Meilleures pratiques en matière d'entrepôt de données

Dans tous les secteurs d'activité, il est nécessaire de suivre les meilleures pratiques. Les meilleures pratiques en matière d'entrepôt de données ne font pas exception. Les meilleures pratiques sont des méthodes ou des techniques reconnues comme une bonne ou une meilleure façon d'accomplir une activité, un processus ou une pratique. Toutes les pratiques évoluent, mais la meilleure façon de commencer est de s'appuyer sur les meilleures pratiques, puis de les adapter pour répondre aux besoins spécifiques d'une organisation. Les organisations qui font évoluer en permanence leurs meilleures pratiques en fonction du secteur, des clients et du retour d'information interne créeront des meilleures pratiques uniques qui se traduiront par un avantage stratégique, tactique ou opérationnel par rapport à une organisation similaire desservant les mêmes marchés.

Les meilleures pratiques permettent aux actifs, aux capacités et aux ressources d'apporter de la valeur à l'organisation, aux parties prenantes et aux clients. Un entrepôt de données peut être une ressource stratégique pour toute organisation. Pour transformer une pratique d'entrepôt de données en une capacité unique, il faut faire en sorte que l'entrepôt de données réponde au mieux aux objectifs de l'organisation que la technologie de l'entrepôt de données prend en charge.

Meilleures pratiques en matière d'entrepôt de données

Les données au sein d'une organisation ne sont parfois pas exploitées autant qu'elles pourraient l'être. De nombreuses organisations se retrouvent à prendre des décisions en s'appuyant sur les meilleurs efforts ou sur les avis d'experts dans la plupart des cas. Ces décisions peuvent devenir plus puissantes et plus significatives lorsqu'elles sont étayées par des données, des informations et des connaissances intelligentes en rapport avec les besoins des consommateurs de données. Pour ce faire, les organisations doivent travailler en équipe et supprimer autant de silos que possible en ce qui concerne les services et les produits qu'elles fournissent et support. Les échanges de données entre les clients et toutes les unités fonctionnelles de l'organisation y contribuent.

Les organisations s'appuient sur de nombreuses bonnes pratiques dans diverses fonctions afin d'être aussi efficaces que possible. Il existe des meilleures pratiques pour la gestion des personnes, des méthodes, des processus et des technologies. La liste ci-dessous présente plusieurs bonnes pratiques et considérations relatives à l'entrepôt de données qui devraient être adoptées au sein d'une organisation pour aider à tirer parti d'un entrepôt de données :

• Identifier les décisions à prendre au sein de chaque unité fonctionnelle de l'organisation et la manière dont les données soutiennent leurs conclusions. Les données doivent avoir un but. Les données collectées sans objectif constituent un gaspillage des précieuses ressources de l'organisation. L'organisation doit être efficiente et efficace dans la collecte des données, y compris dans l'échange de données entre les unités fonctionnelles, dans la transformation des données en informations, puis dans la transformation de ces informations en connaissances pour l'support décision.
• Créer des modèles. Les modèles de service, les modèles de produit, les modèles financiers et les modèles de processus aident les organisations à comprendre les échanges de données et les données nécessaires aux différentes parties prenantes pour définir et architecturer le modèle de données de l'entrepôt de données. Le modèle de données aide l'organisation à comprendre les chaînes de valeur entre les différents consommateurs de données et la manière dont les données doivent être présentées.
• Comprendre les décisions qui doivent être prises par chaque consommateur de données dans l'entrepôt de données. Analyser et comprendre les besoins en données de chaque consommateur de données.
• Décider des politiques, des processus et des procédures de gouvernance, de risque et de conformité (GRC). La gestion des données est très importante pour toute organisation et doit être traitée avec le plus grand soin et la plus grande responsabilité. Les activités liées aux données au sein de l'organisation doivent fonctionner de manière efficiente, efficace et économique afin d'éviter les risques et le gaspillage des ressources.
• Décider du type d'entrepôt de données initial. Déterminez si une architecture à 1, 2 ou 3 niveaux est la meilleure approche initiale pour votre entrepôt de données. N'oubliez pas que les entrepôts de données support traitement analytique et ne sont pas adaptés au traitement transactionnel.
• Décider si l'entrepôt de données doit être sur site, en nuage ou hybride. Il s'agit notamment de comprendre le budget disponible pour l'ensemble du programme/projet initial et son impact sur la décision.
• Déterminer les sources initiales d'entrée dans un entrepôt de données. N'oubliez pas que les sources de données peuvent s'accroître au fil du temps, en fonction des besoins de l'organisation. Il est essentiel de s'assurer que l'ajout de nouvelles sources de données est facile à réaliser.
• Créez un plan de projet pour diviser l'approche de livraison en unités gérables afin de montrer rapidement la valeur de l'entrepôt de données. N'essayez pas d'être parfait avec un projet sans fin ou une approche de type big-bang. Montrez de la valeur dès que possible. Soyez agile, obtenez des résultats suffisants et planifiez une amélioration continue.
• Déterminer les besoins de l'entrepôt de données en termes de disponibilité, de capacité, de sécurité et de continuité. L'entrepôt de données doit être disponible en cas de besoin, avoir une capacité suffisante pour support demande, être sécurisé et maintenir les niveaux de confidentialité et d'intégrité, et être accessible à ceux qui en ont besoin. Pour la continuité, l'entrepôt de données doit être inclus dans l'analyse de l'impact sur l'entreprise et la planification de l'évaluation des risques. La simplicité d'utilisation et les performances sont également des éléments à prendre en compte dans les garanties offertes aux utilisateurs de l'entrepôt de données.
• Déterminer la fréquence à laquelle les données doivent être chargées et rapprochées, en fonction de l'actualité et de la pertinence des changements de données, à partir des sources de l'entrepôt de données pour les décisions. Utiliser l'extraction, la transformation et le chargement(ETL) pour faciliter la migration des données entre les sources et les destinations. La mise en scène de l'entrepôt de données est une meilleure pratique pour aider à mettre en scène les données selon un calendrier régulier pour les besoins décisionnels de l'entrepôt de données.
• Configurer les données pour le reporting, l'analyse et la gestion des données. informatique décisionnelle. Les meilleures pratiques en matière de rapports sur l'entrepôt de données doivent être mises en œuvre pour faciliter l'utilisation par les consommateurs de données. Ces derniers doivent être en mesure de créer facilement des rapports dynamiques à partir de l'entrepôt de données.
• Suivez les meilleures pratiques agiles pour la gestion des changements, des versions et du déploiement afin de réduire les risques et d'augmenter le transfert de connaissances. Ces bonnes pratiques doivent s'intégrer et s'aligner sur les autres bonnes pratiques de l'organisation.
• Veillez à engager des personnes expérimentées, expertes en planification, conception et mise en œuvre d'entrepôts de données. Réunir la bonne équipe est l'une des meilleures pratiques les plus importantes pour la conception, le développement et la mise en œuvre d'un entrepôt de données. Quelle que soit la qualité de la technologie, les résultats globaux seront décevants si l'on ne dispose pas des bonnes personnes. Les chefs de projet, les analystes commerciaux, les analystes de données, les ingénieurs de données, les architectes de données, les analystes de sécurité et les gestionnaires de connaissances sont des acteurs clés qui peuvent contribuer à la réussite d'un entrepôt de données.

