Concepts d'entreposage des données : une exploration des processus courants

L'entrepôt de données, qui englobe les systèmes, les structures et les processus utilisés par les entreprises utilisent pour gérer et stocker les données, joue un rôle central dans les organisations modernes. Les données sont plus importantes que jamais, surtout à l'ère du machine learning et de l'IA. Quand il est efficace, l'entreposage des données permet aux entreprises d'exploiter toute la valeur de leurs données, ce qui est absolument crucial pour rester durablement compétitif. Cette page explore les concepts clés de l'entreposage de données et les processus les plus courants de cette pratique.

À quoi sert un data warehouse ?

Un data warehouse (DWH) est un système de gestion de données. Il stocke et organise les données actuelles et historiques provenant de plusieurs sources, sous une forme pratique et pensée pour les entreprises. Les data warehouses peuvent gérer de grands volumes de données et permettent aux entreprises d'analyser les tendances au fil du temps. La principale fonction d'un data warehouse est de faciliter le stockage et la centralisation de données issues de différentes sources pour fournir une base à la création d'insights et de rapports.

À quels besoins métier les data warehouses répondent-ils ?

Les data warehouses sont généralement utilisés à des fins de business intelligence (BI), d'analytique et de rapport, pour prendre en charge des applications de données et préparer les données pour le machine learning (ML) et l'analyse.

Les data warehouses :

• permettent d'analyser rapidement et simplement les données commerciales provenant de divers systèmes opérationnels : systèmes de point de vente, gestion d'inventaire, bases de données de marketing ou de vente
• Intègrent les données de nombreuses sources et permettent de mettre en évidence des tendances historiques
• Améliorent la prise de décision en prenant en charge des capacités avancées d'analyse et de rapport, et en fournissant un accès en temps réel à des datasets unifiés
• Jouent le rôle de source de vérité pour élaborer des insights analytiques en toute confiance
• Séparation du traitement analytique des bases de données transactionnelles, ce qui améliore les performances des deux systèmes.
• Assurent la qualité et l'exactitude des données par le nettoyage et la consolidation des données
• Favorisent la cohérence en s'appuyant sur une sémantique standard : cohérence des conventions de nommage, codes pour différents types de produits, langues, devises, etc.
• Facilitent la conformité réglementaire en proposant un système de stockage et de gestion sécurisé et vérifiable pour les données sensibles

Concepts clés de l'entreposage de données

L'entreposage de données englobe de multiples étapes, outils et processus qui préparent les données d'entreprise pour la création d'insights métier et la prise de décision. Rappelons les principaux processus :

Stockage des données

Le stockage des données est un aspect fondamental de l'entreposage de données. Le stockage des données doit être compatible avec les outils d'analyse et de reporting. Mais les data warehouses ne sont pas les seules solutions de stockage ; citons également :

Les bases de données : une base de données est une collection de données structurées diverses : textes et nombres, mais aussi images, vidéos et plus encore. Le data warehouse, en revanche, est un référentiel structuré qui fournit des données à des fins de business intelligence et d'analytique.

Les data lakes : le data lake est un emplacement central conçu pour accueillir une grande quantité de données dans leur format brut d'origine. Contrairement à la plupart des bases de données et des data warehouses, les data lakes peuvent traiter tous les types de données, y compris celles qui sont non structurées ou semi-structurées comme les images, les vidéos, l'audio et les documents. C'est une caractéristique essentielle pour les applications de machine learning et d'analytique avancée.

Data lakehouses : le data lakehouse est une nouvelle architecture ouverte de gestion des données qui associe les meilleurs aspects des data lakes et des data warehouses pour mettre toutes les données à disposition de vos activités de BI et ML. Le lakehouse emploie des structures et des fonctions de gestion des données semblables à celles d'un data warehouse, mais les exécute directement sur des data lakes dans le cloud. En fin de compte, le lakehouse permet de faire cohabiter l'analytique traditionnelle, la science des données et le ML dans le même système, le tout dans un format ouvert.

La fédération est un concept clé du stockage des données. Cette stratégie de gestion des données améliore l'accessibilité et la qualité des données en permettant d'interroger les données de différentes sources dans un seul format virtuel. Ce modèle a un double avantage : il évite la mise en place de systèmes de stockage massifs et améliore l'analyse et l'intégration des données.

