Le data warehouse moderne

Qu'est-ce qu'un data warehouse moderne ?

Un data warehouse moderne est un système de gestion de données basé sur le cloud. Il est conçu pour soutenir les activités de business intelligence et d'analytique en intégrant et en traitant des données provenant de multiples sources. Contrairement à ses alternatives traditionnelles, le data warehouse moderne peut gérer à la fois des données structurées et non structurées tout en offrant l'évolutivité et la flexibilité nécessaires pour les opérations métier d'aujourd'hui.

Ces systèmes modernes intègrent des fonctions d'IA et des capacités de BI qui permettent aux organisations d'effectuer des analyses avancées sans outils supplémentaires. Ils disposent également d'une assistance SQL intelligente et de contrôles de gouvernance automatisés qui démocratisent l'analyse des données sans faire aucun compromis sur la conformité et sur la sécurité.

Ces systèmes se différencient par leur capacité à traiter des flux de données en temps réel, à prendre en charge les opérations de machine learning et à s'adapter à l'évolution des besoins commerciaux sans qu'il faille profondément modifier l'infrastructure. Ils servent de dépôt central pour les données provenant d'un large éventail de sources : appareils IoT, réseaux sociaux, systèmes de transactions et bases de données opérationnelles, entre autres. Les données peuvent y être consolidées, transformées et mises à disposition des outils d'analyse.

Les data warehouses modernes excellent dans leur capacité à prendre en charge de grands volumes de données sans perdre en performance ni en fiabilité. Leurs fonctionnalités de sécurité avancées et leurs contrôles de gouvernance sophistiqués garantissent la protection des données sensibles tout en les rendant accessibles aux utilisateurs autorisés. Lorsqu'elles ont la possibilité d'adapter les ressources de calcul indépendamment du volume de stockage, les organisations peuvent optimiser les coûts tout en maintenant la performance de leurs différentes charges de travail.

La voie des data warehouses modernes

La plupart des organisations possèdent déjà une solution d'entreposage des données, qui a généralement évolué au fil des années d'exploitation. L'aventure de la modernisation a souvent pour point de départ les limites des systèmes existants : contraintes d'évolutivité, frais de maintenance et incapacité à gérer divers types de données, notamment.

Le parcours de migration vers un data warehouse moderne nécessite une réflexion soignée sur les investissements existants et les exigences de continuité des activités. Les organisations commencent généralement par évaluer leur infrastructure de données actuelle, identifier les points problématiques et développer une stratégie complète de modernisation. Cette stratégie ne doit pas seulement répondre à des exigences techniques, elle doit aussi tenir compte des dynamiques organisationnelles et des défis d'adoption par les utilisateurs.

Un parcours de migration réussi s'appuie généralement sur des projets pilotes ciblant des domaines commerciaux ou des cas d'utilisation spécifiques. Cette approche permet aux organisations de confirmer les avantages de la modernisation tout en minimisant les risques. Lorsque la confiance grandit, il devient possible d'élargir la portée des projets pour inclure des scénarios plus complexes et des volumes de données plus importants.

Le processus de modernisation se décompose généralement en plusieurs phases clés. Dans un premier temps, les organisations doivent évaluer leurs assets de données et identifier les datasets à migrer en priorité. Elles vont alors élaborer un plan de migration détaillé comprenant des procédures de validation des données et des mécanismes de retour en arrière. La migration à proprement parler se produit souvent par vagues successives, chacune se concentrant sur un domaine de données ou une fonction commerciale spécifique.

Tout au long du processus de migration, les organisations doivent maintenir la continuité de leurs opérations malgré l'introduction de nouvelles capacités. Cela consiste parfois à exploiter deux systèmes en parallèle pendant les périodes de transition, ou à mettre en place des mécanismes de synchronisation des données. L'objectif : garantir que les utilisateurs métier conservent l'accès aux données critiques pendant que l'organisation passe à la nouvelle plateforme.

Quels sont les concepts clés du data warehouse moderne ?

Les data warehouses modernes représentent une évolution considérable des capacités de gestion des données. Leur conception repose sur les principes d'agilité, d'évolutivité et d'intégration, mais ces principes sont poussés bien plus loin que les approches traditionnelles. Plusieurs aspects clés mettent en évidence les différences fondamentales entre les data warehouses traditionnels et modernes.

Comprendre l'architecture des data warehouses modernes

L'architecture du data warehouse moderne a évolué pour répondre aux exigences considérables du traitement et de l'analyse des données d'aujourd'hui. Certes, il n'existe pas d'approche universelle, mais les mises en œuvre réussies ont plusieurs principes et composants architecturaux en commun qui, tous, contribuent à la robustesse et à la flexibilité de la solution de gestion des données.

