Une gestion efficace des données d'entreprise est essentielle à la réussite organisationnelle. Les données alimentent prise de décision, soutiennent analytique avancée et nourrissent les technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique, informatique décisionnelle et l'intelligence artificielle. Mais la gestion des données historiques, cumulatives et distribuées est intrinsèquement complexe.
Les données sont souvent collectées à partir de nombreuses sources, stockées dans différents formats et suivent des conventions de nommage incohérentes, ce qui rend difficile d'assurer cohérence, leur signification et leur accessibilité dans toute l'organisation.
Une architecture de architecture d'entrepôt de données permet de relever ces défis en structurant la manière dont les données sont collectées, transformées, stockées et fournies à des fins d'analyse et support à la décision.
Qu'est-ce que l'architecture d'un entrepôt de données ?
L'architecture d'entrepôt de données désigne la planification, la conception et la gestion continue de la manière dont les données sont intégrées et utilisées dans un environnement d'entrepôt de données. Son objectif est de créer une source unique de vérité pour de grands volumes de données provenant de systèmes multiples et divers.
Au sein de cette architecture :
- Les données sont collectées à partir de sources fiables.
- Les données sont rapprochées et normalisées.
- Les données sont stockées dans un environnement contrôlé et accessible.
- Les données sont transformées en informations, puis en connaissances pour la création de rapports, l'analyse et prise de décision stratégique.
Une architecture d'entrepôt de données doit support ensemble support cycle de vie des données, y compris la collecte, la gestion de la qualité, le stockage, le transfert et l'amélioration continue à mesure que la maturité organisationnelle et les besoins analytiques évoluent.
Les environnements d'entrepôts de données sont généralement partie prenante.
Les équipes commerciales, marketing, financières et opérationnelles peuvent partager des données communes, mais chaque partie prenante des besoins spécifiques en matière de modélisation, d'analyse et d'outils en fonction de ses décisions commerciales.
Types d'architectures d'entrepôts de données
Les bases de données transactionnelles ne doivent pas support directement support les charges de travail support , car elles sont optimisées pour les transactions opérationnelles à haut volume, et non pour les requêtes analytiques de longue durée. C'est pourquoi les systèmes transactionnels servent de des sources de donnéeset non comme des moteurs d'analyse.
Vous trouverez ci-dessous les modèles d'architecture d'entrepôt de données les plus courants.
1. Architecture de base (à un seul niveau) d'entrepôt de données
L'architecture à niveau unique vise à réduire la redondance des données et à minimiser les données stockées. Elle est rarement utilisée aujourd'hui, mais peut convenir aux petites organisations ayant des besoins analytiques limités.
Limites :
- Le mélange des charges de travail analytiques et transactionnelles entraîne souvent des problèmes de performances.
- Plus difficile à mettre à l'échelle à mesure que les données et les analyses augmentent.
- Séparation limitée entre les processus opérationnels et analytiques.
2. Architecture de base de données à deux niveaux ( dépôt centralisé)
Ce modèle introduit une couche intermédiaire utilisée pour extraire, transformer et charger (ETL) les données dans un entrepôt de données centralisé.
Les principales caractéristiques sont les suivantes :
- Les processus ETL préparent les données pour l'analyse.
- Les données sont stockées dans un dépôt centralisé.
- Les outils analytiques se connectent directement à l'entrepôt.
- Des data marts peuvent être ajoutés pour répondre aux besoins spécifiques des unités commerciales.
Cette approche est courante pour les organisations de taille moyenne ou celles qui commencent à moderniser leurs Fonctionnalités analytiques.
3. Architecture de base de données en trois niveaux (dépôt serveur OLAP)
L'architecture à trois niveaux s'appuie sur le modèle à deux niveaux en ajoutant un serveur OLAP (traitement analytique en ligne) comme niveau intermédiaire.
Les avantages du niveau intermédiaire comprennent :
- évolutivité améliorée.
- Performances accrues pour les requêtes complexes et multidimensionnelles.
- Une vue abstraite des données sous-jacentes pour les utilisateurs finaux.
Il s'agit de l'une des architectures les plus largement adoptées pour l'analyse d'entreprise.
Variantes architecturales supplémentaires
Les organisations étendent souvent les modèles d'architecture traditionnels afin de mieux gérer les données distribuées, gouvernance et évolutivité. Parmi les variantes, on peut citer :
- Architecture de bus.
- Modèles en étoile.
- Architectures fédérées.
- Distribution basée sur des clusters pour gouvernance mondiale ou multirégionale.
Ces modèles peuvent être adaptés à mesure que les organisations ajoutent de nouvelles sources de données, se développent à l'international ou adoptent de nouvelles applications.
Composants essentiels d'une architecture d'entrepôt de données
Une architecture complète d'entrepôt de données comprend généralement :
Sources de données
Bases de données opérationnelles, fichiers, applications et flux de données externes.
L'entrepôt de données
Stockage centralisé pour des données rapprochées, fiables et contrôlées.
Magasins de données
Référentiels spécifiques à un domaine, optimisés pour partie prenante .
Serveur OLAP
Permet une analyse rapide et multidimensionnelle ainsi qu'analytique avancée.
Analyses et outils bi
Applications utilisées par les utilisateurs finaux pour explorer, visualiser et interpréter les données.
La modularité est l'une des principales valeurs de l'architecture des entrepôts de données .
