Un data warehouse est un système centralisé qui stocke des données structurées provenant de sources multiples, optimisées pour une interrogation et un reporting rapides. Contrairement aux bases de données opérationnelles utilisées pour les transactions quotidiennes, un data warehouse est conçu spécifiquement pour l’analyse, ce qui permet aux organisations de consolider, de nettoyer et d’analyser les données historiques à grande échelle.
Il agit comme une source unique de vérité pour la Business Intelligence (BI) et la prise de décision, en alimentant les tableaux de bord, les indicateurs de performance et les analyses avancées au sein des équipes.
Pourquoi utiliser un data warehouse ?
La croissance des entreprises s’accompagne d’une augmentation de la complexité et du volume de leurs données. Un data warehouse fournit la structure et les performances nécessaires pour :
- Centralisez les données : Combinez des données cloisonnées provenant de CRM, d’ERP, d’outils de marketing, de bases de données et d’applications en nuage.
- Améliorez les performances : Exécutez des requêtes analytiques rapidement, sans ralentir les systèmes opérationnels.
- Assurer la cohérence : Appliquez des règles de gestion et des transformations de données pour normaliser les valeurs.
- Permettre l’analyse historique : Stockez de grands volumes de données horodatées pour l’analyse des tendances à long terme.
Fonctionnement d’un data warehouse
Une architecture typique de data warehouse comprend :
- L’ingestion de données : Les données sont extraites de sources multiples par le biais de pipelines ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT.
- Stockage des données : Les données structurées sont stockées dans une base de données relationnelle à schéma optimisé.
- Modélisation des données : Les tables sont organisées à l’aide de schémas en étoile ou en flocon de neige pour un accès rapide.
- Requête et analyse : Les outils de BI accèdent à l’entrepôt pour générer des tableaux de bord, des rapports et des informations.
Data warehouse vs. base de données
| Aspect | Base de données opérationnelle | Data warehouse |
|---|---|---|
| Objectif | Traiter les transactions quotidiennes | Support des rapports et des analyses |
| Type de données | Données actuelles en temps réel | Données historiques et agrégées |
| Type de requête | Mises à jour fréquentes, lectures/écritures rapides | Requêtes complexes, grands balayages |
| Normalisation | Normalisation poussée pour plus de cohérence | Dénormalisé pour la performance |
Entrepôts de données dans le cloud ou on-premise
Les entreprises modernes choisissent souvent entre des data warehouses sur site et des data warehouses basés sur le cloud :
- On-premise : Déployé sur une infrastructure interne, il permet un contrôle total mais nécessite une maintenance importante.
- Cloud : Plates-formes évolutives et gérées (par exemple, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse).
Les data warehouses dans le cloud offrent une élasticité, un temps de configuration réduit et une intégration plus facile avec les outils de données modernes, ce qui en fait le choix privilégié de la plupart des équipes d’analyse aujourd’hui.
Plates-formes populaires de data warehouse
| Plateforme | Caractéristiques principales |
|---|---|
| Snowflake | Cloud-native, stockage et calcul élastiques, support multi-cloud. |
| Amazon Redshift | Gestion complète, haute performance, intégration étroite à l’écosystème AWS |
| Google BigQuery | Analyse sans serveur, payante, avec des capacités de ML et d’IA. |
| Azure Synapse | Data warehouse unifié et plateforme big data de Microsoft. |
| PostgreSQL + ClicData | Entreposage rentable pour la BI lorsqu’il est associé à des plates-formes intégrées |
Avantages de l’utilisation d’un data warehouse
- Des informations plus rapides : Des requêtes optimisées accélèrent le temps d’obtention d’informations
- Intégrité des données : Des ensembles de données normalisés et régis pour assurer la cohérence.
- Évolutivité : traitez sans effort des volumes de données de plus en plus importants.
- Visibilité interfonctionnelle : Supportez la finance, les ventes, les opérations et le marketing avec des données partagées.
Comment ClicData fonctionne avec votre data warehouse
ClicData s’intègre de manière transparente aux principaux data warehouses, ce qui vous permet de vous connecter, de visualiser et de partager des informations à l’échelle de votre organisation sans codage lourd ni infrastructure complexe.
Vous pouvez le faire :
- Connectez-vous à Snowflake, Redshift, BigQuery, PostgreSQL, etc.
- Créez des tableaux de bord et des indicateurs de performance clés (KPI) directement à partir de votre entrepôt.
- Rafraîchir les données automatiquement et en toute sécurité
- Partagez des rapports avec des équipes internes ou intégrez des analyses dans des portails.
Que vous ayez déjà un warehouse ou que vous commenciez à peine, ClicData vous permet de tirer facilement de la valeur de votre architecture de données.
FAQ sur les entrepôts de données
En quoi un data warehouse diffère-t-il d’une base de données opérationnelle ?
Un data warehouse est optimisé pour l’analytique, stockant des données historiques et agrégées pour le reporting et la BI. Les bases de données opérationnelles gèrent les transactions en temps réel, les mises à jour fréquentes et les lectures/écritures rapides, tandis que les entrepôts sont conçus pour les requêtes complexes et l’analyse des tendances à long terme.
Quels sont les principaux composants d’une architecture de data warehouse ?
Une configuration typique comprend l’ingestion des données (ETL ou ELT pipelines), le stockage structuré dans une base de données relationnelle, la modélisation des données à l’aide de schémas en étoile ou en flocon de neige, et des couches d’interrogation accessibles par des outils de BI pour des tableaux de bord et des rapports.
Quand une entreprise doit-elle choisir un data warehouse dans le cloud plutôt que on-premise ?
Les entrepôts dans le cloud tels que Snowflake, Redshift, BigQuery ou Synapse sont idéaux pour l’évolutivité, l’élasticité et l’intégration plus facile avec les outils de données modernes. Les entrepôts on-premise offrent un contrôle total, mais nécessitent une maintenance plus importante et un investissement initial dans l’infrastructure.
Comment ClicData s’intègre-t-il à un data warehouse ?
ClicData se connecte directement à des plateformes telles que Snowflake, Redshift, BigQuery et PostgreSQL, permettant aux analystes de construire des tableaux de bord, d’automatiser les mises à jour et de partager des informations en toute sécurité, sans avoir besoin d’un codage lourd ou d’une infrastructure complexe.