Le schéma en étoile est obsolète et passe au cloud

Ceci est le troisième et dernier blog de cette série, pour lire le blog précédent, cliquez ici.

Dans le premier article, je vous ai exhorté à cesser d’utiliser des modèles dimensionnels de schéma en étoile car ils étaient obsolètes. Dans le deuxième article, j’ai expliqué pourquoi les modèles dimensionnels du schéma en étoile étaient obsolètes en utilisant les propres raisons de Ralph Kimball pour justifier le modèle dimensionnel du schéma en étoile.

Déplacez votre lac de données vers le cloud

Le cloud est le meilleur environnement pour un Data Lake moderne. Le cloud computing est la fourniture à la demande de ressources informatiques sur Internet avec une tarification à l’utilisation. Au lieu d’acheter, de posséder et d’entretenir des centres de données et des serveurs physiques, vous pouvez accéder à des services technologiques, tels que la puissance de calcul, le stockage et les bases de données, selon vos besoins auprès d’un fournisseur de cloud. Personnellement, je pense que Google Cloud Platform est la meilleure plateforme de gestion de données sur la planète. Le passage au cloud pour la gestion des lacs de données réduira les coûts par rapport aux architectures sur site.

Stockage

Déplacez votre lac de données vers le cloud et déplacez votre stockage avec lui. Le stockage dans le cloud s’étend automatiquement selon vos besoins. Le stockage en nuage est peu coûteux, rapide et fiable. L’utilisation du stockage dans le cloud permet de réduire les coûts de main-d’œuvre et les frais généraux pour les architectures sur site.

Utiliser un moteur de lac de données moderne

Les moteurs Data Lake modernes sont dans le cloud comme BigQuery. Ils doivent être sans serveur et pouvoir parcourir des milliards de lignes de données en quelques secondes. Ils doivent être en mesure de fournir une certaine mesure de fédération avec d’autres sources de données OLTP et noSQL opérationnelles. Ils doivent pouvoir accéder aux données d’autres clouds publics et s’intégrer aux outils de visualisation de données et aux plates-formes de science des données. Les plates-formes de lac de données modernes basées sur le cloud sont les plates-formes de gestion de données les plus performantes disponibles.

Utiliser plusieurs zones de données dans le lac de données

Les zones de données sont généralement implémentées sous forme de répertoires ou d’ensembles de données. Ingérez/atterrissez les données dans le même format que les systèmes sources dans ce que j’aime appeler la zone de découverte. Intégrez les données joignant les attributs de plusieurs tables dans une table large dans la zone stratégique et faites passer toutes les données maîtrisées à travers l’entreprise dans la zone d’optimisation. Ce processus de zonage des données et de création de tableaux larges aide les utilisateurs de données à mieux comprendre les données et facilite leur utilisation pour prendre de meilleures décisions commerciales.

Passer du reporting à la Business Intelligence

Utiliser des outils de visualisation de données. Ne percez pas en profondeur. Ne créez pas de rapports, recherchez de manière interactive des modèles et des tendances. N’imprimez pas de rapports, partagez des URL de visualisation de données interactives. Je parle d’utiliser des outils comme Tableau, Qlik, Power BI, Looker ou mon Google Data Studio préféré.

Le travailleur du savoir moderne

La compétence principale de nombreux travailleurs du savoir modernes est la capacité de gérer des données dans une feuille de calcul. Alors, commencez le long processus d’amélioration des compétences des travaux de connaissance dans votre organisation. Apprenez-leur SQL et apprenez-leur à utiliser des outils de visualisation de données. Il peut également être avantageux de leur permettre d’utiliser certains outils de science des données citoyennes.

L’expertise des données cloud de Perficient

Notre équipe de cloud, de données et d’analyse peut vous aider dans l’ensemble de votre cycle de vie des données et de l’analyse, de la stratégie de données à la mise en œuvre. Nous vous aiderons à donner un sens à vos données et vous montrerons comment les utiliser pour résoudre des problèmes commerciaux complexes. Nous évaluerons vos problèmes actuels de données et d’analyse et développerons une stratégie pour vous guider vers vos objectifs à long terme.