Les organisations peuvent commencer avec une structure de base et ajouter des composants, tels que des sources de données ou des data marts, à mesure que leur stratégie en matière de données évolue.
Propriétés des architectures efficaces d'entrepôts de données
Une architecture d'entrepôt de données bien conçue doit :
Support du traitement Support (et non transactionnel)
Les charges de travail opérationnelles appartiennent aux bases de données transactionnelles, qui alimentent l'entrepôt.
Évoluez rapidement pour répondre à la demande en matière d'analyse
À mesure que les organisations adoptent davantage le temps réel et analyse prédictive, évolutif deviennent essentielles.
Intégrez facilement de nouvelles sources de données
L'architecture doit évoluer sans nécessiter de refonte importante.
Garantir une sécurité optimale des données
Les entrepôts stockent généralement des données sensibles à l'échelle de l'organisation.
Support pipelines ETL/ELT Support
Les outils doivent pouvoir traiter des formats de données variés et en constante évolution.
Restez simple et gérable
Les architectures trop complexes ralentissent l'analyse et réduisent simplicité d'utilisation.
Fournir des données fiables et de haute qualité
Les données doivent être validées, normalisées et contrôlées afin de support prise de décision support .
Répondre aux attentes en matière de niveau de service
Cela inclut la disponibilité, la capacité, les performances, la continuité et simplicité d'utilisation.
Entrepôt de données traditionnel vs entrepôt de données cloud
Les entrepôts traditionnels (sur site) ont longtemps servi de moteurs d'analyse pour les entreprises, mais les architectures basées sur le cloud offrent des avantages clés :
Avantages des entrepôts de données dans le cloud
- Stockage quasi illimité et évolutivité.
- Haute élasticité pour des charges de travail variables.
- Mobilité et accessibilité améliorées.
- Meilleure support mégadonnées et des formats divers.
- déploiement plus rapide.
- Amélioration de reprise après sinistre.
- Une allocation plus efficace des ressources informatiques.
De nombreuses organisations adoptent des architectures hybrides, combinant sur site avec la flexibilité du cloud.
Les solutions OLAP peuvent support modèles, ce qui permet :
- Analyse multidimensionnelle.
- Analyse des tendances.
- Modélisation.
- BI à haute vitesse dans toutes les unités organisationnelles.
Favoriser la réussite organisationnelle grâce à l'architecture d'entrepôt de données
Le succès dépend de la compréhension du processus décisionnel des différentes unités commerciales. Les parties prenantes s'appuient souvent sur des points de vue analytiques, des outils et des indicateurs uniques.
Pour leur donner les moyens d'agir :
- Activez libre-service pour accéder aux données et les analyser.
- Assurer une communication claire entre les parties prenantes et les équipes ETL.
- Maintenir la collaboration entre les ingénieurs de données, les analystes et gouvernance .
Un entrepôt bien conçu évolue avec l'organisation, améliorant l'efficacité, la précision et la confiance dans les décisions fondées sur les données.
Entrepôts de données traditionnels et entrepôts de données en nuage
Comme nous l'avons mentionné, un entrepôt de données est une collection de données provenant de diverses sources, réconciliées pour former un entrepôt de données plus étendu en vue d'un traitement analytique primaire destiné à support décisions de plusieurs parties prenantes au sein de l'organisation. La différence entre un entrepôt de entrepôt de données cloud traditionnel et un entrepôt de données cloud est liée à la puissance générale de l'utilisation de l'informatique en nuage.
Les entrepôts de données en nuage permettent à l'organisation de
- Profitez d'un stockage illimité, d'une élasticité rapide et d'une évolutivité.
- Améliorer la flexibilité pour prendre en charge différentes architectures.
- Améliorer la mobilité et l'accès aux données.
- Support analyse des données big data mieux que les solutions typiques sur site
- Déploiement plus rapide que les solutions sur site
- reprise après sinistreépreuve du feu.
- Mettre en commun les ressources informatiques de manière plus efficace.
Les organisations peuvent également faire preuve de créativité et utiliser une solution hybride tirant le meilleur des architectures sur site et en nuage pour support résultats de leur entrepôt de données pour les différentes parties prenantes.
Les solutions OLAP peuvent être exploitées pour l'une ou l'autre solution architecturale. L'OLAP permet une analyse multidimensionnelle des données, des informations et des connaissances de l'entrepôt de données afin de support prise de décision support modélisation complexe et l'analyse des tendances de la solution de l'entrepôt de données. informatique décisionnelle 'OLAP peut être utilisé pour des analyses rapides, efficaces et réactives dans tous les domaines fonctionnels de l'organisation qui utilisent des entrepôts de données.
Le succès des solutions d'entrepôt de données repose sur la compréhension des besoins organisationnels en matière de prise de décision . Chaque partie prenante doit être traitée différemment, car la manière et le moment où elle prend des décisions varient. Dans la mesure du possible, permettez à l'utilisateur finallibre-service de modifier la configuration de l'accès aux données dans ses applications et la manière dont il y accède. Les parties prenantes devront donner leur avis sur le traitement ETL afin de s'assurer que les données sont compréhensibles et répondent à leurs besoins. Les parties prenantes et le support entrepôt de données doivent travailler ensemble de manière collaborative et coordonnée pour gérer, faire évoluer et transformer les données et l'entrepôt de données en une solution efficace, efficiente et économique pour l'organisation.
Actian et la plate-forme d'intelligence des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
