Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui stocke des données structurées et non structurées provenant de diverses sources, intégrant les données de différents départements d'une organisation à des fins de reporting analytique et d'analyse des données. D'un autre côté, un datamart est un sous-ensemble d'un entrepôt de données, axé sur un service ou une fonction commerciale spécifique, offrant un accès personnalisé aux données pour des groupes d'utilisateurs spécifiques, permettant une analyse plus rapide et plus ciblée pour les besoins spécifiques de l'entreprise.
Faits marquants
- Les entrepôts de données stockent de gros volumes de données structurées et non structurées provenant de diverses sources ; les magasins de données contiennent des sous-ensembles d'informations d'entrepôt de données pour des fonctions commerciales spécifiques.
- Les entrepôts de données offrent une vue complète des données d'une organisation ; les data marts offrent des informations ciblées pour les départements ou les équipes.
- Les entrepôts de données nécessitent des ressources et du temps importants pour leur mise en œuvre et leur maintenance ; les magasins de données sont plus petits, moins complexes et plus rapides à déployer.
Entrepôt de données vs magasin de données
Un entrepôt de données est un vaste magasin de données collectées à partir d'un large éventail de sources utilisées pour le reporting et l'analyse des données, fournissant une vue historique. Un Data Mart est un sous-ensemble d'un entrepôt de données orienté vers un secteur d'activité ou une équipe spécifique, se concentrant sur un domaine spécifique.
Cependant, ce qui précède n'est pas la seule différence. Une comparaison entre les deux termes sur des paramètres spécifiques peut éclairer des aspects subtils :
Tableau de comparaison
| Fonctionnalité | Entreposage De Données | Data Mart |
|---|---|---|
| Domaine | À l'échelle de l'entreprise | Spécifique au département ou axé sur une matière |
| Objectif | Soutenir la veille économique globale et la prise de décision stratégique | Analyser les aspects spécifiques de l'entreprise pertinents pour un département ou une fonction |
| La source de données | Intègre les données de divers systèmes opérationnels | Extrait principalement les données de l'entrepôt de données ou d'autres sources de données |
| Stockage de données | Vaste et complexe, peut inclure des données historiques | Plus petit et plus simple, se concentre sur les données actuelles ou pertinentes |
| Modèle de données | Utilise généralement un schéma en étoile ou un schéma en flocon pour des requêtes efficaces | Utilise souvent un schéma en étoile pour une analyse plus simple |
| Intégration Des Données | Processus complexe pour garantir la cohérence et la qualité de toutes les sources de données | Relativement plus simple car les données sont déjà prétraitées dans l'entrepôt de données (si elles proviennent de là) |
| Données Mises à jour | Les mises à jour par lots peuvent être moins fréquentes | Mises à jour plus fréquentes pour refléter la nature évolutive des données départementales |
| Sécurité | Hautement sécurisé pour protéger les informations sensibles de l'entreprise | Les mesures de sécurité sont importantes mais peuvent être moins strictes que celles de l'entrepôt de données |
| Complexité | Plus complexe à concevoir, à mettre en œuvre et à maintenir | Plus simple et plus rapide à configurer et à gérer |
| Prix | Coût plus élevé en raison des besoins de stockage et de la puissance de traitement plus importants | Coût inférieur grâce à une taille plus petite et une infrastructure plus simple |
| Utilisateurs | Analystes commerciaux, cadres de toute l’organisation | Chefs de service, équipes spécifiques axées sur l'analyse départementale |
Qu'est-ce que l'entrepôt de données ?
Introduction
Un entrepôt de données est un référentiel central de données intégrées provenant d'une ou plusieurs sources disparates. Il sert d'installation de stockage pour les données structurées et non structurées, collectées à partir de divers systèmes opérationnels au sein d'une organisation, tels que les bases de données transactionnelles, les systèmes marketing et les systèmes de gestion de la relation client (CRM). L'objectif principal d'un entrepôt de données est de soutenir les processus de prise de décision en fournissant une vue unifiée des données d'une organisation et en permettant l'analyse et la création de rapports sur les données.
Composants d'un entrepôt de données
1. Les sources de données Les entrepôts de données collectent des données provenant de diverses sources, notamment des systèmes internes, des sources externes et des fournisseurs de données tiers. Ces sources peuvent inclure des bases de données transactionnelles, des systèmes opérationnels, des systèmes existants, des feuilles de calcul et même des applications basées sur le cloud. Les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) sont généralement utilisés pour collecter et intégrer des données provenant de ces diverses sources dans l'entrepôt de données.
