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Qu'est ce qu'un Data Warehouse ? (Entrepôt de données)

Un entrepôt de données (Data Warehouse) est crucial pour stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données. Découvrez son fonctionnement et ses avantages dans cet article.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
9/7/2024

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Le Big Data génère aujourd'hui toujours plus de données.

Ces données, envoyées ensuite dans un pipeline de données sont parfois répartie à l'aveugle dans les cloud / et base de données et restent pour la plupart à l'abandon car elles sont trop brutes pour être utilisées.

Traiter de grandes quantités de données, souvent hétérogènes, en un temps limité pour en extraire des insights pertinents est un défi quotidien que peu d'entreprises parviennent encore à maîtriser pleinement.

C'est une des premières étapes qui permettent de construire un pipeline de données efficace pour un Data Engineer.

L'une des étapes de cette stratégie est de passer par la création d'un entrepôt de données, aussi appelé Data Warehouse.

Découvrez son fonctionnement et ses avantages.

Introduction aux entrepôts de données

Le concept de l'entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon, un informaticien américain. Ce concept visait à créer une base de données orientée sur des sujets spécifiques, intégrée, historisée, non volatile, et uniquement destinée aux processus d’aide à la décision.

Définition et rôle d'un entrepôt de données

Un Data Warehouse est crucial pour stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données. Il fonctionne comme un référentiel central, regroupant des données issues de bases de données transactionnelles. 

Cette technologie rassemble des données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de différentes sources, dans le but d’offrir une vue unifiée aux analystes et aux utilisateurs professionnels. Elle améliore la Business Intelligence (BI) en facilitant l'analyse et le reporting commercial, ce qui facilite les enregistrements passés et l'optimisation des opérations commerciales.

Différences entre une base de données opérationnelle et un entrepôt de données

Un entrepôt de données se distingue d'une base de données opérationnelle par ses objectifs et sa structure. La base de données gère les transactions courantes de manière efficiente, utilisant un modèle de données normalisé pour optimiser les performances et répondre aux besoins opérationnels quotidiens (ventes, stocks…). 

De son côté, l'entrepôt de données est axé sur l'analyse stratégique à long terme, intégrant des données historiques de diverses sources. Il utilise des modèles de données dénormalisés pour simplifier les requêtes analytiques complexes.

Architecture d'un entrepôt de données

À l’ère du Big Data, un schéma dans un Data Warehouse définit plusieurs méthodes pour structurer le système avec des entités de base de données. Voici les trois principaux types de schémas dans un entrepôt de données.

Modèle en étoile, en flocon et en constellation

Un entrepôt de données peut organiser les données stockées en utilisant principalement trois modèles de modélisation : 

  • Le modèle en étoile avec des données organisées autour d'une table centrale de faits, qui contient les mesures numériques, entourée de plusieurs tables de dimensions qui contiennent les attributs descriptifs.

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  • Le modèle en flocon de neige est une évolution du schéma en étoile, dans lequel les tables de dimensions du modèle en étoile sont décomposées en fonction de leurs hiérarchies.
  • Le modèle en constellation combine plusieurs schémas en étoile partageant des dimensions communes, intégrant ainsi plusieurs tables de faits et des dimensions qui peuvent être communes ou distinctes.

Processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)

Le processus d’ETL d'un Data Warehouse comprend trois phases essentielles :

  1. Extraction des données depuis les applications et les bases de données de gestion et de production (ERP, CRM, SGBDR, fichiers, etc.).
  2. Transformation de ces données pour les consolider et les harmoniser.
  3. Chargement des données dans les applications cibles ou les systèmes décisionnels.

ETL ou ELT ? Lequel choisir ?

Pour choisir entre un processus ETL ou ELT, nous vous conseillons de lire notre article sur cette thématique !

Conception et gestion d'un entrepôt de données

Modélisation dimensionnelle et modélisation en étoile 

Comme évoqué ci-dessus, la conception d'un entrepôt de données utilise souvent la modélisation dimensionnelle, notamment le modèle en étoile. Ce modèle présente plusieurs avantages : 

  • Il est facile à comprendre et à utiliser pour les requêtes analytiques.
  • Ce type de modélisation en étoile améliore les performances en rendant les relations entre les données intuitives.
  • Il s'adapte bien aux modèles OLAP.
  • Il évite les jointures entre les tables, ce qui permet d'optimiser les performances de recherche.

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Gestion des mises à jour et des requêtes

Pour la gestion des mises à jour et des requêtes SQL, les processus ETL permettent de mettre à jour régulièrement les données tout en maintenant leur cohérence. L'optimisation des requêtes, par des techniques comme l'indexation et la partition des données, assure des temps de réponse rapides. Ces pratiques garantissent la performance et l'utilité continue de l'entrepôt de données pour les utilisateurs.

Avantages et cas d'utilisation des entrepôts de données

Consolidation de données provenant de multiples sources

Un entrepôt de données offre l'avantage de consolider des données provenant de différentes sources, telles que des bases de données transactionnelles, des systèmes ERP et des fichiers plats. Cette centralisation permet aux entreprises d'avoir une vue globale et cohérente de leurs informations, facilitant l'accès et la gestion des données entre les équipes.

Prise de décision basée sur des analyses approfondies

Un Data Warehouse permet également une prise de décision basée sur des analyses de données approfondies. En stockant des données historiques et en offrant des capacités de requêtes avancées, les entrepôts de données aident le Data Analyst et les décideurs à identifier des tendances, évaluer des performances et prendre des décisions stratégiques éclairées, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.

Support des processus d'analyse prédictive et de business intelligence

En outre, les entrepôts de données supportent les processus d'analyse prédictive et de business intelligence. En intégrant des outils d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, ils permettent d'anticiper des résultats futurs et de générer des insights actionnables, renforçant la compétitivité et l'innovation des entreprises.

Tendances et innovations dans le domaine des entrepôts de données

Entrepôts de données cloud

Les entrepôts de données cloud, tels que Amazon Redshift et Google BigQuery, sont de plus en plus populaires en raison de leur flexibilité et évolutivité. Ils permettent aux entreprises de gérer et analyser de vastes volumes de données sans se soucier des infrastructures physiques. Ceci offre un accès rapide aux données et une intégration facile avec d'autres services cloud. 

Intégration avec l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les entrepôts de données transforme l'analyse des données. Les capacités avancées d'IA et de ML automatisent l'analyse, détectent des tendances et prédisent des résultats futurs, améliorant ainsi la qualité des données et fournissant des insights plus précis. 

Le Data Warehouse est un incontournable des métiers de la Data. Si vous souhaitez vous initier à ces métiers, DataBird vous propose la formation Data Analyst à Paris et la formation Data Analyst à distance, qui s’adressent à tous les profils.

Quelles différences entre un Data Lake et un Data Warehouse ?

Un Data Warehouse et un Data Lake sont deux structures de stockage de données distinctes, chacune adaptée à des besoins spécifiques en matière de gestion et d'analyse de données. Le Data Warehouse est une solution centralisée et structurée qui consolide des données provenant de sources variées pour fournir une vue globale et cohérente des informations de l'entreprise.

Il est conçu pour des analyses rapides et fiables, utilisant un schéma prédéfini pour garantir la qualité des données.

En revanche, un Data Lake est un référentiel de données plus flexible et évolutif, capable de stocker des données brutes et non structurées à grande échelle. Il permet aux utilisateurs d'explorer les données de manière plus libre, sans nécessiter de modélisation préalable, favorisant ainsi l'innovation et la découverte de nouvelles perspectives.

On notera qu'un Data Warehouse peut également faire partie d'un Data Lakehouse.

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