. De plus, l'analyse peut être effectuée de manière autonome. Il est très important d'avoir un stockage de données cohérent et centralisé afin que plusieurs utilisateurs puissent l'utiliser.

Mart de données hybride

Comme son nom l'indique, un magasin de données hybride est utilisé lorsque les entrées de différentes sources font partie d'un entrepôt de données. Elle est utile lorsqu'un utilisateur souhaite une intégration ad hoc. Chaque fois qu'une organisation a besoin de plusieurs environnements de base de données et d'une mise en œuvre rapide, cette configuration peut être utilisée. Il nécessite le moins d'effort de nettoyage des données et le magasin de données prend en charge les grandes structures de stockage. La meilleure utilisation d'un magasin de données est lorsque de plus petites applications centrées sur les données sont utilisées.

Conclusion

Un entrepôt de données est donc un élément très important dans l'industrie des données. Comme la base de données aide à stocker et à traiter les données, un entrepôt de données aide à les analyser. L'entrepôt de données aide ainsi à obtenir les tendances et les modèles commerciaux qui peuvent ensuite être présentés sous la forme de rapports qui donnent un aperçu de la marche à suivre dans le processus de croissance des entreprises. L'entrepôt de données joue donc un rôle essentiel dans la création d'une base tactile dans l'industrie des données.

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Big Data