Une gestion efficace des données d'entreprise est essentielle à la réussite d'une organisation. Les données facilitent prise de décision, soutiennent analytique avancée et alimentent les technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique, informatique décisionnelle et l'intelligence artificielle. Cependant, la gestion des données historiques, cumulées et dispersées est intrinsèquement complexe.
Les données sont souvent collectées à partir de nombreuses sources, stockées dans différents formats et soumises à des conventions de nommage incohérentes, ce qui rend difficile d'assurer cohérence, leur pertinence et leur accessibilité à l'échelle de 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 mises à disposition à des fins d'analyse et support à la décision.
Qu'est-ce que l'architecture d'un entrepôt de données ?
L'architecture d'un entrepôt de données désigne la planification, la conception et la gestion continue des flux de données vers un environnement d'entrepôt de données et de leur utilisation au sein de celui-ci. Son objectif est de créer une source unique de vérité pour de grands volumes de données provenant de systèmes multiples et variés.
Dans le cadre de cette architecture :
- Les données sont recueillies auprès de sources fiables.
- Les données sont harmonisées et normalisées.
- Les données sont stockées dans un environnement contrôlé et accessible.
- Les données sont transformées en informations, puis en connaissances à des fins de reporting, d'analyse et de prise de décision stratégique.
Une architecture d'entrepôt de données doit support ensemble support cycle de vie des données, notamment la collecte, la gestion de la qualité, le stockage, le transfert et l'amélioration continue, à mesure que la maturité de l'organisation et les besoins en matière d'analyse évoluent.
Les environnements d'entrepôts de données sont généralement partie prenante verspartie 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 stratégiques.
Types d'architectures d'entrepôts de données
Les bases de données transactionnelles ne devraient pas support directement support les charges de travail support , car elles sont optimisées pour les transactions opérationnelles à haut débit, et non pour les requêtes analytiques de longue durée. C'est pourquoi les systèmes transactionnels servent de sources de données, et 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'un entrepôt de données
L'architecture à un seul niveau vise à réduire la redondance des données et à minimiser le volume de données stockées. Elle est rarement utilisée aujourd'hui, mais peut convenir aux petites entreprises dont les besoins en matière d'analyse sont limités.
Limites :
- La combinaison de charges de travail analytiques et transactionnelles entraîne souvent des problèmes de performances.
- Plus difficile à adapter à mesure que le volume de données et les analyses augmentent.
- Séparation insuffisante entre les processus opérationnels et analytiques.
2. Architecture d'entrepôt de données à deux niveaux ( dépôt centralisé)
Ce modèle intègre une couche intermédiaire servant à extraire, transformer et charger (ETL) les données dans un entrepôt de données centralisé.
Parmi les principales fonctionnalités, on trouve :
- Les processus ETL préparent les données en vue de leur analyse.
- Les données sont stockées dans un dépôt centralisé.
- Les outils analytiques se connectent directement à l'entrepôt.
- Des entrepôts de données peuvent être ajoutés pour répondre aux besoins spécifiques de chaque unité opérationnelle.
Cette approche est courante chez les entreprises de taille moyenne ou celles qui commencent à moderniser leurs Fonctionnalités analytiques.
3. Architecture de data warehouse à trois niveaux (dépôt serveur OLAP)
L'architecture à trois niveaux s'appuie sur le modèle à deux niveaux en y ajoutant un serveur OLAP (traitement analytique en ligne) en tant que niveau intermédiaire.
Les avantages du niveau intermédiaire sont les suivants :
- évolutivité améliorée.
- Des performances accrues pour les requêtes complexes et multidimensionnelles.
- Une vue abstraite des données sous-jacentes destinée aux utilisateurs finaux.
Il s'agit de l'une des architectures les plus répandues dans le domaine de l'analyse de données d'entreprise.
Autres variantes architecturales
Les organisations adaptent 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.
- Une architecture en grappes pour gouvernance mondiale ou multirégionale.
Ces modèles peuvent être adaptés à mesure que les organisations intègrent de nouvelles sources de données, se développent à l'international ou adoptent de nouvelles applications.
Les éléments fondamentaux d'une architecture d'entrepôt de données
Une architecture complète d'entrepôt de données comprend généralement :
Sources des données
Bases de données opérationnelles, fichiers, applications et flux de données externes.
L'entrepôt de données
Stockage centralisé de données validées, fiables et soumises à un cadre de gouvernance.
Entrepôts de données
Des référentiels spécialisés, optimisés pour partie prenante .
Serveur OLAP
Permet une analyse rapide et multidimensionnelle ainsi que analytique avancée.
Analyses et outils bi
Applications utilisées par les utilisateurs finaux pour explorer, visualiser et interpréter des données.
L'un des principaux atouts de l'architecture d'un entrepôt de données est sa modularité.
Les entreprises peuvent commencer par une structure de base et ajouter des éléments — tels que des sources de données ou des entrepôts de données — à mesure que leur stratégie en matière de données évolue.
Caractéristiques des architectures efficaces d'entrepôts de données
Une architecture d'entrepôt de données bien conçue devrait :
Support du traitement Support (et non transactionnel)
Les charges de travail opérationnelles doivent être stockées dans des bases de données transactionnelles, qui alimentent l'entrepôt de données.
S'adapter rapidement à la demande en matière d'analyse
À mesure que les entreprises adoptent davantage de solutions en temps réel et analyse prédictive, évolutif deviennent indispensables.
