Data Warehouse : les bonnes pratiques à adopter

Dans la continuité de notre dernier article de blog sur les enjeux et la mise en place d'un Data Warehouse, nous allons évoquer les bonnes pratiques à avoir lors de l’installation d’un Data Warehouse (ou entrepôt de données) au sein de votre entreprise. Dans cet article, vous saurez davantage comment faire pour installer un entrepôt de données avec des exemples concrets.

Dans cet article, nous n'allons pas revenir sur les définitions ainsi que les enjeux pour une entreprise d'avoir à disposition un Data Warehouse ou Entrepôt de données. Nous avons résumé ces thématiques dans notre dernier article de blog disponible ici : cliquez ici.

Dans cette partie, nous allons nous intéresser aux différents types de Data Warehouse que vous pouvez trouver. Le plus connu sera certainement le système de gestion de base de données. Il dispose de spécificités ainsi que de fonctionnalités qui lui permettent d'être utilisé pour des opérations de gestion opérationnelle ou encore des opérations d'entreposage de données. Si votre Data Warehouse est lié à d'autres logiciels, alors le coût de la solution risque d'être plus important. Cela peut également améliorer ses capacités d'intégration de données mais aussi de gestions.

Il existe donc 4 types d'entrepôts de données :

SGBD (Système de Gestion de Bases de Données)

Comme dit précédemment, il s'agit du système le plus traditionnel. Ils sont pour la grande partie relationnels. Oracle, IBM, Microsoft ou encore SAP représentent le plus gros des fournisseurs en matière de technologie.

SGDB analytiques spécialisés

Tous les entrepôts de données de ce type ne sont pas des SGDB traditionnels. La spécificité vient du fait qu'ils ont été augmenté afin de supporter les différents 'workloads' spécifiques de ces différents entrepôts de données. Dans des termes plus techniques, nous pouvons retrouver par exemple des bases en colonne, déjà présentes au sein de SAP et HP.

Les entrepôts dans le cloud

Le SGBD de cette catégorie n'est pas installé sur le site de l'entreprise mais via Internet. Il n'est donc pas nécessaire d'avoir d'entrepôt de données de manière physique au sein de votre entreprise, il s'agit d'une offre de service appelée 'Cloud'. Les géants du web comme Amazon, Microsoft ou encore IBM sont spécialisés dans ce domaine et possèdent des offres intéressants.

Les appliances

Ce dernier type d'entrepôts de données sont destinés à fournir des services de Data Warehouse disponibles et prêts à l'utilisation. Généralement, le hardware ainsi que le logiciel sont associés avec une base de données analytique pré-installée ou des bases de données analytiques déjà configurées. En terme de stockage, il est adapté selon vos besoins, la quantité de mémoire est déjà prévue à l'avance. Toute l'installation se passe via le fournisseur. La seule chose à faire pour le client est de brancher et d'activer (d'après les différents fournisseurs). Vous pouvez retrouver cette solution chez IBM, Oracle ou encore Teradata qui sont spécialisés dans ce genre service.

Avant de vouloir installer un Data Warehouse au sein de votre entreprise, il va falloir passer par plusieurs étapes primordiales dans votre projet d'entrepôt de données.

Voici les différentes étapes de ce processus :

Identification du besoin

Les données qui seront stockées au sein du Data Warehouse seront transformées en diverses informations qui seront elles mêmes exploitées par les utilisateurs. Le besoin des utilisateurs de ces données est donc primordial dans la décision et le choix de votre Data Warehouse, cela doit être au coeur de la problématique.

Il faudra alors que chacune des phases de votre projet de Data Warehouse soient dans le but d'amener un plus pour les utilisateurs. Qu'il s'agisse de nettoyage, formatage, de collectes ou bien de consolidation, toutes ces phases ne doivent pas être négligées.

N'oubliez pas que les valeurs n'ont pas de valeur, c'est ce dont en fait l'utilisateur qui va les transformer en données importantes ou non.

Modélisation des données

Comme dit ci-dessus, il faut que le modèle de Data Warehouse choisi soit orienté côté utilisateur. La logique décisionnelle se portera alors sur le métier et le confort technique de l'analyste des bases de données. Les différents modèles de structures de données ne sont en général pas adaptés aux réels besoins décisionnels qui eux-mêmes nécessitent des rapprochement de données. Fréquemment, nous évoquons les modèles d'étoiles et de flocons pour des analyses fiables et complètes.

La modélisation reste une tâche compliquée qui n'est pas en mesure d'être improvisée : c'est pourquoi il faut laisser la main à des experts et analystes certifiés. Axysweb est spécialisé dans la gestion de vos données informatiques et nous pouvons répondre à vos problématiques data. Vous pouvez nous contacter ici si besoin : cliquez ici.

Choix de l'architecture

L'architecture d'une solution de Data Warehouse est une étape du processus inévitable. Les moindres requêtes décisionnelles complexes nécessitent une architecture de traitement de qualité. Il est important de choisir, en tenant compte des besoins de votre entreprise mais aussi des besoins actuels et d'évolution, l'architecture qui vous correspond. Il s'agit d'un investissement important pour votre entreprise et d'une solution sur le long terme, ce choix n'est donc pas à prendre à la légère.

Axysweb peut vous conseiller dans le choix de votre architecture pour votre projet si vous le souhaitez.

Implantation et déploiement

L'implantation et le déploiement d'un Data Warehouse reste assez complexe et se doit d'être réalisé par des professionnels. Encore une fois, chez Axysweb, nous disposons d'experts pour vos différents projets d'installation de Data Warehouse ou quelconque problématique Data.