Data warehouse d'entreprise (EDW)

Qu'est-ce qu'un data warehouse d'entreprise (EDW) ?

Un data warehouse d'entreprise (EDW) est un dépôt centralisé et structuré conçu pour réunir et gérer les données de l'organisation. L'EDW a pour principal intérêt d'offrir un environnement gouverné pour intégrer et normaliser les informations provenant de systèmes hétérogènes, et les mettre au service d'analyses et de rapports cohérents.

L'acronyme EDW est largement utilisé dans des contextes professionnels et techniques, mais vous pouvez rencontrer d'autres termes désignant le même concept, comme data warehouse (DW) ou entreposage des données (DWH). Le mot « entreprise » ajoute toutefois une distinction importante. DW ou DWH peuvent désigner un dépôt d'entreprise ou un entrepôt propre à un projet, au service d'un objectif restreint. Le contexte permettra de le déterminer avec certitude.

L'EDW est spécifiquement conçu pour englober toute l'organisation, en intégrant les données des différents services, des finances aux opérations. Il évite ainsi la fragmentation et les incohérences dans l'analyse. Il devient notamment possible d'aligner les chiffres de revenus des systèmes financiers sur l'activité client suivie dans les plateformes CRM, ce qui réduit le risque de contradictions. C'est justement l'objectif principal d'un EDW : établir une source unique de vérité pour les données d'une organisation.

Les organisations sont souvent confrontées à des métriques incohérentes, à des doublons et à des outils de reporting incompatibles. En rassemblant les informations dans un même système, l'EDW veille à ce que les dirigeants, les analystes et les équipes opérationnelles utilisent les mêmes définitions et les mêmes datasets. Cette cohérence est indispensable à la précision des prévisions, à la conformité réglementaire et à la planification stratégique.

Pour y parvenir, les EDW intègrent les données d'un large éventail de sources : systèmes de gestion de la relation client (CRM), plateformes de planification des ressources de l'entreprise (ERP), bases de données transactionnelles et applications modernes SaaS. Grâce à des processus d'extraction, transformation et chargement (ETL) ou à des approches de pipeline plus modernes, tous ces flux de données sont rassemblés dans une solution de stockage unifiée qui ne se contente pas de stocker les informations, mais applique également des normes de gouvernance, de qualité et d'accessibilité à l'échelle de l'entreprise.

Les caractéristiques clés de l'EDW

Voici les principales caractéristiques qui distinguent l'EDW des architectures de data warehouse de moindre envergure.

Couverture de toute l'entreprise. Contrairement aux data marts et aux dépôts propres à une équipe, un EDW réunit les informations de l'ensemble d'une organisation. De cette manière, les insights reflètent l'ensemble des activités de l'entreprise plutôt que des silos fragmentés.

Stockage centralisé. La centralisation contribue à éliminer les problèmes causés par la multiplicité des sources et des emplacements. Elle améliore l'accès à l'information et veille à ce que les informations utilisées proviennent systématiquement de la même source de confiance.

Structure et gouvernances. Les données qui entrent dans le warehouse sont nettoyées, transformées et normalisées. Les contrôles qualité et les politiques de gouvernance assurent la fiabilité des informations et réduisent les erreurs et les incohérences néfastes à la prise de décision.

Source unique de vérité. En appliquant des normes et en intégrant les données, l'EDW permet à tous les utilisateurs, des dirigeants aux analystes, de travailler avec les mêmes informations vérifiées. Cette cohérence réduit le risque de résultats contradictoires et renforce la confiance dans les rapports qu'ils produisent et les tableaux de bord qu'ils consultent.

Optimisé pour l'analytique. Les EDW sont conçus pour les requêtes complexes, les agrégations et la création de rapports. Ils prennent également en charge le traitement analytique en ligne (OLAP), idéal pour l'analyse des tendances et les prévisions, par opposition au traitement transactionnel en ligne (OLTP) qui gère les transactions quotidiennes.

Conservation des données historiques. Les EDW conservent à la fois les enregistrements actuels et historiques. Grâce à ce stockage non volatil, les organisations peuvent suivre les changements au fil du temps, identifier les tendances à long terme et comparer les performances entre périodes des différentes. 