2. Intégration des données L'intégration des données est un aspect crucial de l'entrepôt de données, impliquant la consolidation des données provenant de différentes sources dans un format unifié au sein de l'entrepôt de données. Ce processus nécessite souvent de nettoyer, transformer et restructurer les données pour garantir la cohérence, l'exactitude et la compatibilité entre différents ensembles de données. En intégrant des données provenant de sources multiples, les organisations peuvent obtenir une vue complète et cohérente de leurs opérations commerciales.
3. Stockage des données Les entrepôts de données utilisent des structures de stockage spécialisées optimisées pour le traitement analytique. Ces structures, telles que les schémas en étoile ou les schémas en flocon de neige, organisent les données en modèles dimensionnels constitués de tables de faits et de tables de dimensions. Les tableaux de faits contiennent les mesures de données de base ou les indicateurs de performance, tandis que les tableaux de dimensions fournissent des attributs descriptifs pour analyser et interpréter les données. Cette modélisation dimensionnelle permet une interrogation et une analyse efficaces de grands volumes de données.
4. Accès aux données et interrogation Les entrepôts de données fournissent aux utilisateurs des outils et des interfaces pour accéder et interroger efficacement les données. Les outils de Business Intelligence (BI), les outils de traitement analytique en ligne (OLAP) et les outils de requêtes ad hoc permettent aux utilisateurs d'explorer et d'analyser les données de manière interactive, de générer des rapports et de visualiser des informations. De plus, les entrepôts de données prennent en charge diverses techniques d'interrogation, notamment les requêtes SQL, les requêtes multidimensionnelles et les algorithmes d'exploration de données, pour extraire des informations précieuses et soutenir les processus de prise de décision.
Avantages de l'entreposage de données
1. Amélioration de la prise de décision Les entrepôts de données facilitent la prise de décision éclairée en fournissant un accès rapide à des données précises, intégrées et complètes. En centralisant les données provenant de sources disparates, les organisations peuvent obtenir des informations sur leurs performances commerciales, le comportement de leurs clients, les tendances du marché et leur efficacité opérationnelle, permettant ainsi une meilleure planification stratégique et une meilleure prise de décision.
2. Intelligence économique améliorée Les entrepôts de données servent de base aux initiatives de business intelligence (BI), permettant aux organisations de tirer des informations exploitables de leurs données. Grâce à des capacités d'analyse avancées, les organisations peuvent effectuer des analyses de données complexes, identifier des modèles et des tendances, prévoir les résultats futurs et optimiser les processus métier. En tirant parti des outils et techniques de BI, les parties prenantes peuvent acquérir une compréhension plus approfondie de leurs opérations commerciales et générer un avantage concurrentiel.
3. Efficacité opérationnelle accrue En rationalisant les processus d'intégration, de stockage et d'accès aux données, les entrepôts de données améliorent l'efficacité opérationnelle au sein des organisations. La centralisation de la gestion des données réduit la redondance, les incohérences et les silos de données, permettant ainsi aux employés d'accéder aux informations pertinentes rapidement et efficacement. Cette accessibilité améliorée aux données favorise la collaboration, accélère la prise de décision et améliore la productivité globale dans l’ensemble de l’organisation.
Qu'est-ce que le Data Mart ?
Introduction
Un datamart est un sous-ensemble d'un entrepôt de données qui vise à répondre aux besoins spécifiques d'un groupe d'utilisateurs, d'un service ou d'une fonction commerciale particulier au sein d'une organisation. Il contient un sous-ensemble de données provenant d'un entrepôt de données plus vaste et est conçu pour prendre en charge les exigences d'analyse et de reporting d'une unité commerciale ou d'un domaine fonctionnel particulier. Les data marts sont souvent créés pour répondre aux besoins uniques de départements individuels, tels que le marketing, les ventes, les finances ou les ressources humaines.
Composants d'un datamart
1. Sélection et extraction des données Les datamarts sont créés en sélectionnant et en extrayant les données pertinentes de l'entrepôt de données de l'entreprise ou d'autres sources de données. Ce processus implique l'identification des éléments de données et des mesures spécifiques les plus pertinents pour les utilisateurs au sein de l'unité commerciale ou du service ciblé. Une fois les données sélectionnées, elles sont extraites et transformées pour répondre aux exigences spécifiques du data mart.
2. Modélisation et conception des données Les datamarts utilisent généralement des techniques de modélisation dimensionnelle similaires à celles utilisées dans les entrepôts de données. Les modèles dimensionnels sont conçus pour optimiser les performances des requêtes et prendre en charge les besoins analytiques des utilisateurs au sein de l'unité commerciale ciblée. Cela implique de structurer les données en tableaux de faits et en tableaux de dimensions, qui fournissent un cadre logique pour organiser et analyser les données.
