Une base de données est une collection structurée de données organisées pour une récupération, un stockage et une gestion efficaces, généralement utilisées pour le traitement transactionnel. D'un autre côté, un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui intègre des données provenant de plusieurs sources pour prendre en charge les processus de reporting analytique, d'interrogation et de prise de décision, souvent optimisé pour les requêtes complexes et l'analyse de données, en mettant l'accent sur les données historiques et agrégées.
Faits marquants
- Les bases de données stockent et gèrent les données opérationnelles actuelles ; les entrepôts de données consolident les données historiques et analytiques pour la prise de décision.
- Les bases de données prennent en charge le traitement transactionnel (OLTP) ; les entrepôts de données facilitent le traitement analytique (OLAP).
- Les bases de données sont optimisées pour une récupération et des mises à jour rapides des données ; les entrepôts de données sont conçus pour interroger et générer des rapports efficaces sur de grands ensembles de données.
Base de données vs entrepôt de données
La différence entre Base de données et l'entrepôt de données est que la base de données est utilisée pour enregistrer des données ou des informations, tandis que l'entrepôt de données est principalement utilisé pour l'analyse des données.
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 | Base de données | Entreposage De Données |
|---|---|---|
| Fonction primaire | Stocker et gérer les données pour les opérations quotidiennes | Analyser les données historiques pour obtenir des tendances et des informations |
| Structure de données | Optimisé pour une récupération et une modification rapides (CRUD – Créer, Lire, Mettre à jour, Supprimer) | Optimisé pour les requêtes et analyses complexes (OLAP – Online Analytical Processing) |
| Devise des données | Données principalement actuelles | Données principalement historiques et intégrées provenant de diverses sources |
| Programme | Hautement normalisé pour minimiser la redondance | Souvent dénormalisé pour améliorer les performances des requêtes à des fins d'analyse |
| Actualités | Mises à jour fréquentes au fur et à mesure des transactions | Mises à jour périodiques (traitement par lots) |
| Utilisateurs | Applications opérationnelles, utilisateurs individuels | Analystes d'affaires, data scientists, cadres |
| Sécurité | Se concentre sur l'intégrité des données et le contrôle d'accès pour des utilisateurs spécifiques | Se concentre sur la gouvernance des données et le contrôle d’accès à des fins analytiques |
| Complexité | Plus simple à concevoir et à gérer | Plus complexe à concevoir, à mettre en œuvre et à maintenir en raison de l'intégration et de la transformation des données |
| Prix | Coût inférieur grâce à une taille plus petite et une infrastructure plus simple | Coût plus élevé en raison des besoins de stockage et de la puissance de traitement plus importants |
Qu'est-ce que la base de données?
Composants d'une base de données :
- Dates: Composant central d'une base de données, englobant les informations réelles qui y sont stockées. Les données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées, en fonction des exigences spécifiques du système de base de données.
- Système de gestion de base de données (SGBD) : Le logiciel responsable de la gestion de la base de données. Il facilite les interactions avec la base de données, y compris l'insertion, la récupération, la mise à jour et la suppression de données. Les SGBD populaires incluent MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server et MongoDB, chacun offrant diverses fonctionnalités et capacités.
- Schéma: Définit la structure et l'organisation des données dans la base de données. Il comprend des tables, des champs, des types de données, des relations, des contraintes et d'autres spécifications qui régissent la manière dont les données sont stockées et accessibles.
- Requêtes: Commandes utilisées pour récupérer, manipuler et gérer les données dans la base de données. Les requêtes sont écrites dans un langage de requête spécifique pris en charge par le SGBD, tel que SQL (Structured Query Language), largement utilisé pour les bases de données relationnelles.
Types de bases de données :
- Bases de données relationnelles : Organisez les données dans des tableaux avec des lignes et des colonnes, établissant des relations entre différentes entités. Ils adhèrent aux principes ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) pour garantir l’intégrité et la fiabilité des données. Les exemples incluent MySQL, PostgreSQL, SQL Server et Oracle Database.
