Qu'est-ce que l'entreposage de données ? Type, définition et exemples

Qu'est-ce que l'entreposage de données ?

L'entreposage de données fait référence à un processus dans lequel les données sont collectées à partir de différentes sources et bien gérées pour fournir des informations qui peuvent aider l'entreprise. Le processus d'entreposage de données implique un entrepôt virtuel où toutes les données sont stockées à partir de sources hétérogènes.

Un entrepôt de données est considéré comme le noyau de toute plate-forme d'intelligence d'affaires. En effet, la plateforme extrait toutes sortes de données de l'entrepôt. Un entrepôt de données utilise différents composants et technologies qui aident à extraire des informations significatives des données. Estimé à 7,69 milliards de dollars d'ici 2028 , l'entreposage de données est en passe d'inciter des millions d'entreprises à récolter des bénéfices axés sur les données.

L'entrepôt de données ne contient pas la base de données opérationnelle d'une organisation. Il stocke uniquement la base de données d'aide à la décision. En outre, cela fonctionne comme un stockage, mais ce n'est pas un stockage réel. Il crée un cadre architectural dans lequel les utilisateurs peuvent accéder aux informations actuelles et historiques d'aide à la décision.

L'ensemble du système d'entreposage de données sert à des fins différentes pour différentes entreprises. Par conséquent, il est appelé par différents noms tels que Decision Support System, Business Intelligence Solution et Executive Information System.

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Maintenant que vous savez ce qu'est l'entreposage de données , il est important de comprendre tous les aspects qui régissent le processus ainsi que ses avantages et ses inconvénients.

Types d'entrepôts de données

Alors que différentes entreprises utilisent différents types d'entrepôts de données, trois entrepôts de données standard sont utilisés par la plupart des entreprises. Jetons un coup d'œil à certains de ces types d'entrepôt :

Entrepôt de données d'entreprise

Un entrepôt de données d'entreprise fonctionne comme un entrepôt central où l'accès est partagé dans toute l'entreprise. Il agit en tant que prestataire de services d'assistance et de décision pour l'ensemble de l'organisation. Il fournit une méthode cohérente de collecte et d'affichage des données. De plus, il permet de catégoriser les données par sujet et d'accorder l'accès à ces divisions.

Magasin de données opérationnelles

Lorsque ni l'OLTP ni les systèmes d'entrepôt de données ne peuvent satisfaire aux exigences de reporting d'une organisation, des magasins de données opérationnelles, également appelés ODS, sont nécessaires. L'entrepôt de données dans ODS est continuellement mis à jour. En conséquence, il est souvent choisi pour des tâches banales comme la tenue des dossiers des employés.

Magasin de données

Le magasin de données fait référence à une partie d'un entrepôt de données conçu pour gérer une certaine division, zone ou unité commerciale. Chaque division de l'entreprise dispose d'un référentiel central ou d'un magasin de données où les données sont conservées. Périodiquement, l'ODS stocke les données du magasin de données. Les données sont ensuite transmises de l'ODS à l'EDW, où elles sont utilisées et stockées. Il agit comme un sous-ensemble d'entrepôt qui gère une division commerciale particulière.

En fonction du type d'organisation, le type d'entrepôt de données est décidé. Les types d'entrepôts de données et leurs concepts peuvent être posés sous forme de questions d'entretien technique pour les étudiants de première année.

Fonctionnement d'un entrepôt de données

Différents aspects d'un entrepôt de données entrent en jeu concernant son fonctionnement. Il s'agit d'un référentiel central où toutes les informations sont collectées à partir de plusieurs sources de données. Il existe un système transactionnel par lequel les données circulent dans l'entrepôt de données.

Les données peuvent être structurées, non structurées ou semi-structurées, selon leur source. Une fois que les données entrent dans l'entrepôt, elles sont traitées et analysées afin que les utilisateurs puissent les utiliser à l'aide de différents outils de business intelligence. L'entrepôt de données est également l'endroit où les données provenant de plusieurs sources se rassemblent et deviennent une base de données unique qui peut être utilisée pour l'exploration de données.

L'entrepôt de données devient la destination unique pour toutes les données que l'organisation peut extraire et analyser. Il rend tout disponible au bout des doigts des utilisateurs de données. L'entreposage de données simplifie le processus d'exploration de données, qui recherche des modèles variés dans les données qui pourraient entraîner une augmentation des revenus et de la rentabilité.

Avantages de l'entrepôt de données

Un entrepôt de données présente plusieurs avantages. Certains de ces avantages incluent les suivants :

• Les utilisateurs professionnels peuvent facilement accéder à des données cruciales provenant de diverses sources à l'aide d'entrepôts de données.
• Des données cohérentes sur plusieurs opérations interfonctionnelles sont fournies via un entrepôt de données. Les rapports et les requêtes ad hoc sont également pris en charge.
• Les entrepôts de données aident à intégrer plusieurs sources de données pour réduire la pression sur le système de production.
• L'utilisation d'un entrepôt de données peut accélérer l'analyse et la création de rapports dans l'ensemble.
• L'utilisateur peut l'utiliser plus facilement pour le reporting et l'analyse grâce à la restructuration et à l'intégration.
• Les utilisateurs peuvent obtenir des données cruciales à partir de nombreuses sources en un seul endroit à l'aide d'entrepôts de données. En conséquence, il fait gagner du temps aux utilisateurs lors de l'obtention de données provenant de diverses sources.