Conception orientée sujet. Dernier point, les EDW organisent les données autour de sujets métier clés tels que les clients, les produits ou les ventes. Cette orientation sujet rend l'analyse plus intuitive et aligne le fonctionnement du warehouse sur celui de l'entreprise.

Fonctionnement du data warehouse d'entreprise

Les opérations d'un EDW consistent essentiellement à déplacer en continu les données des systèmes métier quotidiens vers un environnement centralisé où elles seront traitées et analysées. Ce processus suit une séquence claire et reproductible :

• Extraction
• Intégration
• Chargement en cours
• Analyse

Extraction des données des systèmes sources

Le processus de l'EDW commence par extraire les données des systèmes qui enregistrent les activités de l'entreprise. Les sources courantes sont les bases de données transactionnelles, les plateformes CRM, les systèmes ERP, les applications SaaS et d'autres types de bases de données opérationnelles. Diverses méthodes d'extraction sont possibles : l'extraction complète, qui copie des datasets entiers, l'extraction incrémentielle, qui capture uniquement les enregistrements nouveaux ou modifiés, et la capture des modifications des données (CDC), qui suit les mises à jour en temps réel.

Notez que l'extraction ne modifie pas les données et ne les supprime pas non plus des systèmes sources. Elle peut être planifiée en mode batch (pour réaliser des mises à jour nocturnes, par exemple) ou réalisée en continu via des pipelines de streaming pour une intégration en quasi-temps réel.

Intégration des données : processus ETL et ELT

Une fois les données extraites, vient le moment de les intégrer. Les organisations ont longtemps suivi la séquence « extraction, transformation, chargement » (ETL), qui consiste à nettoyer et normaliser les données avant de les introduire dans le warehouse. Mais aujourd'hui, de nombreuses plateformes cloud privilégient l'approche « extraction, chargement, transformation » (ELT), qui commence par charger les données brutes avant d'exécuter la phase de transformation. L'organisation peut ainsi exploiter la puissance de calcul d'un warehouse pour réaliser ses différentes opérations de transformation : 

• Nettoyage de données (suppression des doublons, correction des erreurs)
• Normalisation (application de formats cohérents pour les dates, les devises, les codes)
• Intégration (combinaison de données connexes provenant de différentes sources)
• Application de règles métier (alignement des données sur les définitions de l'entreprise)

Stockage et organisation des données

Après la transformation, les données sont stockées dans un format structuré et optimisé pour l'analyse. Les EDW utilisent souvent des modèles dimensionnels qui organisent les informations autour de thématiques métier comme les clients ou les produits. Rappelons également que le stockage et le calcul sont séparés dans les environnements cloud, ce qui permet à chacun d'évoluer indépendamment.

Une fois chargées, les données cessent d'être volatiles ; autrement dit, les enregistrements historiques sont conservés pour appuyer une analyse précise des tendances.

Accès aux données et analyse

Une fois le processus d'extraction, de transformation et de chargement terminé, les utilisateurs accèdent à l'EDW à l'aide d'outils de business intelligence (BI), d'interfaces de requête SQL ou de plateformes d'analytique en libre-service. Grâce aux contrôles d'accès basés sur le rôle (RBAC), les employés ne voient que les données qu'ils sont autorisés à consulter.

L'EDW prend aussi bien en charge l'analyse ad hoc que le reporting planifié, et peut ainsi traiter des requêtes complexes joignant des données issues de plusieurs domaines d'activité. Des données propres et intégrées alimentent les tableaux de bord, les rapports et même les modèles avancés d'intelligence artificielle (IA) ou de machine learning (ML). Les données brutes sont ainsi converties en insights exploitables et en décisions data-driven.

Principales différences entre l'EDW et les autres solutions de stockage de données

L'EDW se distingue des autres solutions de stockage en ce que ce n'est pas une technologie isolée. Il doit être considéré comme un rouage d'un écosystème de données plus large qui comprend différentes solutions de stockage – data warehouses, data lakes et data marts, notamment. En cernant les différences entre l'EDW et ces autres options, vous aurez toutes les cartes en main pour choisir la solution adaptée à vos cas d'utilisation.