- Bases de données NoSQL : Conçu pour gérer de gros volumes de données non structurées ou semi-structurées avec flexibilité et évolutivité. Ils s'écartent de la structure rigide des bases de données relationnelles et proposent divers modèles de données, tels que des bases de données orientées document, valeurs-clés, en colonnes et graphiques. Les exemples incluent MongoDB, Cassandra, Couchbase et Redis.
- Bases de données NewSQL : Visez à combiner les avantages des bases de données relationnelles traditionnelles avec l’évolutivité et la flexibilité des solutions NoSQL. Ils fournissent des architectures distribuées et des performances améliorées tout en maintenant la conformité ACID. Les bases de données NewSQL ciblent des scénarios nécessitant une évolutivité et une intégrité transactionnelle élevées, tels que les applications de commerce électronique et financières.
Utilisations des bases de données :
- Traitement transactionnel : Gérer les opérations quotidiennes des entreprises, telles que les transactions en ligne, la gestion des stocks et la gestion de la relation client (CRM).
- Traitement analytique : Effectuer des requêtes complexes, analyser des données et générer des rapports pour soutenir les processus de prise de décision. Les entrepôts de données et les bases de données analytiques sont spécialement conçus à cet effet, regroupant et traitant des données provenant de sources multiples à des fins de business intelligence et d'analyse de données.
- Gestion de contenu: Stockage et gestion de contenu numérique, tel que des documents, des images, des vidéos et des pages Web, dans des systèmes de gestion de contenu (CMS) et des bases de données orientées documents.
Qu'est-ce que l'entrepôt de données ?
Composants d'un entrepôt de données :
- Processus d'extraction, de transformation, de chargement (ETL) : Le processus ETL est chargé d'extraire les données de divers systèmes sources, de les transformer dans un format cohérent et de les charger dans l'entrepôt de données. Ce processus implique le nettoyage, l'agrégation et la restructuration des données pour garantir la cohérence et la qualité.
- Stockage de données: Les entrepôts de données stockent des données historiques structurées dans un format optimisé pour les requêtes analytiques et les rapports. Ils utilisent généralement un modèle dimensionnel, composé de tableaux de faits et de tableaux de dimensions, pour organiser les données de manière à faciliter l'analyse multidimensionnelle.
- Référentiel de métadonnées: Les métadonnées, ou données sur les données, jouent un rôle crucial dans les entrepôts de données. Il comprend des informations sur les systèmes sources, les transformations de données, les définitions de données et les relations entre les différents éléments de données. Un référentiel de métadonnées centralise ces informations, fournissant un contexte précieux pour comprendre et interpréter les données stockées dans l'entrepôt.
- Moteur OLAP (traitement analytique en ligne) : Les moteurs OLAP permettent aux utilisateurs d'effectuer une analyse multidimensionnelle complexe des données stockées dans l'entrepôt. Ils prennent en charge des opérations telles que le découpage en tranches, en dés, l'exploration et le regroupement des données pour explorer les tendances, les modèles et les relations dans différentes dimensions.
Types d'entrepôts de données :
- Entrepôt de données d'entreprise (EDW): Un EDW sert de référentiel complet pour les données intégrées provenant de l’ensemble d’une organisation. Il consolide les données de divers systèmes et départements opérationnels, offrant une vue unifiée des données de l'organisation pour la prise de décision stratégique.
- Magasin de données: Un datamart est un sous-ensemble d'un entrepôt de données d'entreprise, axé sur une fonction commerciale, un service ou un groupe d'utilisateurs spécifique. Les data marts sont conçus pour répondre aux besoins uniques de reporting et d'analyse de leur public cible, en offrant une approche plus personnalisée et rationalisée de l'accès et de l'analyse des données.
- Magasin de données opérationnelles (ODS): Un ODS est une base de données qui intègre les données de plusieurs systèmes opérationnels en temps quasi réel. Bien qu'il ne s'agisse pas strictement d'un entrepôt de données, un ODS sert de zone de transit pour les données opérationnelles avant qu'elles ne soient traitées ultérieurement et chargées dans l'entrepôt de données à des fins analytiques.