Inconvénients de l'entrepôt de données

Bien qu'un entrepôt de données présente plusieurs avantages, il présente également quelques inconvénients. Ces inconvénients incluent les suivants :

• Un choix inadapté pour les données non structurées
• Le développement et la mise en œuvre d'un entrepôt de données sont des tâches chronophages.
• Les entrepôts de données peuvent facilement devenir obsolètes.
• Les modifications apportées aux types et plages de données, au schéma de source de données, aux index et aux recherches sont difficiles.
• La portée d'un projet d'entreposage de données s'étendra constamment, même avec les meilleurs efforts de gestion de projet.
• Les utilisateurs d'entrepôts peuvent parfois créer des règles commerciales uniques.
• Les organisations doivent investir une part importante de leurs ressources dans la formation et la mise en œuvre.

Exemples d'entreposage de données

Différents secteurs utilisent l'entreposage de données. Certaines industries qui utilisent des entrepôts de données et comment elles les utilisent sont mentionnées ci-dessous :

Réseaux sociaux

En utilisant des informations basées sur les données, les plateformes de médias sociaux comme Instagram, Facebook et Twitter travaillent avec des données relatives à leurs utilisateurs pour étendre de meilleurs services et diffuser des publicités optimisées.

Chaîne de magasins

Les entrepôts de données sont fréquemment utilisés dans les chaînes de distribution pour la distribution et le marketing. De plus, il aide à suivre les produits, les tendances d'achat des consommateurs, les promotions et les politiques de prix.

Finance et banque

L'entreposage de données est souvent utilisé dans le domaine financier et bancaire pour comprendre les modèles obtenus grâce à des dépenses fréquentes afin de présenter des offres pertinentes à leurs clients.

Industrie du commerce électronique

Le secteur du commerce électronique utilise également des entrepôts de données pour évaluer le comportement et les tendances des clients dans l'espoir de présenter un meilleur service client, une gestion des stocks, des politiques de tarification améliorées, etc.

Collecte d'impôts

Les entrepôts de données sont utilisés par les gouvernements du monde entier afin de conserver et d'analyser les données fiscales et les dossiers d'assurance maladie de chaque personne par les autorités responsables.

Investissement

Dans cette industrie, les entrepôts sont largement utilisés pour suivre les tendances du marché, évaluer les tendances des consommateurs et analyser les modèles de données.

Hospitalité

Sur la base des commentaires des clients et des habitudes de voyage, cette industrie utilise des services d'entrepôt pour planifier et prévoir les emplacements de ses efforts de publicité et de promotion.

Questions et réponses d'entrevue pour les étudiants de première année

L'entreposage de données est devenu un sujet de conversation intéressant dans les entretiens. Par conséquent, vous devez connaître les questions d'entretien technique courantes pour les étudiants de première année . Regardons quelques questions et réponses d'entrevue pour les étudiants de première année.

Q. Quelles sont les étapes pour implémenter un système d'entrepôt de données ?

Rép.Trois étapes importantes sont utilisées pour mettre en œuvre un système d'entrepôt de données. Ces trois stratégies peuvent être utilisées pour accéder aux informations de l'entrepôt de données. Tout d'abord, vous devez utiliser la stratégie d'entreprise pour identifier les outils d'architecture actuels et les points de données nécessaires. Poste qui vient de la phase de livraison échelonnée. Ici, les informations sont réparties dans différentes sections en fonction des exigences. La troisième étape est le prototypage itératif. Ici, l'entrepôt de données est testé de manière itérative.

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Q. Quels sont les outils d'entrepôt de données les plus couramment utilisés ?

Rép.Plusieurs outils d'entrepôt de données sont utilisés de nos jours. Certains de ces outils incluent MarkLogic, Oracle et Amazon RedShift.

Q. Quel est le rôle d'un gestionnaire de charge dans un entrepôt de données ?

Rép.Le composant avant est un autre nom pour le gestionnaire de charge. Il effectue toutes les tâches nécessaires pour extraire et charger des données dans l'entrepôt. Ces activités impliquent également des transformations pour préparer les données pour l'entrepôt de données.

Principales compétences en science des données à acquérir

Emballer!

Comprendre le concept d'entreposage de données est très important si vous faites partie d'une entreprise moderne utilisant des données. Plusieurs cours peuvent vous aider à mieux comprendre l'importance et le travail d'un entrepôt de données. L'un de ces cours est le Master of Science in Data Science d'upGrad de l'Université de l'Arizona. Ce cours en ligne vous guide à travers 9 outils et langages de programmation. Vous avez également accès à un portail d'offres d'emploi.

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