Data Warehouse (Entrepôt de données) : Définition et enjeux

L’exploitation des données est une des thématiques du moment, nous entendons de plus en plus parler de termes comme Data Warehouse ou bien Entrepôt de données en français. Nous avons décidé de vous présenter plus en détails ces deux dernières notions avec une définition, les différents enjeux mais aussi quelques exemples.

Data waherouse signifie « entrepôt de données ». Un data warehouse regroupe des données structurées de sources variées et sert de référentiel pour l’ensemble de l’entreprise.

Cet entrepôt collecte, ordonne, combine et consolide les données de sources hétérogènes dans le but de faciliter l’analyser et la prise de décision. Il regroupe en quelques sortes toutes les données fonctionnelles d’une organisation.

Le concept de data warehouse a été défini par Bill Immon comme un référentiel centralisé qui doit respecter 4 critères :

• Orienté sujet : les données y sont organisées par thèmes (ventes, finance, marketing, ressources humaines par exemple.)
• Intégré : les données hétérogènes provenant de sources disparates sont intégrées de manière cohérente et prêtes à être utilisées.
• Non-volatile : les données du data warehouse ne sont jamais modifiées ou supprimées.
• Chronologique : un data warehouse doit permettre d’analyser l’évolution d’une donnée dans le temps grâce à une historisation.

L’objectif principal du data warehouse est de répondre aux besoins décisionnels de l’entreprise.

Il fournit des données structurées qui vont être analysées et utilisées pour anticiper des évolutions sur l’environnement de l’entreprise et faire des prédictions.

La data warehouse permet ainsi d’améliorer la prise de décision et le déploiement de stratégies plus efficaces. Il constitue un avantage concurrentiel important pour une entreprise.

Un data warehouse est une base de données relationnelles qui peut être hébergée sur un serveur ou dans le cloud.

A l’inverse d’une simple base de données qui collecte et stocke les données, le data warehouse va rassembler et consolider toutes les données de l’entreprise en un point unique.

Le data warehouse intègre un processus d’intégration de type ETL : Extract, Transform and Load. Les données vont être extraites de sources variées, transformées et structurées puis chargées dans le data warehouse de manière organisée.

Les données sont ensuite complètement accessibles pour répondre aux requêtes de l’entreprise.

Les entreprises qui disposent d'un Data Warehouse possèdent de nombreux avantages comparé à leurs concurrents. Cette solution, qui devient au fil du temps de plus en plus incontournable, est significative à partir du moment où la stratégie d'exploitation de données est une priorité.

Voici les 3 enjeux principaux d'une installation d'un Data Warehouse au sein de votre système :

Obtenir rapidement des informations stratégiques

La particularité d'un Data Warehouse vient surtout du fait qu'il peut afficher un aperçu complet de plusieurs ensembles de données informatiques hétérogènes. Ainsi, tous les paramètres sont pris en compte afin de prendre une décision au sein de votre entreprise.

La BI (business intelligence), aussi appelée analysée assistée permet le traitement rapide de ces informations. Les décisions stratégiques seront donc plus simples à prendre grâce à cette technologie.

Les données sont également plus fiables que si vous n'utilisiez pas de Data Warehouse puisque ces mêmes données sont disponibles et non volatiles ce qui assure une efficacité non négligeable pour votre organisation au quotidien.

Assurer une cohérence et une traçabilité des données

Comme dit précédemment, un Data Warehouse est en mesure d'historiser les différentes données. Cela veut dire qu'il est capable de conserver ces mêmes données en veillant à ce qu'elles ne soient pas volatiles. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez alors vous assurer que n'importe quelle requête, peu importe le moment où elle est effectuée, aboutira sur un résultat similaire. La conservation des données fait partie des options non négligeables qui assurent également la qualité et la fiabilité des données d'un Data Warehouse.

Nous pouvons aussi rajouter que lors de l'intégration de données, ces mêmes données sont rationalisées mais aussi normalisées afin de créer une certaine cohérence entre elles, même si les sources sont différentes. C'est grâce à cette démarche que le niveau de la qualité de vos analyses sera plus élevé.

Consolider ses données au sein d'un référentiel unique

En dernier lieu, nous pouvons vous assurer que lorsque vous traitez un nombre important de données, il est indispensable d'opter pour l'adoption d'un Data Warehouse au sein de votre organisation. Il est primordial de consolider mais aussi de centraliser l'ensemble. de vos données dans un seul et unique endroit. Le stockage peut varier en fonction du nombre de données que vous souhaitez sauvegarder.