La solution a généralement pour fondement une couche d'ingestion des données qui prend en charge de multiples sources et formats de données. Cette couche doit gérer à la fois les données en batch et en streaming, tout en maintenant leur qualité et leur cohérence. Les mécanismes d'ingestion modernes intègrent souvent des mécanismes de validation et de contrôles qualité en temps réel, qui veillent à ce que seules des données fiables entrent dans le warehouse.

Dans les data warehouses modernes, ''architecture de stockage mise sur les technologies cloud pour offrir une évolutivité quasi illimitée. La couche de stockage s'articule généralement en plusieurs niveaux et propose différentes options optimisées en fonction des modèles d'accès et des considérations de coût. Les données chaudes peuvent résider dans un stockage haute performance, tandis que les données moins fréquemment consultées sont hébergées dans des niveaux de stockage plus rentables.

L'architecture en médaillon de Databricks est un modèle architectural émergent dans les data warehouses modernes. Ce modèle de conception organise les données en couches progressives (Bronze, Argent et Or) qui correspondent à des niveaux croissants de raffinement et de qualité des données. Cette approche est conforme aux principes du data warehouse moderne : elle fournit un cadre structuré mais flexible pour la progression des données de l'ingestion brute à l'analytique métier. Voir Modélisation des données sur Databricks pour plus d'informations.

Les data warehouses modernes intègrent des capacités de gouvernance sophistiquées avec traçabilité automatisée, contrôles d'accès et audits. Les outils de BI et les tableaux de bord intégrés offrent un accès immédiat aux visualisations et aux rapports, tandis que les fonctionnalités SQL assistées par l'IA aident les utilisateurs à rédiger et à optimiser les requêtes plus efficacement.

Les capacités de traitement des data warehouses modernes dépassent largement le cadre de l'exécution des requêtes. La couche de traitement intègre généralement des frameworks de calcul distribués capables de gérer des charges de travail analytiques complexes. Elle prend ainsi en charge les opérations de machine learning, l'analytique en temps réel et les pipelines de transformation de données avancés.

Les défis de la modernisation du data warehouse

L'adoption d'un data warehouse moderne présente plusieurs défis majeurs qu'il est essentiel d'anticiper.

La migration des données est sans doute l'obstacle le plus redoutable. Les organisations sous-estiment souvent à quel point il est complexe de déplacer les données existantes tout en maintenant la continuité des activités. Il faut en effet une planification minutieuse pour garantir l'intégrité des données, maintenir les archives historiques et préserver la logique métier existante lors du passage aux nouvelles plateformes.

Les considérations de sécurité et de conformité gagnent encore en complexité dans les environnements de data warehouse modernes. Parce qu'ils sont distribués, les systèmes basés sur le cloud introduisent de nouveaux vecteurs d'attaque et des problématiques de sécurité uniques. Les organisations doivent mettre en œuvre des cadres de sécurité complets combinant chiffrement des données, contrôle d'accès et audit. La conformité aux réglementations telles que le RGPD et la HIPAA, de même que le respect des normes sectorielles, nécessite d'accorder une attention particulière aux mesures de gouvernance des données et de protection de la vie privée.

L'autre obstacle majeur concerne les compétences. Les data warehouses modernes nécessitent une expertise dans les technologies cloud, l'ingénierie des données et l'analytique avancée. Rares sont les organisations qui parviennent à trouver des professionnels comprenant à la fois les concepts du data warehouse traditionnel et ceux des implémentations cloud modernes. Ce défi ne se limite pas aux compétences techniques : il faut aussi de l'expérience dans la modélisation des données, la gouvernance et l'optimisation des performances des environnements cloud.

La gestion des coûts nécessite une approche différente dans les data warehouses cloud et les systèmes traditionnels. Si le modèle de paiement à la consommation offre une grande flexibilité, il exige également une supervision et une optimisation minutieuses des ressources. Les organisations doivent élaborer de nouvelles stratégies pour contrôler les coûts, par exemple en mettant en œuvre des politiques de redimensionnement automatique et en optimisant les modèles de requêtes pour minimiser la consommation de ressources.

Des difficultés d'intégration se manifestent souvent lors de la connexion des data warehouses modernes aux systèmes existants. Il faut parfois apporter aux applications héritées d'importantes modifications pour qu'elles fonctionnent efficacement avec les warehouses cloud. Les organisations doivent soigneusement réfléchir au maintien de la cohérence des données dans les environnements hybrides, tout en conservant des performances acceptables dans les processus métier critiques.

Exploration de la modélisation du data warehouse moderne

La modélisation du data warehouse moderne a considérablement évolué pour répondre aux exigences de l'analytique contemporaine. Les approches actuelles cherchent le juste équilibre entre flexibilité et performance, tout en prenant en charge une diversité de charges de travail analytiques. La modélisation en data vault s'est imposée comme méthodologie dans les data warehouses modernes. Elle offre une approche flexible et évolutive pour gérer les données historiques et l'évolution des besoins commerciaux.