Utilisations des entrepôts de données :
- Intelligence d'affaires (BI) : Les entrepôts de données sont des composants essentiels des initiatives de business intelligence, fournissant une base pour les rapports, les tableaux de bord et les analyses ad hoc. En consolidant les données provenant de sources disparates, les entrepôts de données permettent aux organisations d'obtenir des informations sur leurs opérations commerciales, leurs performances et leurs tendances.
- Aide à la décision: Les entrepôts de données soutiennent les processus décisionnels en fournissant des informations opportunes, précises et pertinentes aux utilisateurs professionnels et aux décideurs. En analysant les données historiques et actuelles, les organisations peuvent identifier des modèles, des tendances et des valeurs aberrantes pour éclairer les décisions stratégiques et favoriser la réussite commerciale.
- Analyses prédictives: Les entrepôts de données constituent des ressources précieuses pour l'analyse prédictive, permettant aux organisations de prévoir les tendances, les comportements et les résultats futurs sur la base de données historiques. En tirant parti de techniques d'analyse avancées et d'algorithmes d'apprentissage automatique, les organisations peuvent découvrir des informations cachées et effectuer des prédictions basées sur les données pour guider leurs stratégies commerciales.
Principales différences entre la base de données et l'entrepôt de données
- Objectif :
- Base de données: Principalement utilisé pour le traitement transactionnel, en se concentrant sur le stockage, la récupération et la gestion des données opérationnelles en temps réel.
- Entrepôt de données : Conçu pour le traitement analytique, consolidant les données provenant de plusieurs sources pour prendre en charge les processus de reporting, d'interrogation et de prise de décision.
- Structure de données:
- Base de données: Organise généralement les données dans un format normalisé pour minimiser la redondance et garantir l'intégrité des données, adapté aux opérations transactionnelles.
- Entrepôt de données : Utilise un modèle dénormalisé ou dimensionnel pour optimiser la récupération et l'analyse des données, facilitant ainsi les requêtes complexes et l'analyse multidimensionnelle.
- Usage:
- Base de données: Idéal pour les opérations quotidiennes, telles que les transactions en ligne, la gestion des stocks et les interactions avec les clients.
- Entrepôt de données : Utilisé pour la prise de décision stratégique, la business intelligence et l'analyse de données, permettant aux utilisateurs d'analyser les données historiques et d'en tirer des informations pour une prise de décision éclairée.
- Intégration de données:
- Base de données: Peut contenir des données provenant d'une source ou d'une application unique, se concentrant sur le traitement des données en temps réel dans un domaine opérationnel spécifique.
- Entrepôt de données : Intègre les données provenant de plusieurs sources au sein de l'organisation, notamment les systèmes opérationnels, les sources externes et les systèmes existants, offrant ainsi une vue unifiée des données d'entreprise à des fins analytiques.
- Optimisation des performances:
- Base de données: Optimisé pour les performances transactionnelles, en mettant l'accent sur le contrôle de la concurrence, la gestion des transactions et la cohérence des données.
- Entrepôt de données : Optimisé pour les performances analytiques, prenant en charge les requêtes complexes, les agrégations et l'analyse multidimensionnelle pour faciliter les initiatives d'aide à la décision et de business intelligence.
- Modèle de données:
- Base de données: Utilise généralement un modèle relationnel avec des tableaux normalisés, mettant l'accent sur la cohérence, l'intégrité et l'intégrité référentielle des données.
- Entrepôt de données : Utilise un modèle dimensionnel avec des tables de faits et des tables de dimensions, en se concentrant sur l'organisation des données pour des requêtes et des analyses efficaces sur diverses dimensions et métriques.
Bibliographie
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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La partie sur les inconvénients de l’utilisation d’une base de données est très instructive. Il met en évidence les inconvénients potentiels de s’appuyer uniquement sur une base de données pour la prise de décision.
Oui, les inconvénients sont négligés.
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