Intégration et importation des données

L'ingestion et l'intégration des données consistent à collecter les données auprès des différentes sources et à les déposer dans le data warehouse. Au cours du processus d'intégration et d'ingestion, les données sont stockées dans un format uniforme, qui garantit leur cohérence et leur qualité et facilite leur utilisation. Comme on l'a vu, les entreprises peuvent utiliser la fédération, pour obtenir une vue unifiée des données de sources hétérogènes sans avoir à les réunir physiquement.

Cette approche s'appuie traditionnellement l'ETL, qui signifie extraction, transformation, chargement. Ce processus permet aux data engineers d’extraire des données de différentes sources et de les transformer en une ressource utilisable et fiable. Il permet aussi de les charger dans les systèmes auxquels les utilisateurs finaux peuvent accéder et qu’ils peuvent utiliser en aval pour résoudre leurs problématiques métier.

Plus récent, l'ELT (pour extraction, chargement, transformation) qui tire parti des capacités modernes de stockage de données. Avec l'ELT, les données sont chargées dès leur extraction, sans transformation préalable. Elles sont ensuite converties dans le format requis directement dans le référentiel. L'ELT fonctionne bien avec les architectures modernes de data lake, notamment l'architecture en médaillon, qui accueillent les données structurées et non structurées. Avec l'ELT, les analystes peuvent exploiter une plus grande variété de données et potentiellement en extraire des insights plus utiles encore.

Transformation des données

La transformation des données consiste à convertir les données dans un format compatible avec un data warehouse. Les données sont souvent recueillies à partir de sources hétérogènes qui utilisent des formats divers. La transformation des données nettoie et normalise les données pour faciliter leur utilisation.

La transformation comprend généralement plusieurs étapes :

• Nettoyage et filtrage des données : identification des incohérences, des erreurs, des valeurs manquantes et des doublons
• Validation des données : vérification des types de données, des formats, de la précision, de la cohérence et de l'unicité pour garantir l'exactitude des données et éviter les résultats faussés
• Conversion de format : modification du format des données à des fins de compatibilité et de traitement des données

Service de données

Le service de données consiste à livrer des données aux utilisateurs à des fins d'analyse, de rapports et de prise de décision. Il englobe l'interrogation, la fourniture et la récupération des données à partir des systèmes de stockage. Son objectif est d'assurer une livraison rapide et efficace aux utilisateurs, aux applications et aux systèmes en optimisant les stratégies de stockage et d'indexation des données. La livraison doit également être sécurisée, d'où l'importance des contrôles d'accès, de l'authentification et des permissions.

Interrogation de données

L'interrogation est le processus consistant à accéder à des données spécifiques dans une base de données pour les extraire ou les manipuler, en utilisant un langage de requête structuré comme SQL. L'interrogation est essentielle pour l'entreposage de données, car c'est elle qui permet aux utilisateurs de consulter, extraire et analyser des informations utiles à partir des grands volumes de données stockés dans un warehouse. Les entreprises l'utilisent pour générer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations, afin d'identifier des opportunités, de superviser les performances et de prendre des décisions data-driven. Les data warehouses sont conçus pour exécuter efficacement des requêtes complexes sur de grands datasets.

Visualisation des données

La visualisation des données présente les données d'un warehouse sous une forme visuelle : graphiques, diagrammes, cartes, infographies, récits, rapports et tableaux de bord. Le cerveau humain traite les images plus rapidement qu'une série de chiffres : la visualisation aide donc les utilisateurs à comprendre les données plus facilement que lorsqu'elles sont présentées dans des tableaux, par exemple. Les utilisateurs métier peuvent ainsi comparer des datasets et identifier des modèles, des tendances, des anomalies et des valeurs aberrantes dans les données. Les outils de visualisation des données permettent de créer des graphiques, de trouver des informations et de partager des conclusions.

Optimisation des performances du data warehouse

L'optimisation du data warehouse vise à améliorer les performances des requêtes, du traitement et de l'extraction des données. Elle utilise des techniques spécifiques pour prendre en charge les requêtes complexes, maintenir un haut niveau de performances et produire des insights en temps utile. L'optimisation des données est particulièrement importante pour la gestion des grands datasets.

Principales techniques d'optimisation du data warehouse :

• Optimisation du matériel et du stockage : stockage haute performance, compression des données et évolutivité de l'infrastructure
• Stratégies d'indexation pour accélérer la récupération des données
• Vues matérialisées pour une exécution plus rapide des requêtes
• Partitionnement pour diviser les données en segments plus petits afin d'améliorer les performances d'accès et de requêtes
• Rédaction de requêtes SQL efficaces

Le data warehouse intelligent, évolution du data warehouse traditionnel, repousse les limites de l'optimisation. Le data warehouse moderne utilise l'architecture ouverte du data lakehouse au lieu de l'approche traditionnelle, et est adossé à une plateforme intelligente capable d'optimisation automatique et autonome. L'optimisation pilotée par l'IA évite les lourdeurs de la gestion manuelle et assure l'efficacité des processus du data warehouse.