EDW ou data warehouse (spécialisé)

Comme on l'a vu précédemment, le terme de « data warehouse » est parfois utilisé de manière interchangeable avec celui d'EDW, mais il faut faire une distinction importante. Un data warehouse spécialisé ne dessert qu'une seule unité commerciale, le marketing ou la finance par exemple, tandis que l'EDW, par définition, couvre l'ensemble de l'organisation. Cette différence a un impact sur l'architecture et le fonctionnement des EDW : 

• Périmètre : les EDW consolident les données de tous les services, tandis que les warehouses spécialisés sont dédiés à une fonction particulière.
• Intégration : les EDW intègrent divers systèmes d'entreprise (CRM, ERP, bases de données transactionnelles), tandis que les warehouses spécialisés extraient des données d'un nombre limité de sources auxquelles les autres unités commerciales n'ont pas accès.
• Gouvernance : les EDW appliquent des normes de gouvernance et de qualité des données à l'échelle de l'entreprise pour garantir une cohérence globale. Les warehouses spécialisés n'appliquent les contrôles qu'au sein de leur unité.
• Utilisation : les EDW permettent de réaliser des analyses interfonctionnelles et des comparaisons entre différents services tels que les ventes, les finances et les opérations. Les warehouses spécialisés sont faits pour produire des rapports propres à une fonction.

EDW et data lake

Autre solution de stockage courante, le data lake diffère considérablement d'un EDW à plusieurs titres :

• Type de données : les EDW stockent des données structurées et traitées, tandis que les data lakes hébergent des données brutes, non structurées ou semi-structurées telles que des logs, des images ou des flux de capteurs.
• Schéma : les EDW appliquent le schéma à l'écriture, ce qui signifie que les données sont structurées avant l'étape de chargement. Les data lakes appliquent le schéma à la lecture : les données ne sont structurées qu'au moment où elles sont interrogées.
• Qualité des données : les EDW hébergent des données organisées, propres et gouvernées. Les data lakes stockent des données brutes qui doivent être traitées pour être utilisables.
• Cas d'utilisation : les EDW sont les alliés de choix de la BI, des tableaux de bord et du reporting. Les data lakes, quant à eux, sont plus indiqués pour les activités de data science, de ML et d'analyse exploratoire.
• Performances des requêtes : les EDW sont optimisés pour accélérer les requêtes analytiques. Pour améliorer les performances des data lakes, en revanche, il faut souvent appliquer un traitement supplémentaire.

Notez qu'il est très courant pour les organisations d'utiliser les deux : les data lakes comme dépôts flexibles pour l'expérimentation, et les EDW pour l'analytique de production.

EDW ou data mart

Solution plus réduite et ciblée que l'EDW, le data mart fournit des données préagrégées et adaptées aux besoins spécifiques d'un service. Ce sont souvent des sous-ensembles de l'EDW, mais ils s'en écartent sur les points suivants :

• Périmètre : les data marts sont généralement dédiés à un seul domaine ou service, tandis que les EDW desservent l'ensemble de l'entreprise.
• Source : les data marts puisent souvent dans un EDW. À l'inverse, l'EDW s'approvisionne directement auprès des systèmes opérationnels.
• Complexité : les data marts sont plus simples que les EDW et exploitent moins de sources. Les EDW intègrent les données de toute une entreprise : il leur faut donc des architectures et une infrastructure plus complexes.
• Déploiement : les data marts peuvent être mis en œuvre rapidement. Les EDW nécessitent des délais plus longs en raison de leur ampleur et de leur complexité.

Architecture et composants clés des EDW 

L'architecture d'un EDW décrit l'acheminement des données depuis les systèmes sources vers un environnement structuré où elles seront stockées en toute sécurité et analysées. Traditionnellement, les EDW étaient hébergés dans des environnements locaux qui exigeaient un investissement important en matériel et en maintenance et étaient difficiles à faire évoluer.

Avec l'évolution des environnements d'hébergement, l'architecture des EDW a changé, elle aussi. Les systèmes locaux traditionnels à trois niveaux ont été abandonnés au profit de plateformes natives cloud qui offrent davantage de flexibilité grâce à leur évolutivité élastique et à leur intégration transparente dans les écosystèmes cloud. Cette évolution permet aux organisations d'optimiser leurs coûts, d'adapter dynamiquement les charges de travail et de déployer une analytique avancée sans assumer tout le poids de la gestion de l'infrastructure.