Les meilleures pratiques en matière d'informatique décisionnelle et d'entreposage de données vont de pair. Plus l'infrastructure technique de l'entrepôt de données est performante, mieux l'organisation peut collecter, stocker, analyser et présenter les données pour l'informatique décisionnelle. Les organisations doivent veiller à ce que la qualité des données ne soit pas insuffisante, ce qui se traduirait par de mauvaises données pour l'informatique décisionnelle. L'entrepôt de données doit facilement support outils ou les applications qui ont besoin des données pour l'informatique décisionnelle. Le reporting, l'exploration de données, l'analyse des processus, l'étalonnage des performances et les outils analytiques support informatique décisionnelle et doivent être rapidement mis en œuvre sans créer de solutions maison pour l'entrepôt de données.

En résumé

Ce blog a abordé de nombreuses bonnes pratiques en matière d'entrepôt de données. En fonction de l'organisation et des défis qu'elle a rencontrés, d'autres meilleures pratiques peuvent être ajoutées à celles énumérées ci-dessus. Les meilleures pratiques peuvent provenir de n'importe quel endroit de l'organisation en fonction des expériences, des défis et de la dynamique globale du marché à laquelle l'organisation est confrontée. Les entrepôts de données et les centres de données d'entreprise deviennent rapidement un élément stratégique pour de nombreuses organisations. Étant donné qu'un entrepôt de données est un projet de grande envergure qui évoluera au fil du temps, il devrait devenir un programme majeur de l'organisation. Les données sont le sang qui coule dans l'organisation ; cela ne changera pas. gestion des données La gestion des données évoluera avec les technologies émergentes, mais l'objectif restera d'aider l'organisation à prendre des décisions mieux informées et plus opportunes. Faites un plan pour démarrer ou améliorer les résultats de votre entrepôt de données en utilisant les meilleures pratiques et en sélectionnant les bons partenaires, les bonnes technologies et les bons logiciels pour vous aider dans votre démarche.

Actian combine l'un des entrepôts de données en nuage hybride les plus rapides de l'industrie avec l'intégration de données en libre-service dans le nuage pour créer de meilleures informations sur les clients. Grâce à une interface simple de type " glisser-déposer ", la plateforme de données Actian permet à tous les membres de l'organisation - des scientifiques des données aux intégrateurs citoyens - de combiner, de nettoyer et d'analyser facilement les données clients provenant de n'importe quelle source et de n'importe quel endroit.

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle est chargée de faire connaître la valeur unique de la plateforme de données Actian , notamment l'intégration de données éprouvée, la gestion des données et l'analyse des données. Elle possède 20 ans d'enregistrement dans l'augmentation du chiffre d'affaires et de la notoriété des solutions d'analyse, de sécurité et d'informatique dématérialisée. Avant de rejoindre Actian, Teresa a géré le marketing des produits dans des entreprises de premier plan telles que Cisco, McAfee et VMware.