Data Warehouse : définitions, exemples, avantages

Un Data Warehouse (ou entrepôt de données en français), est un système informatique qui permet de stocker et d'analyser de grandes quantités de données provenant de différentes sources. Les données sont généralement structurées, c'est-à-dire qu'elles sont organisées selon un schéma prédéfini pour faciliter leur analyse.

Le but d'un Data Warehouse est de fournir une vue globale et consolidée des données pour aider les décideurs à prendre des décisions éclairées. Les données stockées dans un Data Warehouse sont généralement historiques et peuvent remonter sur plusieurs années.

Pour construire un Data Warehouse, il est nécessaire d'extraire, de transformer et de charger les données provenant de différentes sources. Les données sont ensuite nettoyées et organisées en fonction d'un modèle de données spécifique. Les utilisateurs peuvent ensuite interroger le Data Warehouse à l'aide d'outils de requête et de visualisation pour obtenir des informations pertinentes sur les activités de l'entreprise.

L'origine du Data Warehouse

La création des Data Warehouse est liée à l'évolution des technologies de l'information et à l'augmentation de la quantité de données produites par les entreprises.

Au cours des années 1960 et 1970, les entreprises ont commencé à utiliser des systèmes informatiques pour gérer leurs opérations. Cependant, ces systèmes étaient souvent isolés les uns des autres, ce qui rendait difficile la consolidation des données pour obtenir une vue globale de l'entreprise.

Dans les années 1980, les bases de données relationnelles sont devenues plus populaires, ce qui a permis de stocker les données dans un format plus standardisé et de faciliter l'accès aux données par différents systèmes. Cela a ouvert la voie à la création de Data Warehouse.

Dans les années 1990, les Data Warehouse ont été popularisés par des sociétés telles que IBM et Oracle. La mise en place de systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) a permis de stocker les données de manière efficace et de les interroger de manière rapide et flexible. Les outils de Business Intelligence, qui permettent de visualiser et d'analyser les données stockées dans un Data Warehouse, ont également commencé à émerger.

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Aujourd'hui, les Data Warehouse continuent d'évoluer avec l'utilisation de technologies telles que le cloud computing, le big data et l'analyse prédictive pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en utilisant les données.

Les objectifs d'un Data Warehouse

Habituellement, les Data Warehouse se placent à la frontière entre les données brutes d'un SI, telles qu'elles ont été récoltées, et avec les outils d'analyse de données, de dashboarding et d'aide à la prise de décisions.

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles une entreprise peut avoir besoin d'un Data Warehouse.

• Consolidation des données : Les entreprises ont souvent des données dispersées dans différents systèmes et formats. Le Data Warehouse permet de consolider toutes ces données dans un endroit centralisé, ce qui facilite l'accès et l'analyse de ces données.
• Analyse des données : Le Data Warehouse permet de stocker des données historiques et actuelles, ce qui permet aux entreprises de faire des analyses sur des périodes plus longues. Les outils de Business Intelligence peuvent être utilisés pour interroger le Data Warehouse et obtenir des informations précieuses sur les activités de l'entreprise.
• Amélioration de la prise de décision : En ayant accès à des données fiables et cohérentes, les décideurs peuvent prendre des décisions plus éclairées. Les données historiques stockées dans le Data Warehouse permettent également d'identifier les tendances et les modèles, ce qui peut aider à prédire les résultats futurs.
• Réduction des coûts : En utilisant le Data Warehouse pour stocker toutes les données, les entreprises peuvent réduire les coûts liés au stockage et à la gestion des données. Les outils de Business Intelligence permettent également de réduire les coûts liés à la création de rapports personnalisés.
• Meilleure collaboration entre les équipes : Les données stockées dans le Data Warehouse peuvent être utilisées par différentes équipes au sein de l'entreprise, ce qui favorise la collaboration et la prise de décision en équipe.

Composantes d'un Data Warehouse

Un Data Warehouse est généralement composé de plusieurs éléments clés qui permettent de stocker, organiser et analyser les données.

