Datamart : Définition et guide pour une gestion efficace de vos données opérationnelles

Sur un marché dominé par les big data, les datamarts jouent un rôle clé pour transformer les données en informations exploitables.

Et alors que les Data Analyst se servent de Data Warehouses traitent des datasets volumineux comme jamais auparavant, leurs capacités d’analyse doivent être agiles.

Les datamarts permettent alors aux entreprises intelligentes la possibilité de combiner cette agilité avec la gestion de gros volumes de données. Voici tout ce qu’il faut savoir sur le sujet !

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Définition et concepts de base du Data Mart

Qu’est-ce qu’un datamart ?

Par définition, un datamart est un sous-ensemble spécifique de données conçu pour répondre aux besoins spécifiques d'un groupe d'utilisateurs, et dont le contenu est étroitement lié à une activité de l'entreprise. Il s'agit le plus souvent d'une portion segmentée d'un Data Warehouse de l'entreprise.Les datamarts permettent d'accélérer les processus en offrant un accès aux données stockées dans un entrepôt de données (ou d'autres sources de données opérationnelles) en quelques jours plutôt qu'en plusieurs mois. Cette solution économique facilite la transformation des données en informations exploitables.

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Avantages et objectifs d’un datamart

Pourquoi créer un datamart ?

La gestion des big data et la transformation de ces données constituent un défi majeur pour chaque entreprise. La plupart y répondent en déployant plusieurs datamarts stratégiques. Leurs atouts sont en effet nombreux :

• Un datamart permet un accès rapide à un ensemble de données spécifique, essentiel pour la Business Intelligence.
• Cette base de données représente une solution abordable pour les entreprises dont les volumes de données sont limités, avec une mise en place possible en moins d'une semaine.
• Les datamarts dépendants ou hybrides allègent la charge de travail du Data Warehouse en prenant en charge des requêtes spécifiques. Lorsqu'ils sont hébergés à distance, ils réduisent également les coûts de traitement analytique.
• Tous les services peuvent aussi gérer et contrôler leurs propres données. La conception des datamarts, peu complexe, requiert moins de compétences techniques. 
• Suivre les indicateurs clés de performance (KPI) est simple et direct. 
• Les datamarts peuvent servir de fondation pour un futur projet de Data Warehouse à l’échelle de l’entreprise.

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Les types de datamarts

Datamart marketing et commercial

Cette base de données relationnelle est conçue pour répondre aux besoins des responsables marketing, dont le rôle est d’identifier prospects et clients cibles. Grâce à cet outil, ils accèdent à l’ensemble des contacts enregistrés par l’entreprise, avec des informations telles que noms, prénoms, numéros de téléphone, adresses et e-mails. Un outil de reporting associé leur permet : 

• de suivre rapidement les contacts effectués ; 
• de vérifier les ventes réalisées ; 
• de mesurer la satisfaction des clients, etc. 

L’ensemble peut également être corrélé aux impacts des comportements sur le chiffre d’affaires de l’entreprise.

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Datamart Ressource Humaines

Un datamart dédié aux ressources humaines sert à compiler des informations liées aux salariés, comme les données de recrutement, les performances, la gestion des talents et la rémunération. Il aide les équipes RH à analyser les tendances de recrutement, à suivre la productivité et à planifier les stratégies de développement du personnel.

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La relation entre les datamarts et les Data Warehouses

Comment les datamarts s’intègrent-ils dans un Data Warehouse ?

En fonction des besoins de l’entreprise et de l'architecture de ses données, les datamarts s’intègrent dans un Data Warehouse de plusieurs manières : 

• Les datamarts dépendants sont créés en extrayant des données directement du Data Warehouse central. Ils sont donc « dépendants » du Data Warehouse pour leur alimentation. Cette approche garantit que les data marts disposent de données cohérentes et à jour, dans le but de faciliter la centralisation et la standardisation des informations dans toute l'entreprise.
• Les datamarts indépendants, quant à eux, fonctionnent de manière autonome, en étant alimentés par des sources de données opérationnelles. Ils ne dépendent pas du Data Warehouse, et sont souvent mis en place pour répondre à des besoins spécifiques d'un département sans nécessairement aligner les données sur celles du Data Warehouse central. Si cette approche est moins coûteuse et rapide à mettre en œuvre, elle peut conduire à des silos de données.
• Les datamarts hybrides combinent les datamarts dépendants et indépendants. Certains datamarts peuvent ainsi être partiellement alimentés par le Data Warehouse et des systèmes externes. Les datamarts hybrides profitent de la centralisation et de la flexibilité afin d’assurer une plus grande efficacité pour les processus analytiques spécifiques.

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La gestion des big data dans les datamarts

Comment gérer les big data dans un datamart ?

Conception optimisée pour le big data

La structure des datamarts doit être adaptée pour gérer des volumes de données massifs. Pensez donc à l’utilisation de bases de données qui stockent des données en colonnes plutôt qu’en lignes, afin d'optimiser la compression et la rapidité des requêtes analytiques.