En ayant une vision claire des aspects suivants de l'architecture EDW, les organisations seront en mesure de choisir la bonne plateforme et d'optimiser les performances de l'EDW en fonction de leurs besoins.

Architecture EDW à trois niveaux

L'EDW classique repose sur trois niveaux (inférieur, intermédiaire et supérieur) qui ont chacun une fonction distincte.

La couche inférieure est celle de l'intégration des données : les données brutes sont capturées et préparées en vue de leur stockage. Les processus ETL ou ELT récoltent les données des systèmes sources et les déplacent vers l'EDW. Les outils de pipeline modernes, tels que Fivetran, Airbyte et Matillion, proposent des connecteurs vers les sources de données courantes : systèmes CRM et ERP, bases de données transactionnelles et applications SaaS.

Le niveau intermédiaire abrite la couche de stockage et de base de données ; c'est là que résident les données traitées. Les EDW traditionnels s'appuyaient sur des bases de données relationnelles optimisées pour l'analytique. Ils emploient plusieurs techniques clés : le stockage en colonnes (plutôt que par ligne pour accélérer les requêtes), la compression (réduction de la taille de stockage) et le partitionnement (division des données en segments gérables). Toutes ces fonctionnalités contribuent à l'efficacité et à l'évolutivité des charges de travail analytiques.

Le dernier niveau est celui de la couche de requête et de présentation : là, les utilisateurs interagissent directement avec les données pour créer des tableaux de bord et générer des rapports à l'aide de divers outils de BI, de moteurs de requête à traitement massivement parallèle, d'API et d'interfaces utilisateur.

De nombreuses entreprises étendent aujourd'hui cette architecture à trois niveaux en s'appuyant sur des plateformes cloud pour séparer le stockage du calcul, ce qui leur permet de faire évoluer chaque ressource indépendamment. Elles peuvent ainsi accroître leur capacité de stockage sans nécessairement augmenter leurs coûts de calcul, et inversement.

À cette architecture à trois niveaux s'ajoute une couche de gouvernance. Ce composant essentiel de l'EDW abrite les contrôles de sécurité, l'accès basé sur le rôle, la gestion des métadonnées et la supervision de la qualité des données pour que l'EDW reste un environnement fiable, conforme et sécurisé.

Modèles de données et organisation

L'architecture d'un EDW joue un rôle décisif pour sa valeur métier, mais la manière dont les données sont modélisées et organisées à l'intérieur de l'EDW peut être tout aussi importante. En effet, une modélisation efficace des données peut considérablement améliorer la vitesse des requêtes et faciliter la navigation dans le warehouse pour les utilisateurs non techniques.

La plupart des EDW utilisent la modélisation dimensionnelle, qui structure les données dans le souci d'optimiser les performances des requêtes et l'intelligibilité des informations à l'aide de tables de faits et de tables de dimensions.

Les tables de faits stockent les données correspondant à des transactions et des événements mesurables : des revenus, des quantités de commande ou des unités vendues. Les tables de dimensions stockent des données contextuelles et descriptives : localisation ou âge du client, historique d'achat et dates de commande, par exemple.

De plus, les données sont généralement organisées en schémas qui correspondent à des unités commerciales dans la structure opérationnelle de l'entreprise, comme la finance ou les ventes. L'utilisation des données devient plus intuitive pour les analystes comme pour les décideurs. Lorsque les données sont organisées en tables de faits et de dimensions, il leur est bien plus facile de réaliser des exercices d'analyse comme la comparaison des ventes par région, par produit ou par segment de clientèle.

Avantages de l'EDW

Une caractéristique essentielle d'un EDW réside dans sa capacité à fournir aux organisations un socle robuste pour la gestion et l'analyse de données. Voyons plus en détail comment la consolidation des informations aide les entreprises à mieux profiter de la valeur de leurs données.

Source unique de vérité et cohérence des données

L'un des grands avantages d'un EDW est qu'il établit une source unique de vérité, qui sert aussi bien à analyser le passé qu'à prévoir l'avenir. Dans de nombreuses entreprises, chaque service s'appuie sur des systèmes distincts pour gérer ses données et produire des rapports, ce qui peut être à l'origine de contradictions dans les résultats. Si le marketing utilise un système pour la BI, par exemple, et que le service financier en utilise un autre, il se peut qu'ils obtiennent des valeurs vie client différentes. Ce type d'écarts peut éroder la confiance globale dans les résultats fournis par les données à l'échelle d'une entreprise.

