Que sont-ils et comment choisir

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données, ou entrepôt de données d’entreprise (EDW), est un système pour agréger vos données à partir de plusieurs sources, afin qu’elles soient faciles d’accès et d’analyse. Les entrepôts de données stockent généralement de grandes quantités de données historiques qui peuvent être interrogées par les ingénieurs de données et les analystes commerciaux à des fins de veille économique.

Au lieu d’avoir uniquement accès à vos données dans des sources individuelles, un entrepôt de données canalisera toutes vos données provenant de sources disparates (systèmes transactionnels, bases de données relationnelles et bases de données opérationnelles) en un seul endroit. Une fois dans l’entrepôt, il est accessible et utilisable dans toute l’entreprise pour obtenir une vue globale de vos clients. Lorsque vos données sont au même endroit, vous pouvez analyser les données connexes provenant de différentes sources, faire de meilleures prévisions et, en fin de compte, prendre de meilleures décisions commerciales.

Il existe deux façons de mettre en œuvre un nouvel entrepôt de données. Vous pouvez en avoir un sur place, conçu et entretenu par votre équipe à votre emplacement physique, ou vous pouvez utiliser un entrepôt de données en nuage— qui vit entièrement en ligne et ne nécessite aucun matériel physique. L’architecture d’entrepôt de données cloud facilite la mise en œuvre et la mise à l’échelle, et ils sont généralement moins chers que les systèmes d’entrepôt de données sur site. Ci-dessous, nous discuterons de ce qu’il faut considérer et de vos options pour les meilleurs entrepôts de données.

Entrepôts de données et bases de données : en quoi sont-ils différents ?

Les bases de données et les entrepôts de données sont liés mais pas identiques.

UN base de données est un moyen d’enregistrer et d’accéder à des informations à partir d’une source unique. Une base de données gère souvent des données en temps réel pour prendre en charge les processus métier quotidiens tels que le traitement des transactions.

UN entrepôt de données est un moyen de stocker des informations historiques à partir de plusieurs sources pour vous permettre d’analyser et de générer des rapports sur les données connexes (par exemple, vos données de transaction de vente, les données de l’application mobile et les données CRM). Contrairement à une base de données, les informations ne sont pas mises à jour en temps réel et conviennent mieux à l’analyse des données des tendances plus larges.

Entrepôts de données et lacs de données : en quoi ils sont différents

Un lac de données sert à stocker toutes les données brutes qui peuvent ou non encore avoir un cas d’utilisation prévu. D’autre part, un entrepôt de données contient des données déjà traitées et filtrées, prêtes à être utilisées et analysées.

Un lac de données, hébergé sur des plateformes de Big Data comme IBM ou Hadoop, est idéal pour les data scientists et les analystes pour stocker des données brutes jusqu’à ce qu’ils sachent ce qu’ils veulent en faire ou comme référentiel pour stocker de grandes quantités de données non structurées.

Un entrepôt de données est parfait pour donner accès à des données structurées et semi-structurées à plusieurs utilisateurs professionnels afin qu’ils puissent exécuter des requêtes et prendre des décisions rapidement.

Quand et pourquoi utiliser un entrepôt de données

Si vous êtes ennuyé de les informations que vos outils d’analyse actuels peuvent fournir, il est temps d’intégrer un entrepôt de données dans votre pile technologique. Vous pourrez plonger plus profondément que vous ne le pouvez avec une gestion de base de données individuelle.

Quand utiliser un entrepôt de données

Vous devriez envisager un entrepôt de données si vous souhaitez :

• stocker toutes vos données historiques dans un référentiel central
• analysez vos applications Web, mobiles, CRM et autres en un seul endroit
• obtenez des informations commerciales plus approfondies que les outils d’analyse traditionnels en interrogeant les données directement avec SQL
• permettre à plusieurs personnes d’accéder simultanément au même ensemble de données

Pourquoi utiliser un entrepôt de données

L’entreposage de données vous aide répondre à ces questions analytiques difficiles que votre conseil peut poser et qu’il n’est pas possible de résoudre avec votre outil d’analyse de données standard. Les rapports et les analyses que vous exécutez dans les entrepôts de données peuvent inclure des éléments de chacune des sources de données auxquelles vous vous êtes connecté, ce qui est assez puissant ! Cette intégration de données signifie que vous pouvez analyser les données de votre site Web et de votre application, ainsi que d’autres plates-formes que vous pouvez utiliser, telles que Salesforce, Zendesk, Stripe, etc.