3. Stockage et gestion des données Les datamarts peuvent être implémentés à l'aide de diverses technologies de stockage, notamment des bases de données relationnelles, des bases de données multidimensionnelles (OLAP) ou même des bases de données en mémoire. Le choix de la technologie de stockage dépend de facteurs tels que le volume des données, la complexité des requêtes et les exigences de performances des utilisateurs. Quelle que soit la technologie utilisée, les data marts sont optimisés pour un accès et une analyse rapides des données par les utilisateurs au sein de l'unité commerciale ciblée.
4. Accès aux données et rapports Les data marts fournissent aux utilisateurs des outils et des interfaces pour accéder et analyser les données qui y sont stockées. Ces outils peuvent inclure des outils de requête et de reporting, des outils d'analyse ad hoc et des outils de visualisation de données. En fournissant un accès en libre-service aux données, les datamarts permettent aux utilisateurs d'effectuer leur propre analyse et de générer des rapports sans avoir besoin d'une intervention informatique. Cela permet une prise de décision plus rapide et favorise une culture de prise de décision basée sur les données au sein de l'organisation.
Avantages des datamarts
1. Adapté aux besoins spécifiques de l'entreprise Les datamarts sont conçus pour répondre aux exigences uniques en matière d'analyse et de reporting d'unités commerciales ou de départements spécifiques au sein d'une organisation. En se concentrant sur les besoins d'un groupe d'utilisateurs particulier, les datamarts peuvent fournir des informations ciblées et des renseignements exploitables directement pertinents pour les rôles et responsabilités des utilisateurs.
2. Performances et évolutivité améliorées Parce qu'ils contiennent un sous-ensemble de données provenant d'un entrepôt de données plus vaste, les datamarts sont généralement plus petits et plus ciblés, ce qui peut conduire à des performances de requête améliorées et à des temps de réponse plus rapides. De plus, en répartissant la charge de travail sur plusieurs datamarts, les organisations peuvent atteindre une plus grande évolutivité et répondre aux divers besoins des différentes unités commerciales ou départements.
3. Gouvernance et sécurité des données améliorées Les datamarts permettent aux organisations de mettre en œuvre des contrôles plus stricts sur l'accès et l'utilisation des données, ce qui peut contribuer à garantir la conformité aux exigences réglementaires et aux politiques internes. En restreignant l'accès aux données sensibles et en mettant en œuvre des mesures de sécurité robustes, les organisations peuvent atténuer le risque de violations de données et d'accès non autorisé, tout en permettant aux utilisateurs d'accéder aux informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées.
Différences principales entre l'entrepôt de données et le magasin de données
- Portée:
- Entrepôt de données : référentiel central pour les données intégrées provenant de diverses sources dans l'ensemble de l'organisation.
- Data Mart : sous-ensemble d'un entrepôt de données, axé sur la satisfaction des besoins spécifiques d'un service ou d'un groupe d'utilisateurs particulier.
- Objectif :
- Entrepôt de données : prend en charge les processus décisionnels à l'échelle de l'entreprise, en fournissant une vue unifiée des données organisationnelles pour l'analyse stratégique et le reporting.
- Data Mart : répond aux exigences d'analyse et de reporting d'une unité commerciale ou d'un domaine fonctionnel spécifique au sein de l'organisation.
- Sélection et stockage des données :
- Entrepôt de données : stocke de grands volumes de données intégrées provenant de sources multiples, en utilisant des processus ETL complexes et des structures de stockage optimisées.
- Data Mart : contient un sous-ensemble de données de l'entrepôt de données, adapté aux besoins d'un service ou d'un groupe d'utilisateurs particulier, avec une sélection et un stockage de données simplifiés axés sur les exigences commerciales spécifiques.
- Accès et requête :
- Entrepôt de données : fournit un large accès à des données complètes pour diverses parties prenantes, prenant en charge des requêtes et des analyses complexes dans l'ensemble de l'organisation.
- Data Mart : offre un accès ciblé aux données pertinentes pour des utilisateurs spécifiques au sein d'un département ou d'une unité commerciale, facilitant ainsi des requêtes et des analyses plus rapides et plus ciblées, adaptées à leurs besoins spécifiques.
- https://go.gale.com/ps/i.do?id=GALE%7CA18993844&sid=googleScholar&v=2.1&it=r&linkaccess=abs&issn=00010782&p=AONE&sw=w
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/313310.313345
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108446/
Dernière mise à jour : 07 mars 2024
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
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