• Sources de données : les sources de données sont les différentes sources d'où les données sont extraites et chargées dans le Data Warehouse. Ces sources peuvent inclure des systèmes opérationnels, des fichiers plats, des bases de données, des applications, des services web, etc.
• Extraction, transformation et chargement (ETL) : l'ETL est le processus qui permet de extraire les données des sources, de les transformer en un format standardisé et de les charger dans le Data Warehouse. Ce processus implique souvent la suppression des doublons, la normalisation des données et la vérification de leur qualité.
• Stockage de données : les données sont stockées dans le Data Warehouse de manière à faciliter leur analyse. Les données peuvent être stockées dans des tables, des vues, des cubes ou des fichiers.
• Modèle de données : le modèle de données est la structure qui définit la manière dont les données sont organisées dans le Data Warehouse. Le modèle de données peut être en étoile, en flocon ou en constellation.
• Outils d'analyse : enfin, les outils d'analyse sont utilisés pour interroger le Data Warehouse et fournir des informations précieuses sur les activités de l'entreprise. Ces outils peuvent inclure des rapports, des tableaux de bord, des graphiques, des diagrammes, des analyses statistiques, etc.

Data Warehouse et bases de données

Même si le principe peut sembler similaire, un Data Warehouse est différent d'une base de données traditionnelle en termes de structure, de but et de performances.

D'abord, les bases de données traditionnelles sont souvent conçues pour stocker des données transactionnelles courantes, telles que les ventes, les achats et les transactions financières. Les données sont souvent stockées de manière normalisée, ce qui signifie qu'elles sont divisées en plusieurs tables pour éviter les redondances. En revanche, les Data Warehouse sont conçus pour stocker des données historiques, agrégées et prédéfinies qui sont utilisées pour l'analyse et la prise de décision. Les données dans un Data Warehouse sont souvent stockées sous forme dénormalisée, c'est-à-dire qu'elles sont regroupées en une seule table pour faciliter les analyses.

De plus, les bases de données traditionnelles sont habituellement utilisées pour stocker et traiter des transactions en temps réel. Les données sont généralement utilisées pour soutenir les opérations courantes de l'entreprise, telles que la gestion des stocks, la facturation et la gestion des clients.

Enfin, les Data Warehouse permettent de traiter de grands volumes de données pour des analyses complexes. En effet, ces derniers permettent également d'agréger de nombreuses sources de données différentes, là où une base de données est utilisée pour un contexte bien précis (utilisateurs d'une plateforme, informations logistique).

Les acteurs du marché du Data Warehousing

Il existe plusieurs solutions de Data Warehouse sur le marché, chacune offrant ses propres avantages et inconvénients en termes de fonctionnalités, de coûts, de performances et de compatibilité avec les différentes plateformes.

Solutions propriétaires

Les solutions propriétaires ne sont pas distribués en open source et leur utilisation payant est souvent liée à un service Cloud. Néanmoins, elles ont le gros avantage de disposer d'une documentation enrichie, de fonctionnalités d'intégration avancées et d'une utilisation relativement simple par rapport aux alternatives gratuites et open source.

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• Amazon Redshift : il s'agit d'un Data Warehouse cloud proposé par Amazon Web Services (AWS). Il est connu pour ses performances élevées, sa facilité d'utilisation et son intégration avec d'autres services AWS.
• Google BigQuery : c'est l'équivalent proposé par Google Cloud Platform. Ce Data Warehouse dispose également connu pour ses performances élevées, sa facilité d'utilisation et sa tarification flexible basée sur l'utilisation.
• Microsoft Azure Synapse Analytics : le troisième équivalent, disponible chez Microsoft Azure. Il offre une intégration étroite avec les outils Microsoft existants tels que Power BI, ainsi qu'une tarification basée sur l'utilisation.
• Snowflake : ce Data Warehouse a gagné en popularité ces dernières années, en partie grâce à sa facilité d'utilisation, sa compatibilité multi-cloud et sa capacité à prendre en charge des charges de travail à grande échelle.

Solutions open source

Bien que moins représentées, il existe également des solutions open source, notamment avec la fonction Apache, déjà très présente dans la communauté Data.

• Apache Hive : avec Apache Hive, les SI qui utilisent déjà l'écosystème Hadoop peuvent se greffer dessus afin de profiter de la capacité de stockage et de mise à l'échelle pour créer un Data Warehouse compatible SQL.
• Apache Cassandra : Cassandra est une base de données NoSQL distribuée conçue pour stocker de grandes quantités de données. Cassandra est connue pour sa haute disponibilité et sa capacité à gérer des données en temps réel.
• ClickHouse : ClickHouse est une base de données en colonnes open source conçue pour le traitement de données en temps réel à grande échelle. ClickHouse est souvent utilisé pour les analyses de données à haute performance et les tableaux de bord interactifs.