Par exemple, Google Analytics peut vous donner une bonne idée des actions des clients sur votre site Web ou votre application. Cependant, vous êtes limité à poser des questions auxquelles il est possible de répondre avec le nombre de variables, de propriétés et de types de graphiques qu’il fournit. Lorsque vous connectez Google Analytics à votre entrepôt de données, vous pouvez lier ces informations aux données de votre CRM, de votre plateforme de vente, etc., pour une vue complète de vos clients.

Lorsque vous avez toutes vos données au même endroit, vous pouvez exécuter efficacement des requêtes directement dans votre entrepôt ou via un outil d’informatique décisionnelle comme Tableau, Looker ou Mode pour automatiser et visualiser ces requêtes et faciliter la prise de décision.

6 facteurs à prendre en compte lors du choix d’un entrepôt de données

Vous connaissez maintenant les avantages d’un entrepôt de données, mais comment en choisir un ? Tenez compte de ces facteurs lorsque vous déterminez quel entrepôt de données répond le mieux aux besoins de votre entreprise.

1. Types de données

Il y a trois types de données que vous voudrez peut-être stocker pour votre entreprise : structuré, non structuré et semi-structuré. La plupart des entrepôts de données prennent en charge la gestion des données structurées et semi-structurées, mais les données non structurées conviennent mieux aux lacs de données.

• Données structurées sont des données quantifiables qui peuvent être soigneusement organisées en lignes et en colonnes (par exemple, des enregistrements de ventes ou des contacts clients).
• Données non structurées sont des données qui ne peuvent pas être facilement gérées et analysées. Pensez à du contenu écrit (comme des articles de blog ou des réponses à des questions d’enquête ouvertes), des images, des vidéos, des fichiers audio et des fichiers PDF. Si vous cherchez à stocker des données purement non structurées, vous devriez envisager un lac de données au lieu d’un entrepôt de données.
• Données semi-structurées est un mélange de données structurées et non structurées. Prenez un e-mail, par exemple. Le contenu de cet e-mail n’est pas structuré, mais il y a des aspects quantifiables dans l’e-mail, tels que qui l’a envoyé, quand il l’a envoyé, quand il a été ouvert, etc. De même, une image elle-même n’est pas structurée, mais vous avez aussi souvent accès à des données structurées, comme le moment où la photo a été prise, le type d’appareil, la taille de la photo, les balises géographiques, etc.

Si les données semi-structurées sont essentielles pour vous, BigQuery et Snowflake sont deux entrepôts de données connus pour avoir la meilleure infrastructure pour prendre en charge le stockage et les requêtes pour les données semi-structurées.

2. Mise à l’échelle pour le stockage de données

La plupart des entrepôts de données vous permettent généralement de stocker d’énormes quantités de données sans trop de frais généraux. Vous n’aurez probablement pas besoin de plus que ce qu’ils offrent, surtout si l’analyse est le cas d’utilisation principal.

Cependant, vous voudrez considérer comment un entrepôt particulier fait évoluer le stockage de données en période de demande. Par exemple, Amazon Redshift vous demandera de ajouter manuellement plus de nœuds (les structures de base de l’entreposage de données qui stockent les données et exécutent les requêtes) lorsque vous avez besoin de plus de puissance de stockage et de calcul. D’autre part, Snowflake offre un fonction de mise à l’échelle automatique qui ajoute et supprime dynamiquement des clusters de nœuds selon les besoins.

3. Mise à l’échelle des performances

La performance d’un entrepôt de données fait référence à la vitesse d’exécution de vos requêtes et la manière dont vous maintenez cette vitesse en période de forte demande. Comme vous pouvez l’imaginer, la mise à l’échelle des performances et le stockage des données sont étroitement liés. Comme le stockage, les performances augmenteront à mesure que vous augmenterez les nœuds de votre entrepôt.