Un EDW, en revanche, intègre les données de toutes les unités commerciales : tous les utilisateurs accèdent aux mêmes informations vérifiées dans leur périmètre d'autorisation, quelle que soit leur fonction dans l'entreprise. Cette cohérence accrue renforce la confiance et permet aux décideurs de prendre des décisions en s'appuyant sur des données fiables et homogènes.

Amélioration de la qualité et de la gouvernance des données

Un autre avantage des EDW concerne la qualité des données. Par leur simple mode de fonctionnement, ils facilitent en effet l'application de normes de qualité comme la suppression des doublons, l'homogénéisation des formats et les règles de validation à des fins d'exhaustivité. Outre les normes de qualité, les EDW offrent de solides fonctionnalités de gouvernance : traçabilité des données, conformité aux réglementations comme le RGPD et la loi HIPAA, et protection des données sensibles par différentes mesures de sécurité (RBAC, chiffrement, logs d'audit et sécurité au niveau des colonnes).

Grâce à cette combinaison de qualité, de fiabilité et de gouvernance forte, les utilisateurs peuvent avoir pleinement confiance dans les données qui étayent leurs décisions commerciales critiques.

Appui à la BI et à l'analytique

Un avantage peut-être plus spécifique de l'EDW est qu'il offre une excellente base aux initiatives de BI. Lorsque les rapports et les tableaux de bord s'appuient sur des données cohérentes et précises, il devient plus facile de mener des analyses transversales et de croiser les informations des différents services. Quant au suivi de l'historique, il permet d'identifier des tendances et des motifs pour étayer les décisions stratégiques et tactiques. Et avec l'analytique en libre-service, les utilisateurs peuvent explorer les données en toute autonomie, sans avoir à faire appel au support IT, ce qui contribue à démocratiser les avantages de l'EDW.

Prise en charge du ML et de l'IA

Le ML et d'IA occupe une place croissante dans les opérations des entreprises, et les EDW peuvent fournir les données historiques cohérentes et de qualité indispensables à l'entraînement de modèles précis. Les entreprises peuvent ensuite utiliser ces modèles dans des exercices d'analyse prédictive : prévision de la demande, prédiction du taux de départ des clients et détection de la fraude, notamment.

De nombreux EDW basés sur le cloud s'intègrent directement aux plateformes de ML ; certains intègrent même des fonctionnalités de ML qui permettent d'entraîner et d'exécuter des modèles au sein même du warehouse.

Déploiement de l'EDW dans le cloud, on-premise ou hybride

Le choix de l'environnement de déploiement d'un EDW peut avoir un impact majeur sur son coût, son évolutivité et sa gestion. Si chaque approche présente des avantages pour des cas d'utilisation précis, la plupart des entreprises privilégient actuellement une stratégie axée sur le cloud pour sa flexibilité et ses coûts initiaux plus faibles. Il est toutefois intéressant de comparer les atouts respectifs des modèles cloud, sur site et hybride pour déterminer la meilleure option. 

Solutions EDW basées sur le cloud

L'EDW cloud a pour principal avantage d'éliminer la charge de gestion matérielle tout en offrant des mises à jour automatiques et un dimensionnement élastique. Les tarifs sont généralement basés sur l'utilisation, ce qui permet de maîtriser les dépenses. Le déploiement est aussi plus rapide qu'avec les autres options : comptez 6 à 12 mois, contre plusieurs années pour un EDW on-prem.

Un EDW cloud constitue souvent la meilleure solution pour les organisations qui privilégient la flexibilité, l'évolutivité et la maîtrise des coûts initiaux. Les solutions cloud ont aussi l'intérêt de convertir des dépenses d'investissement en dépenses d'exploitation, ce qui rend les coûts plus prévisibles et permet aux entreprises de s'adapter rapidement à l'évolution de la demande sans avoir à réaliser d'importants investissements dans l'infrastructure.