Intégrations AI et ML

Les data warehouses traditionnels sont conçus pour les charges de travail courantes : rapports historiques, BI et interrogation, principalement. Ils n'ont jamais été pensés pour – ni destinés à – prendre en charge les charges de travail de l'IA ni du ML. Mais les progrès récents rendent possible l'intégration de l'IA et du ML dans le data warehouse. Un data warehouse intelligent ne donne pas seulement accès à des modèles d'IA et de ML : il utilise aussi l'IA pour faciliter la création de requêtes et de tableaux de bord, ainsi que pour optimiser les performances et les capacités.

Gouvernance des données

La gouvernance des données englobe les principes, les pratiques et les outils utilisés pour gérer les assets de données d'une organisation afin de les aligner sur sa stratégie commerciale. La gouvernance des données est essentielle dans l'entreposage des données, car elle assure la visibilité, la qualité, la sécurité et la conformité des données à travers l'organisation. En mettant en place une stratégie de gouvernance efficace, les entreprises peuvent mettre leurs données au service d'une prise de décision axée sur les données, tout en les protégeant des accès non autorisés et en assurant leur conformité réglementaire.

Sécurité des données

Actifs stratégiques des organisations, les données peuvent aussi être très personnelles et sensibles. Il faut donc prévoir des protections pour protéger les données de l'entreprise et celles des clients pour éviter qu'elles ne tombent entre de mauvaises mains. Les data warehouses peuvent mettre en place plusieurs mesures de sécurité :

• Contrôles d'accès et permissions, dont le contrôle d'accès basé sur les rôles et l'authentification multifacteurs, pour que seules les personnes autorisées puissent accéder aux données du warehouse
• Le chiffrement, qui offre une couche de protection en cas de violation de données et est souvent requis par les normes de conformité réglementaire
• La prévention de la perte de données, sorte de gardien chargé de surveiller les données et de prévenir les erreurs
• Des audits de sécurité réguliers, pour tester les systèmes de sécurité

Gestion des métadonnées

Essentielles pour la gouvernance et la gestion des données, les métadonnées sont des informations sur les données. Elles apportent du contexte et des informations sur origines des données, les transformations, la structure, les relations, l'utilisation et d'autres aspects essentiels pour assurer la cohérence, la qualité et la fiabilité des données.

La gestion des métadonnées est un ensemble d'outils et de processus qui aident les organisations à capturer, cataloguer et gouverner les métadonnées. Un système de gestion des métadonnées efficace favorise la qualité des données et aide les utilisateurs à trouver, extraire et comprendre les données dont ils ont besoin pour générer des insights. Il est également essentiel pour la sécurité, car il fournit des informations de traçabilité tout au long du cycle de vie des données et enregistre qui y a accédé.

Les concepts de data warehouse, un appui clé pour la business intelligence

La finalité principale d'un data warehouse est de stocker les données de manière à permettre aux organisations d'exploiter leur valeur. La business intelligence, qui puise dans les données de l'entreprise des réponses à d'importantes questions commerciales, est l'un de grands vecteurs de valeur pour les organisations. Chaque concept clé de l'entreposage de données est au service des activités de business intelligence de l'entreprise. Ces concepts s'articulent pour assurer le stockage sécurisé des données et faire en sorte que les utilisateurs commerciaux puissent y accéder facilement pour les analyser. Dans l'ensemble, ces processus et systèmes facilitent la création d'insights et la prise de décisions data-driven indispensables pour alimenter l'innovation, le progrès et le succès de l'entreprise.

Databricks, une approche moderne de l'entreposage des données

Databricks propose un data warehouse intelligent, Databricks SQL. Développé avec le moteur de Data Intelligence qui comprend les spécificités de vos données, Databricks SQL démocratise l'analytique et la met à la portée des utilisateurs techniques et métier. L' entreprise innove plus rapidement en s'appuyant sur une plateforme intelligente et optimisée automatiquement, qui offre le meilleur rapport performance-prix du marché. De plus, comme il fait partie de la Databricks Data Intelligence Platform, le data warehouse Databricks SQL bénéficie de la simplicité, de la gouvernance unifiée et de l'ouverture de l'architecture lakehouse.