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Utilisation de technologies de traitement distribué

Pour gérer les big data, certaines technologies de traitement distribué comme Apache Hadoop ou Spark peuvent être intégrées aux datamarts. Ces outils parviennent à fragmenter les données et de les traiter en parallèle, et réduisent le temps de réponse pour les requêtes complexes.

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Stockage dans le cloud

Les datamarts basés sur le cloud offrent une capacité de stockage extensible, permettant de traiter des volumes de données variables sans limitation matérielle. Des solutions, telles qu’Amazon Redshift, Google BigQuery ou Microsoft Azure Synapse, permettent d’optimiser le coût et l'évolutivité selon les besoins de stockage et de traitement.

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Chargement de données en temps réel ou par lot

Les techniques d'ETL sont utiles pour alimenter les datamarts en fonction des besoins : 

• en temps réel pour les analyses immédiates ;
• par lot (batch processing) pour traiter de grands ensembles de données de façon programmée. 

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Indexation et partitionnement

L'indexation et le partitionnement des données dans le datamart permettent d'accélérer les requêtes en divisant les données en segments plus petits et en facilitant leur accès.

Les partitions peuvent être basées sur des dimensions de temps, de géographie ou d’autres attributs. De quoi optimiser l'analyse de gros volumes de données.

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Gouvernance des données et sécurité

La gestion des big data nécessite une garantie de qualité, sécurité et conformité des données dans le datamart. Les politiques de gouvernance assurent que seules des données fiables et de haute qualité sont stockées et accessibles.

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La migration des datamarts vers le cloud

Avantages de la migration vers le cloud

Si les datamarts sont reconnus pour leur souplesse et efficacité, les volumes des big data peuvent parfois dépasser les capacités de certaines solutions on-premises. À l'instar des Data Warehouses et des Data Lakes qui migrent vers le cloud, les datamarts suivent cette tendance.

En utilisant une plateforme cloud partagée pour héberger et traiter les données, l’accès et l’analytique gagnent en efficacité. Il est possible de définir des clusters transitoires pour des analyses ponctuelles ou configurer des clusters de longue durée pour des tâches intensives.

Les datamarts dépendants et hybrides en cloud offrent de nombreux autres bénéfices, parmi lesquels :

• Une architecture flexible, optimisée pour les applications natives du cloud ; 
• Un gisement unique centralisant tous les data marts ;
• Des ressources disponibles à la demande ; 
• Un accès instantané et en temps réel aux données ;
• Une meilleure efficacité globale ; 
• Une consolidation des ressources qui réduit les coûts ;
• Un analytique interactif en temps réel.

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Les outils pour les datamarts

Quels outils pour mes datamarts ?

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Les meilleures pratiques pour les datamarts

Comment optimiser les datamarts ?

Pour garantir l'efficacité et l'évolutivité de l'architecture de votre Datamart d'entreprise, voici quelques bonnes pratiques à suivre :

• Définissez l’étendue du Datamart : identifiez les objectifs spécifiques et les analyses attendues, en tenant compte des besoins des utilisateurs finaux pour orienter la conception.
• Soignez le modèle de magasin de données logique : choisissez entre un modèle dimensionnel ou relationnel selon les besoins analytiques. Appuyez-vous sur des diagrammes pour visualiser la structure et les relations entre les données.
• Identifiez les données pertinentes : sélectionnez uniquement les données qui répondent directement aux besoins des utilisateurs pour éviter la surcharge d’informations et garantir une analyse plus simple.
• Limitez les sources de données : réduisez le nombre de sources pour simplifier l’intégration et assurez-vous de choisir des sources fiables et stables pour maintenir la cohérence des données.
• Concevez un schéma en étoile : créez une table de faits centrale entourée de tables de dimensions, et optimisez l’accès aux données afin de faciliter les analyses et les requêtes.

Comment les Data Marts s'intègrent dans une Data Governance et dans un SI ?

Dans le cadre d'une Data Governance :

Dans le cadre de la Data Governance, il est important de définir des politiques de gestion des données, garantir la qualité et la sécurité des données, et maintenir une documentation claire et des métadonnées. 

En parallèle, les Datamarts doivent être interconnectés avec d'autres systèmes du SI via des mécanismes d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), afin de synchroniser les données et de soutenir la prise de décision stratégique. Cette intégration garantit que les datamarts restent flexibles et évolutifs, et répondent bien aux besoins changeants de l'organisation tout en améliorant l'efficacité décisionnelle.

Dans le cadre d'un SI (Système d'informations)

L'intégration d'un datamart dans un système d'information (SI) représente une étape cruciale pour les entreprises cherchant à optimiser leur gestion des données.

Le datamart, un sous-ensemble d'un entrepôt de données plus vaste, permet de centraliser des informations spécifiques à une fonction ou un service, facilitant ainsi l'accès rapide aux données pertinentes.

Cette intégration améliore la prise de décision en fournissant des informations ciblées, souvent en temps réel, aux équipes concernées.

En s'intégrant harmonieusement dans le SI, le datamart renforce l'agilité et la réactivité de l'entreprise, tout en garantissant la fiabilité et la cohérence des informations disponibles, notamment au travers d'un dictionnaire de données !

Sans compter que cela sécurise également les données cf notre point sur la Data Governance et sur la cybersécurité de vos données.

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