De nos jours, la vitesse n’est plus un problème. Chaque entrepôt est à peu près aussi rapide que les autres. Ce que vous voulez vraiment prendre en compte en matière de performances, c’est combien de contrôle vous voulez sur votre vitesse.

Comme les balances de stockage d’un entrepôt de données, vous pouvez ajouter et supprimer des nœuds pour des requêtes plus rapides. Pour certains entrepôts, comme Redshift, vous devez le faire manuellement, mais vous pourrez le régler aussi précisément que vous le souhaitez. Pour d’autres, comme Snowflake, cela arrivera automatiquement pour une expérience pratique.

4. Entretien

Vous souhaitez probablement que vos ingénieurs se concentrent sur la construction et la maintenance de vos produits au lieu de se soucier des pipelines ETL et de la gestion quotidienne de votre entrepôt, surtout si vous avez une petite équipe. Dans ce cas, vous aurez besoin d’un entrepôt de données à optimisation automatique comme BigQuery, Snowflake ou IBM Db2.

Cependant, en maintenant votre entrepôt manuellement, les architectes d’entrepôt de données expérimentés peuvent avoir plus de contrôle et de flexibilité pour l’optimiser précisément en fonction des besoins de votre entreprise. Si vous voulez ce niveau de contrôle sur les performances et les coûts de votre entrepôt, Redshift et PostgreSQL sont vos meilleures options.

5. Écosystème

Envisagez d’utiliser un entrepôt de données dans l’écosystème des applications que vous utilisez déjà. Par exemple, Azure Synapse Analytics fait partie de l’écosystème des produits Microsoft, Redshift dans AWS et BigQuery dans l’écosystème Google Cloud. Cela simplifiera la mise en œuvre puisque vous avez déjà une infrastructure en place.

Sinon, vous aurez besoin de vos ingénieurs pour développer plusieurs pipelines ETL personnalisés pour amener vos données là où elles doivent être. Vous devrez peut-être encore écrire un ETL personnalisé pour obtenir des données dans votre entrepôt à partir de sources de données spécifiques, mais l’objectif est de minimiser ce travail.

6. Coût

De nombreux facteurs entrent dans la tarification de l’entrepôt de données, notamment stockage, taille de l’entrepôt, temps d’exécution et requêtes. Pour Redshift, vous payez par heure en fonction des nœuds ou par octets scannés. BigQuery, cependant, propose à la fois un modèle forfaitaire et un modèle par requête. Snowflake, IBM Db2 et Azure sont basés sur le stockage et le temps de calcul.

En fin de compte, vous voulez choisir l’entrepôt de données qui fera ce dont vous avez besoin, pas seulement l’option la moins chère.

PostgreSQLName est une excellente option gratuite pour les entreprises avec un budget limité et a encore beaucoup de fonctionnalités. Lorsque vous êtes prêt à effectuer la mise à niveau, il est facile de changer d’entrepôt de données, surtout si vous utilisez une plate-forme de données client telle que Segment qui peut communiquer de manière transparente entre les deux entrepôts.

Le meilleur entrepôt de donnéesça en 2022

Vous devriez avoir une bonne idée de ce dont vous avez besoin en fonction des facteurs ci-dessus. Voici comment se comparent les meilleurs entrepôts de données du marché. La bonne nouvelle est qu’ils s’intègrent tous à Segment, vous pouvez donc charger vos données en quelques minutes.

Trouvez le bon entrepôt de données pour votre entreprise

Prêt à ajouter un entrepôt de données à votre pile ? Avant de choisir un outil, n’oubliez pas de considérer :

• le type et la quantité de données que vous souhaitez stocker
• dans quelle mesure en avez-vous besoin pour évoluer ?
• à quelle vitesse avez-vous besoin de vos questions
• que vous souhaitiez une maintenance manuelle ou automatique
• la compatibilité de l’entrepôt de données avec votre pile technologique existante
• le coût

Une fois que vous avez choisi un entrepôt de données, vous serez en mesure d’obtenir un meilleur accès aux données de votre entreprise. Vous serez en mesure de l’analyser, d’identifier les tendances, de faire de meilleures prévisions pour l’avenir et, en fin de compte, de prendre de meilleures décisions commerciales.