Solutions EDW on-premise

Un EDW sur site est déployé et géré dans les datacenters d'une entreprise. L'un des grands avantages de cette approche est qu'elle offre un contrôle maximal sur l'infrastructure et les données : elle s'adresse donc en priorité aux organisations qui ont des exigences strictes de conformité ou de souveraineté. Ce contrôle accru a une contrepartie : l'agilité et l'évolutivité sont souvent limitées, ce qui peut ralentir l'innovation et la capacité d'adaptation au changement.

Il faut aussi savoir que les coûts sont généralement plus élevés qu'avec d'autres approches ; l'investissement initial peut aller de 500 000 $ à plus de 5 millions de dollars, sans compter la maintenance continue. Les déploiements on-premise peuvent également être difficiles à faire évoluer, ils mobilisent des ressources IT importantes et les délais d'implémentation sont longs : il faut souvent un an, et même jusqu'à cinq ans.

Néanmoins, certaines organisations sont soumises à des exigences réglementaires qui les obligent à stocker localement leurs données. D'autres, parce qu'elles ont déjà investi dans une infrastructure importante, trouveront également un intérêt pratique à l'approche on-premise.

Approches EDW hybrides

Sans surprise, les modèles hybrides d'EDW combinent les avantages des déploiements sur site et dans le cloud, tout en équilibrant contrôle et flexibilité. Les données sensibles, par exemple, peuvent être stockées sur site pour des raisons de résidence des données ou d'autres exigences de conformité, tandis que les plateformes cloud accueillent les charges de travail analytiques évolutives.

Mais ces modèles hybrides ont un inconvénient : ils imposent d'intégrer les différents environnements, et cette complexité supplémentaire peut impacter l'exploitation et la gestion de votre EDW. Pour toutes ces raisons, les EDW hybrides sont généralement indiqués pour les organisations qui passent des systèmes classiques au cloud, et pour celles qui doivent conjuguer souveraineté des données et évolutivité.

Considérations de mise en œuvre et bonnes pratiques

Le déploiement d'un EDW est un projet d'envergure en termes de complexité technique, de délais et de coordination. Il est important de définir des attentes réalistes pour réduire la frustration et à garantir la rentabilité de l'EDW à long terme. Plusieurs bonnes pratiques permettent d'éviter les écueils courants et fournissent des orientations pratiques pour réussir ce projet.

Gérer la qualité et l'évolutivité des données

L'un des premiers défis de tout projet d'EDW est de garantir une qualité de données adéquate. Dans les systèmes sources, les doublons, les champs manquants, les formats incohérents et les enregistrements obsolètes sont monnaie courante. Si ces problèmes ne sont pas résolus, ils vont se multiplier avec l'afflux de données dans l'EDW et éroder la confiance des utilisateurs. Pour éviter cela, les organisations doivent mettre en œuvre des règles de qualité des données et des contrôles de validation en amont du chargement des données. La supervision continue, accompagnée d'alerte en cas de détection d'anomalie permet de garantir la qualité au fil du temps.

Autre facteur clé à prendre en compte : l'évolutivité. Lorsque les organisations se développent, les volumes de données augmentent inévitablement. L'architecture de l'EDW doit être conçue dès le départ pour tenir compte de cette croissance. Avec leurs fonctions de dimensionnement élastique, les plateformes cloud simplifient ce problème en adaptant les capacités de calcul et de stockage aux besoins. Le partitionnement des données et l'optimisation des requêtes contribuent également à préserver les performances malgré l'augmentation des charges de travail.

Garantir la sécurité et le contrôle des accès

Parce que les EDW concentrent une grande quantité d'informations sensibles au même endroit, ils doivent impérativement s'accompagner de pratiques de sécurité strictes. Le RBAC applique le principe du moindre privilège et veille à ce que les utilisateurs ne voient que les données dont ils ont besoin et/ou qu'ils sont autorisés à utiliser. Pour les données très sensibles, comme les informations d'identification personnelle (PII), les organisations pourront appliquer une sécurité au niveau des colonnes et un masquage dynamique de données pour une protection supplémentaire.

D'autres bonnes pratiques de sécurité méritent d'être rappelées :

• Le chiffrement de bout en bout, pour protéger les données au repos et en transit.
• Des logs d'audit pour tracer chaque requête et chaque événement d'accès dans une double optique de conformité et de découverte.
• L'authentification multifacteur (MFA) pour prévenir les accès non autorisés.
• Des audits de sécurité et des examens de conformité réguliers.

