L'investissement dans les entrepôts de données augmente rapidement et devrait atteindre 51,18 milliards de dollars d'ici 2028, car la technologie devient un rouage vital pour les entreprises qui cherchent à être davantage axées sur les données en utilisant des analyses avancées.
Les entrepôts de données ne sont bien sûr pas un nouveau concept. Ils ont commencé comme de grandes bases de données contenant toutes sortes de données que les responsables informatiques pensaient pouvoir s'avérer utiles à un moment donné. Et ils avaient raison, sauf que « utile » est devenu « critique », laissant les architectures d'entrepôt de données traditionnelles incapables de répondre aux exigences d'analyse.
Les entrepôts de données modernes n'ont que peu de rapport avec les générations passées de systèmes statiques d'aide à la décision. Les organisations pionnières dans les secteurs verticaux ont rapidement identifié ce changement et placent rapidement les entrepôts de données modernes au cœur de leur prise de décision.
En consolidant et en enrichissant les actifs de données provenant de sources disparates dans toute l'entreprise, ces entrepôts de nouvelle génération permettent aux entreprises de déployer des analyses avancées – l'examen autonome (ou semi-autonome) des données à l'aide de techniques de pointe telles que l'apprentissage automatique et le traitement d'événements complexes. Les analyses avancées révèlent des informations plus approfondies et peuvent faire des recommandations et des prédictions.
Cette transformation peut être réalisée grâce à des fonctionnalités supplémentaires qui permettent d'extraire et d'intégrer les données de manière innovante, et à une philosophie de conception sans code qui transforme les entrepôts de données en centrales d'analyse. Les utilisateurs finaux deviennent libres de prendre en charge leur « destin de données » sans compter sur des spécialistes de la technologie pour les aider à atteindre leurs objectifs commerciaux.
Plus de données, plus exigeant
"Alors que l'analyse de données est devenue l'avant-garde de la gestion des données, les entrepôts de données ont été transformés en fonction du besoin d'agilité, d'évolutivité et de processus de développement itératifs", explique Ibrahim Surani, PDG d'Astera Software. "Les entrepôts de données cloud, par exemple, offrent désormais un ensemble robuste de fonctionnalités et d'évolutivité, y compris le réglage automatique, l'évolutivité à la demande et des performances qui répondent aux charges de travail les plus exigeantes."
Les entrepôts de données doivent également automatiser l'intégration de divers flux de données d'un volume, d'une variété et d'une vitesse sans précédent sur une plate-forme unique. Cet environnement de plus en plus complexe a nécessité le passage à des techniques de chargement accéléré qui sont d'un ordre de grandeur plus rapides que tout ce que l'on connaît dans les entrepôts de la génération précédente.
Seuls les entrepôts de données modernes peuvent gérer les intégrations de ces données rapidement et à grande échelle.
Cela est particulièrement évident dans le passage des modèles d'extraction-transformation-charge (ETL) aux approches d'extraction-charge-transformation (ELT). Dans ce scénario, les transformations sont effectuées par la capacité de calcul principale de l'entrepôt de données lui-même, plutôt que de déplacer les données vers un serveur intermédiaire distinct pour le traitement.
Les plates-formes d'automatisation d'entrepôt de données de dernière génération, telles que Astera Centerprise, tirent parti de la conception sans code, automatisant de nombreux niveaux de fonctionnalité et mettant le pouvoir entre les mains des unités commerciales.
Grâce à la génération de pipeline ETL/ELT sans code, les utilisateurs peuvent transférer les données de leur source vers leur entrepôt cible par de simples actions de glisser-déposer. L'ajout de fonctionnalités de modélisation de données agiles supplémentaires dans le produit permet de mettre à jour et de redéployer les modèles, ce qui permet aux architectures de données d'évoluer en permanence pour répondre aux besoins des utilisateurs.
Simplifier les workflows d'analyse
En supprimant la nécessité de programmation et de codage SQL complexe, ces plateformes permettent aux experts du domaine et des données de créer et de gérer des entrepôts de données. Surani ajoute :
« Cette fonctionnalité élimine les divers transferts qui ont lieu dans une approche « en cascade ». Cela justifie en soi l'adoption d'outils sans code.
En permettant un prototypage et des révisions rapides, l'approche sans code de Centerprise prend en charge une boucle de rétroaction continue qui facilite la mise sur le marché rapide, tout en garantissant que le produit résultant répond toujours aux besoins des utilisateurs.
"Les outils sans code fournissent un environnement unifié pour créer un entrepôt de données à l'aide d'une interface utilisateur visuelle pointer-cliquer", ajoute Surani. « En mettant l'accent sur l'expérience utilisateur et la productivité, ces outils réduisent les besoins en compétences pour créer et gérer un entrepôt de données. D'être des magasins de données complexes accessibles uniquement à quelques experts, les entrepôts de données sont désormais disponibles pour une base d'utilisateurs beaucoup plus large.
L'évolution des entrepôts de données suit un continuum standard, de sorte que les entreprises peuvent s'attendre à plus d'avantages, prédit Surani.
"Toute courbe technologique d'entreprise commence dans le domaine technologique, puis descend vers les utilisateurs semi-techniques et avancés, avant de devenir directement disponible pour les utilisateurs ordinaires", explique-t-il.
"Nous pouvons nous attendre à ce que les outils d'intégration, d'entreposage, d'analyse et de visualisation des données évoluent pour être aussi utilisables que les outils de productivité bureautique – et continuent de fournir la puissance et la flexibilité qui sont aujourd'hui principalement connues des scientifiques et des ingénieurs des données."
Pour en savoir plus, visitez :https://www.astera.com/products/centerprise-data/
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