Entrepôt de données d'entreprise

Votre organisation a-t-elle aujourd'hui besoin d'un entrepôt de données ou d'un entrepôt de données d'entreprise (EDW) ? Les unités fonctionnelles, le personnel, les services et les autres actifs de l'organisation support vision et la mission de l'organisation. Une organisation peut avoir des stratégies, des tactiques et des activités opérationnelles qui sont mises en œuvre pour répondre à la vision et à la mission globales de l'organisation au service de ses clients. Pour être performant aujourd'hui, il faut utiliser la puissance des données, soutenue par les innovations dans le domaine des technologies de l'information. Chaque jour, des personnes et des technologies de pointe prennent des décisions pour support réussite de l'organisation. Les données sont à l'origine des décisions.

Aujourd'hui, l'un des outils essentiels est l'entrepôt de données d'entreprise (EDW), qui support de prendre des décisions efficaces en s'appuyant sur une source unique de vérité dans l'ensemble de l'organisation. L'organisation doit travailler comme une équipe performante, en échangeant des données, des informations et des connaissances pour prendre des décisions, et l'EDW joue un rôle central. Au fur et à mesure que les organisations déplacent leur informatique vers le Cloud, l'EDW se transforme et s'y déplace également, ce qui améliore encore la prise de décision l'organisation.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données d'entreprise ?

Un entrepôt de données d'entreprise est un dépôt central de données pour support une chaîne de valeur d'interactions de pratiques commerciales entre toutes les unités fonctionnelles au sein de l'organisation. Également connu sous le nom d'entrepôt de données EDW, il permet de collecter des données à partir de sources multiples et de les normaliser afin de prendre des décisions analytiques éclairées fondées sur des données dans l'ensemble de l'organisation pour les services et les produits fournis et pris en charge par ses clients. Les données sont transformées en informations, les informations en connaissances et les connaissances en décisions pour l'analyse et l'informatique décisionnelle (BI). Les capacités de reporting de l'entrepôt de données de l'entreprise tirent parti de l'entrepôt de données de l'entreprise pour fournir à l'organisation les informations nécessaires sur l'entreprise et les clients.

L'architecture de l'entrepôt de données d'entreprise utilise un processus d'extraction, de transformation et de chargement(ETL) pour ingérer, consolider et normaliser les données en vue de leur utilisation par l'organisation. Les données sont modélisées sur la base des décisions qui doivent être prises par les parties prenantes et mises dans un format cohérent pour être utilisées et consommées avec des technologies et des applications intégrées. Les équipes de vente, de marketing et autres de l'organisation peuvent utiliser l'EDW pour avoir une vue d'ensemble de l'organisation et des clients desservis. La mise en œuvre de l'EDW à l'aide de l'informatique dématérialisée est un atout, car la puissance des technologies dématérialisées permet aujourd'hui de rendre les données accessibles partout et à tout moment.

Les exigences de base de l'entrepôt de données d'entreprise qui constituent le système EDW comprennent, sans s'y limiter, les éléments suivants :

• Sources de données - bases de données, y compris une base de données transactionnelle, et autres fichiers de différents formats
• Moteur de transformation des données - Outils ETL (généralement un outil tiers externe)
• La base de données EDW dépôt elle-même
• L'administration de la base de données pour la création, la gestion et la suppression des tables de données, des vues et des procédures.
• Outils pour l'utilisateur final permettant d'accéder aux données ou d'effectuer des analyses et de l'informatique décisionnelle

L'exploitation de données provenant de multiples silos de données dans un dépôt données unifié contenant toutes les données de l'entreprise est très efficace. Un EDW est une plate-forme de base de données multidimensionnelles que les différentes parties de l'organisation peuvent utiliser. L'EDW contient des informations actuelles et historiques qui peuvent être facilement modifiées, y compris le modèle, pour support changements des besoins de l'entreprise. Les EDW peuvent support rapidement des sources de données supplémentaires sans avoir à repenser le système. Au fur et à mesure que l'organisation apprend à utiliser les données et donne son avis, la solution peut se transformer rapidement support 'organisation et les parties prenantes aux données. Au fur et à mesure que l'organisation évolue, les données de l'EDW peuvent évoluer rapidement.

Entrepôt de données d'entreprise vs. Data Mart

Un entrepôt de données d'entreprise devient une source unique de vérité pour les décisions organisationnelles qui nécessitent une collaboration entre plusieurs domaines fonctionnels de l'organisation. L'EDW peut être mis en œuvre sous la forme d'une architecture à un niveau, toutes les unités fonctionnelles accédant aux données de l'entrepôt. L'EDW peut également être mis en œuvre avec l'ajout de Data Marts (DM). La différence entre le DM et l'EDW est que le DW est beaucoup plus petit et ciblé qu'un entrepôt de données d'entreprise. Les services d'entrepôt de données d'entreprise sont également destinés à l'ensemble de l'organisation, alors qu'un Data Mart est généralement destiné à un seul secteur d'activité au sein de l'organisation.

Les Data Marts contiennent des données de domaine ou des données fonctionnelles uniques, telles que des données de vente ou de marketing. Le data mart peut étendre l'utilisation de l'EDW à l'aide d'une architecture à deux niveaux tirant parti de capacités sur site et/ou dans le nuage qui utilisent l'EDW comme source de données pour des cas d'utilisation spécifiques. Les data marts impliquent généralement l'intégration d'un nombre limité de sources de données et se concentrent sur un seul secteur d'activité ou une seule unité fonctionnelle. La taille d'un data mart est exprimée en gigaoctets, contre des téraoctets pour un EDW. Les data marts ne doivent pas nécessairement utiliser un EDW comme source de données, mais peuvent utiliser d'autres sources spécifiques aux besoins.