Surmonter les principaux obstacles à l'adoption

Défi : selon l'approche choisie, le déploiement complet d'un projet d'EDW peut prendre de un à cinq ans.

Solution : si ces délais peuvent intimider, une approche progressive permettra de gérer les attentes et d'assurer une progression constante. Commencez par un cas d'utilisation à forte valeur ajoutée – des rapports de vente, par exemple – pour démontrer le ROI de l'initiative, puis élargissez le périmètre.

Défi : la gestion du changement peut devenir un défi de taille si les utilisateurs ont des réticences vis-à-vis des nouveaux outils et processus.

Solution : investissez dans la formation, obtenez et communiquez l'appui de la direction, et célébrez les premiers succès pour créer une dynamique.

Défi : l'intégration des données est souvent complexe, car les organisations exploitent de nombreux systèmes différents.

Solution : les outils de pipeline modernes comme Fivetran et Airbyte simplifient ce volet, et les équipes ont tout intérêt à traiter en priorité les sources les plus importantes.

Défi : les questions de coût peuvent freiner l'adoption.

Solution : les plateformes cloud offrent un point d'entrée plus abordable, et une rentabilité précoce contribuera à justifier la poursuite de l'investissement.

Conclusion : l'EDW comme socle de la prise de décision data-driven

En rassemblant les données de toute une organisation, l'EDW peut devenir un socle cohérent et fiable pour produire des rapports et des analyses libérés des problèmes fréquents en entreprise : incohérence des rapports, segmentation des systèmes et manque de fiabilité des données. Ces capacités font de l'EDW un pilier de la prise de décision data-driven, car elles donnent aux équipes les informations fiables dont elles ont besoin pour agir en toute confiance.

Soulignons également que les avantages d'un EDW dépassent le cadre de la technologie. Il peut améliorer la qualité globale des données, renforcer l'analytique et prendre en charge des fonctionnalités avancées telles que le ML. Quant aux différentes options de déploiement, elles offrent la flexibilité nécessaire pour donner la priorité au coût, au contrôle ou à la conformité, selon les besoins. Bien qu'une mise en œuvre réussie suppose de faire preuve de réalisme dans les attentes, d'adopter des pratiques solides en matière de qualité des données et de gérer le changement avec soin, un EDW peut être un asset stratégique pour transformer les données en insights précieux.

Questions fréquentes sur l'EDW

Que signifie EDW ?

EDW est l'acronyme de « enterprise data warehouse » (entrepôt de données d'entreprise) et désigne un système de stockage centralisé qui rassemble des données de toute une organisation afin de fournir une source unique de vérité pour la prise de décision data-driven.

Quelle est la différence entre un data warehouse et un EDW ?

Un data warehouse, ou DW, dessert généralement un seul département ou une seule fonction, comme le marketing ou la finance, tandis qu'un EDW intègre les données de nombreux systèmes, applique une gouvernance à l'échelle de l'entreprise et prend en charge l'analytique interfonctionnelle.

Que sont l'ETL et l'ELT dans un data warehouse ?

L'ETL et l'ELT désignent deux manières différentes d'intégrer les données extraites des différentes sources dans le warehouse. Dans le cas de l'ETL, les données sont nettoyées et transformées avant d'être chargées dans le warehouse. L'ELT est un processus similaire, mais la séquence est différente : les données brutes sont d'abord extraites et chargées avant d'être transformées au sein du warehouse en mobilisant la puissance de calcul de l'EDW. L'ETL est souvent considéré comme l'approche « traditionnelle », tandis que l'ELT est plus courant dans les EDW hébergés sur des plateformes cloud, car il est plus rapide et plus évolutif.

Comment accède-t-on à un EDW ?

Les utilisateurs accèdent généralement à l'EDW à l'aide d'outils de BI, des tableaux de bord, des outils de requête SQL ou des plateformes d'analytique en libre-service. La plupart des organisations fournissent un accès sécurisé et convivial via le navigateur, encadré par des autorisations basées sur le rôle afin que les utilisateurs ne voient que les données qu'ils sont autorisés à consulter.