Intégrez facilement de nouvelles sources de données
L'architecture devrait pouvoir évoluer sans nécessiter de refonte en profondeur.
Garantir une sécurité optimale des données
Les entrepôts de données contiennent généralement des données sensibles concernant l'ensemble de l'organisation.
Support pipelines ETL/ELT Support
Les outils doivent être capables de gérer des formats de données variés et en constante évolution.
Restez simple et pratique
Les architectures trop complexes ralentissent les analyses et nuisent à simplicité d'utilisation.
Fournir des données fiables et de haute qualité
Les données doivent être validées, harmonisées et gérées afin de support prise de décision support .
Répondre aux attentes en matière de niveau de service
Cela comprend la disponibilité, la capacité, les performances, la continuité et simplicité d'utilisation.
Entrepôt de données traditionnel vs. entrepôt de données cloud
Les entrepôts de données traditionnels (sur site) ont longtemps servi de moteurs d'analyse pour les entreprises, mais les architectures basées sur le cloud offrent des avantages majeurs :
Avantages des entrepôts de données dans le cloud
- Un espace de stockage quasi illimité et évolutivité optimale.
- Grande flexibilité pour des charges de travail variables.
- Une mobilité et une accessibilité améliorées.
- support meilleure support Big Data et support divers formats.
- déploiement plus rapide.
- Amélioration de reprise après sinistre.
- Une allocation plus efficace des ressources informatiques.
De nombreuses organisations adoptent des architectures hybrides, alliant sur site à la flexibilité du cloud.
Les solutions OLAP prennent support modèles, ce qui permet :
- Analyse multidimensionnelle.
- Analyse des tendances.
- Modélisation.
- Une BI à grande vitesse dans toutes les unités organisationnelles.
Assurer la réussite de l'entreprise grâce à une architecture d'entrepôt de données
La réussite dépend de la compréhension des processus décisionnels propres à chaque unité opérationnelle. Les parties prenantes s'appuient souvent sur des perspectives analytiques, des outils et des indicateurs qui leur sont propres.
Pour leur donner les moyens d'agir :
- Activer libre-service pour l'accès aux données et leur analyse.
- Mettre en place des circuits de retour d'information clairs entre les parties prenantes et les équipes ETL.
- Assurer la collaboration entre les ingénieurs de données, les analystes et gouvernance .
Un entrepôt bien conçu évolue au rythme de l'entreprise, améliorant ainsi l'efficacité, la précision et la confiance dans les décisions fondées sur les données.
Entrepôts de données traditionnels vs entrepôts de données dans le cloud
Comme indiqué précédemment, un entrepôt de données est un ensemble de données provenant de diverses sources, harmonisées afin de constituer une base de données plus complète destinée au traitement analytique primaire, dans le but support de multiples parties prenantes au sein de l'organisation. La différence entre un entrepôt de données traditionnel et un entrepôt de données cloud dans les possibilités offertes par l'informatique en nuage.
Les entrepôts de données dans le cloud permettent à l'entreprise de :
- Profitez d'un espace de stockage illimité, d'une élasticité rapide et évolutivité optimale.
- Améliorer la flexibilité afin de prendre en charge différentes architectures.
- Améliorer la mobilité et l'accès aux données.
- Support analyse des données big data que sur site classiques.
- Se déploie plus rapidement que sur site .
- Bénéficiez d'une solution de reprise après sinistre encore plus fiable.
- Mettre en commun les ressources informatiques de manière plus efficace.
Les entreprises peuvent également faire preuve de créativité et opter pour une solution hybride tirant parti des avantages des architectures sur site dans le cloud afin de support différentes parties prenantes support entrepôt de données.
Les solutions OLAP peuvent être mises à profit dans le cadre de l'une ou l'autre de ces architectures. L'OLAP permet une analyse multidimensionnelle des données, des informations et des connaissances issues de l'entrepôt de données afin de support la modélisation support et l'analyse des tendances au sein de la solution d'entrepôt de données. informatique décisionnelle ) et prise de décision tous les domaines fonctionnels de l'organisation qui utilisent des entrepôts de données peuvent tirer parti de l'OLAP pour obtenir des analyses rapides, efficaces et réactives.
La réussite des solutions d'entrepôt de données repose sur la compréhension prise de décision l'organisation. Chaque partie prenante être traitée différemment, car la manière et le moment où elle prend ses décisions varient. Dans la mesure du possible, permettezutilisateur libre-service modifier la configuration de l'accès aux données et la manière dont celles-ci sont consultées via leurs applications. Les parties prenantes devront fournir un retour d'information sur le traitement ETL afin de s'assurer que les données sont compréhensibles et répondent à leurs besoins. Les parties prenantes et support de l'entrepôt de données support travailler ensemble de manière collaborative et coordonnée pour gérer, faire évoluer et transformer les données et l'entrepôt de données en une solution efficace, performante et économique pour l'organisation.
Actian et la plateforme d'intelligence des données
La plateformeActianData Intelligencea été spécialement conçue pour aider les organisations à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle regroupe métadonnées , gouvernance, la traçabilité, le contrôle de la qualité et l'automatisation au sein d'une seule et même plateforme. Cela permet aux équipes de savoir d'où proviennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre insight en temps réel insight les structures et les 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 replacer les données dans leur contexte métier, permettant ainsi aux équipes de les exploiter de manière plus efficace et responsable. La plateforme Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, garantissant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données à l'échelle de l'entreprise.Demandez votre démonstration personnalisée.