Les organisations peuvent vouloir utiliser un ou plusieurs datamarts pour renforcer la sécurité de l'EDW en limitant l'accès aux données spécifiques à un domaine par le biais du datamart en cas d'utilisation d'une architecture à deux niveaux. Une organisation peut également utiliser le data mart pour réduire la complexité de la gestion de l'accès aux données de l'EDW pour un seul secteur d'activité.

Le choix entre un EDW et un data mart n'est pas forcément l'un ou l'autre. Les deux sont utiles. N'oubliez pas que l'objectif est de fournir des données pour une support décision performante au sein de l'organisation. L'EDW permet d'avoir une vision plus globale de l'organisation pour fournir et soutenir les services de l'entreprise. Les datamarts peuvent compléter l'EDW pour optimiser les performances et la fourniture de données. Dans l'ensemble, les performances de l'entreprise en matière de décisions, de reporting, d'analyse et d'informatique décisionnelle sont mieux assurées par une solution qui couvre l'ensemble de l'organisation. Une vision complète de la valeur des clients, des produits, des tactiques et des opérations qui support vision et la mission de l'organisation avantage tous les membres de l'organisation, y compris aux clients.

Les Data Marts sont plus faciles et plus rapides à déployer qu'un EDW et coûtent moins cher. Une ligne d'activité peut rapidement tirer profit d'une solution qui peut être déployée plus rapidement avec une portée limitée, moins de parties prenantes, moins de modélisation et de complexité d'intégration qu'un EDW. Le data mart sera conçu spécifiquement pour cette ligne d'activité afin de support sa capacité à travailler de manière coordonnée et collaborative au sein de sa fonction. Cela peut contribuer à créer un avantage concurrentiel par rapport à la concurrence en permettant une meilleure analyse des données pour l'support décision au sein d'un secteur d'activité ou d'une unité fonctionnelle spécifique.

L'entrepôt de données d'entreprise et l'informatique dématérialisée

L'entrepôt de données d'entreprise (EDW) en nuage tire parti de la valeur du nuage de la même manière que de nombreux autres services en nuage qui sont en train de devenir la norme pour de nombreuses organisations. L'EDW lui-même peut être mieux adapté pour résider dans le nuage plutôt que sur site. Le nuage fournit :

• La flexibilité de développer et de modifier les services de manière agile.
• La possibilité de s'étendre presque à l'infini.
• L'assurance d'une meilleure continuité des activités.
• La possibilité d'éviter les dépenses en capital (CapEx).

Les organisations peuvent toujours choisir d'élaborer des solutions hybrides pour l'EDW qui tirent parti des capacités de l'organisation sur site et des capacités des fournisseurs dans le nuage. L'EDW doit être planifié à l'aide d'une expertise axée sur les contraintes organisationnelles et les objectifs commerciaux pour les meilleures solutions à long terme qui peuvent tirer parti de la facilité d'utilisation et de l'amélioration continue de la solution EDW. Cette expertise inclut l'utilisation de Data Marts dans la solution pour un maximum d'avantage pour l'organisation.

Conclusion

L'architecture des EDW peut s'avérer difficile pour rassembler les données de l'organisation dans une seule base de données, en particulier toutes simultanément. Les organisations devraient concevoir des solutions globales et les déployer progressivement, en commençant par des défis commerciaux spécifiques ou des secteurs d'activité particuliers. Cela permettra de créer des modèles de réussite pour améliorer l'étape suivante. Cela permettra également d'accélérer la livraison d'une solution qui peut être avantage l'organisation sans que la solution complète ne soit achevée.

Dans de nombreux cas, une organisation ne peut pas se contenter de silos de données de ligne de métier. Elle a besoin d'un entrepôt de données d'entreprise pour obtenir une vue complète des clients, des produits, des opérations et autres, afin de prendre les décisions les plus avantage l'ensemble de l'entreprise. Oui, les architectures d'entrepôt de données d'entreprise peuvent être douloureuses. Dans la plupart des cas, vous pouvez procéder à un déploiement progressif, en commençant par des domaines spécifiques ou des défis commerciaux. Cela vous permettra d'apporter plus rapidement de la valeur ajoutée et d'évoluer vers l'objectif holistique que votre EDW est censé servir.

La puissance d'un dépôt inter-organisationnel de données significatives permettant une meilleure prise de décision et globalement une meilleure prestation de services et une meilleure support au client l'emporte sur les défis posés par l'architecture. Une organisation qui y parvient avec succès améliorera sa capacité de commercialisation, ses ventes et, d'une manière générale, ses relations avec ses clients. La connaissance des données commerciales permettra également à l'organisation de positionner ses actifs internes de manière plus appropriée sur la base des améliorations apportées à la connaissance des données, à l'analyse et à l'informatique décisionnelle.

La gestion et l'utilisation des données pour une organisation doivent être effectuées de manière efficace, efficiente et économique afin d'obtenir une valeur ajoutée. Les données sont l'élément vital de l'organisation qui soutient la viabilité à long terme de l'organisation elle-même. Une organisation qui n'est pas informée et qui ne considère pas les données comme un point de litige pour les performances et les décisions des services de l'entreprise peut se retrouver en option sur le marché. Un EDW peut aider l'organisation à répondre à ses besoins actuels et futurs en matière de décisions commerciales.

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.