L'évolution de la modélisation dimensionnelle dans les environnements modernes a fait émerger de nouveaux modèles et des pratiques innovantes. Bien que les schémas étoiles traditionnels restent pertinents, ils se sont adaptés à l'actualisation des données en temps réel et à la complexité croissante des relations entre les entités commerciales. Les implémentations modernes intègrent souvent la gestion des données temporelles et la prise en charge des dimensions à évolution lente à une échelle jusque-là hors de portée.

Des approches de modélisation hybrides ont émergé pour répondre à divers besoins analytiques. Ces approches combinent des éléments de plusieurs méthodologies de modélisation pour créer des structures de données flexibles, capables de produire à la fois des rapports traditionnels et des analyses avancées. La possibilité de maintenir plusieurs représentations des mêmes données, optimisées pour différents cas d'utilisation, s'impose de plus en plus comme incontournable.

La modélisation du data warehouse moderne doit également prendre en compte les implications de la distribution du traitement et du stockage. Les stratégies de partitionnement, les modèles de distribution de données et l'optimisation des requêtes revêtent une importance cruciale dans les environnements cloud. Les implémentations réussies intègrent souvent une approche en plusieurs couches de la modélisation des données, chaque couche étant optimisée pour des types d'analyse ou de modèles d'accès particuliers.

Modélisation des données sur Databricks

Les opérations métier modernes sont en temps réel, et cela influe sur la conception et la mise en œuvre des modèles de données. Ceux-ci doivent prendre en charge l'ingestion rapide de données tout en maintenant leur qualité et leur cohérence. C'est ainsi qu'ont émergé de nouveaux modèles visant à gérer les données en streaming et les mises à jour en temps réel dans l'environnement du warehouse.

Databricks applique une approche unique de la modélisation du data warehouse : c'est l'architecture en médaillon, un modèle de conception de données en plusieurs couches où les données sont progressivement affinées, dans un environnement de data lake. Cette architecture se compose de trois niveaux principaux, bronze, argent et or, qui correspondent à des niveaux croissants de qualité et de raffinement des données.

La couche Bronze sert de zone d'accueil initiale pour les données brutes qui entrent dans le lakehouse. Les données arrivent dans leur format d'origine par le biais de transactions par lots ou en continu, et elles sont converties en tables Delta. Cette couche préserve les données sources dans leur forme la plus pure tout en les rendant accessibles à des fins de traitement.

La couche Silver représente le niveau d'intégration : les données de différentes sources se rassemblent pour alimenter le data warehouse de l'entreprise. Elle utilise généralement des modèles de troisième forme normale (3NF) ou des modèles de data vault afin d'établir des relations claires entre les clés primaires et étrangères. La couche Silver est atomique et applique le schéma à l'écriture. Elle est optimisée pour le changement afin de s'adapter aux évolutions de l'entreprise tout en maintenant l'intégrité des données.

La couche Gold correspond au niveau de présentation. Elle contient un ou plusieurs data marts dimensionnels qui reflètent des perspectives commerciales spécifiques. Cette couche prend également en charge les sandbox des services et des équipes de data science, pour mettre l'analytique à la disposition de toute l'entreprise en libre-service. En fournissant des clusters de calcul dédiés à ces sandbox, les organisations peuvent éviter la création de copies de données non contrôlées en dehors de l'environnement du data lake.

Grâce à cette approche structurée de la modélisation des données au sein de l'architecture lakehouse, les organisations maintiennent une seule source centralisée, mais disposent toujours de la flexibilité nécessaire à divers cas d'utilisation analytiques. L'architecture en médaillon, combinée à des fonctionnalités comme Unity Catalog, assure une bonne gouvernance des données et leur traçabilité tout au long du processus de modélisation.

Conclusion

Le data warehouse moderne représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations gèrent et exploitent leurs assets de données. En proposant des solutions évolutives, flexibles et rentables pour le stockage et l'analyse des données, il leur permet de mieux exploiter la valeur de leurs données et de s'adapter aux fluctuations des exigences commerciales. Le parcours de modernisation, s'il n'est pas sans difficultés, offre des avantages majeurs sur le plan des capacités analytiques, de l'évolutivité et de la rentabilité.

Les solutions émergentes telles que le data warehouse Databricks représentent l'avenir de l'architecture moderne du data warehouse. En combinant l'architecture de data lakehouse à des capacités d'entreposage SQL, les organisations peuvent mettre sur pied des data warehouses hautement performants et rentables, reposant directement sur leur data lake. Elles s'affranchissent ainsi des silos de données traditionnels tout en bénéficiant de fonctionnalités essentielles comme les transactions ACID, l'évolution des schémas et la gouvernance unifiée, fournies notamment par Unity Catalog. Toutes ces innovations démontrent à quel point l'entreposage de données continue d'évoluer et de se moderniser. Aujourd'hui, il permet aux organisations de maintenir une source de données centrale, accompagnée d'outils familiers et de fonctionnalités robustes de gouvernance et de sécurité.