Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ? Un guide complet

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un système centralisé qui stocke des données actuelles et historiques provenant de multiples systèmes sources. Il est optimisé pour les requêtes, l’analyse et la production de rapports plutôt que pour le traitement des charges de travail transactionnelles. Il agrège et consolide les données structurées et historiques provenant de diverses sources pour prendre en charge la business intelligence et la prise de décision.

Les entrepôts de données stockent généralement des données structurées et semi-structurées qui ont été nettoyées, transformées et organisées en modèles de données cohérents. Cela permet une analyse efficace des données en fournissant des données organisées et de haute qualité, ce qui facilite l’analyse, l’identification des tendances et la prise de décision pour les utilisateurs professionnels, les analystes de données et les data scientists.

Les bases de données opérationnelles stockent et gèrent les données générées par les systèmes opérationnels (les applications et les services qui prennent en charge les activités commerciales quotidiennes, telles que le traitement des commandes) et sont optimisées pour les performances, l’agrégation et les requêtes analytiques complexes sur de grands volumes de données.

Brève histoire des entrepôts de données

Le concept d’entrepôt de données a été créé pour remédier au décalage croissant entre les systèmes opérationnels et les besoins analytiques.

Dans les années 1980 et au début des années 1990, les organisations s’appuyaient largement sur des bases de données opérationnelles pour générer des rapports. À mesure que les volumes de données augmentaient, les requêtes analytiques ont commencé à ralentir les systèmes transactionnels et à produire des indicateurs incohérents. Pour combler cette lacune, les premières architectures ont introduit des couches de préparation et des magasins de données opérationnels afin de séparer la production de rapports des opérations quotidiennes.

L’entrepôt de données moderne a pris forme au début des années 1990 grâce aux travaux de Bill Inmon, qui l’a défini comme un système centralisé et axé sur le sujet, conçu pour l’aide à la décision. À la même époque, Ralph Kimball a popularisé la modélisation dimensionnelle, qui a optimisé les structures de données pour les requêtes analytiques et la business intelligence.

Dans les années 2000, les entrepôts de données d’entreprise et les data marts (qui sont de petits sous-ensembles d’un entrepôt de données spécifiques à un domaine) sont devenus courants, bien qu’ils aient été généralement déployés sur site et qu’ils aient nécessité un investissement initial important. L’essor du big data à la fin des années 2000 a introduit les data lakes, qui ont accru la flexibilité du stockage, mais n’ont pas remplacé les entrepôts de données.

Le passage à l’infrastructure cloud dans les années 2010 a transformé les entrepôts des données en séparant le stockage du calcul, permettant une mise à l’échelle élastique et des services gérés. Aujourd’hui, les entrepôts de données fonctionnent au sein d’écosystèmes de données plus larges, parallèlement aux bases de données transactionnelles, aux lacs de données et aux plateformes d’analytique afin d’équilibrer performances, flexibilité et gouvernance.

Quels problèmes un entrepôt de données résout-il ?

À mesure que les organisations se développent, les données deviennent fragmentées à travers les systèmes opérationnels. La logique de production de rapports est souvent dupliquée, les indicateurs deviennent incohérents et les requêtes analytiques peuvent dégrader les performances des applications.

Un entrepôt de données permet de relever ces défis :

• Centraliser les données provenant de plusieurs sources vers un seul référentiel
• Uniformiser les définitions et les indicateurs entre les équipes
• Amélioration des performances des requêtes pour les charges de travail analytiques
• Séparer le traitement analytique des systèmes transactionnels
• Prendre en charge la business intelligence et la production de rapports à grande échelle
• Permettre aux organisations de gérer efficacement les données entre les services et les environnements

Les contrôles de gouvernance dans les entrepôts de données centralisent les registres sensibles et simplifient la conformité avec les réglementations en fournissant une piste d’audit de l’origine et de l’utilisation des données.

Le résultat : une analyse plus fiable et une compréhension plus claire des performances de l’entreprise.

Entrepôt de données vs base de données vs lac de données

Les entrepôts de données, les bases de données et les lacs de données jouent différents rôles au sein d’une architecture de données moderne.

• Les bases de données prennent en charge les charges de travail opérationnelles et la logique des applications et sont conçues pour stocker les données dans des formats structurés, souvent normalisés, optimisés pour le traitement des transactions.
• Les entrepôts de données prennent en charge l’analytique, la production de rapports et la BI, et stockent les données dans un modèle dimensionnel optimisé pour des requêtes et une analyse rapides.
• Les lacs de données stockent d’importants volumes de données brutes dans leur format d’origine, ce qui permet aux entreprises de stocker des données sous des formes structurées et non structurées pour une analyse flexible.

Ces systèmes sont souvent utilisés conjointement plutôt que de manière isolée. De nombreuses organisations combinent des bases de données transactionnelles, des lacs de données et des entrepôts de données pour équilibrer flexibilité, performances et gouvernance.

Pour une comparaison plus approfondie, consultez notre guide de comparaison des lacs de données et entrepôts de données.

OLTP vs OLAP. Comprendre la différence

Pour comprendre quand un entrepôt de données est nécessaire, il est utile de distinguer les systèmes OLTP des systèmes OLAP.

Les systèmes OLTP (traitement transactionnel en ligne) sont conçus pour prendre en charge les charges de travail opérationnelles. Ces systèmes traitent des transactions fréquentes et de petite taille, telles que les inscriptions des utilisateurs, les achats, les mises à jour et les interactions avec les applications.

Les systèmes OLAP (traitement analytique en ligne) sont conçus pour l’analyse. Ils prennent en charge des requêtes complexes sur de grands jeux de données, couvrant souvent des mois ou des années de données historiques. Les systèmes OLAP sont spécifiquement conçus pour traiter les données multidimensionnelles, ce qui permet d’effectuer des requêtes rapides et complexes sur plusieurs dimensions telles que le temps, le lieu et le produit. De plus, les systèmes OLAP offrent des capacités analytiques avancées pour la business intelligence et l’analyse des données, ce qui permet aux organisations d’obtenir des informations et de prendre des décisions fondées sur les données.

Comparaison OLTP vs OLAP

Remarque : les bases de données transactionnelles et les entrepôts de données ne sont pas des technologies concurrentes. Ce sont des systèmes complémentaires conçus pour différentes charges de travail. Dans des architectures bien conçues, les systèmes OLTP et OLAP fonctionnent ensemble pour soutenir à la fois l’efficacité opérationnelle et les informations analytiques.

Quand un entrepôt de données est-il utile ?

Vous pourriez avoir besoin d’un entrepôt de données si :

• Vous analysez les données issues de plusieurs systèmes opérationnels
• Les utilisateurs métier ont besoin de métriques fiables et cohérentes
• Les requêtes de production de rapports ont un impact sur les performances des applications.
• Vous devez analyser les tendances historiques, pas seulement l'état actuel
• La logique analytique est devenue difficile à gérer dans les bases de données d’applications.
• La gouvernance des données et le contrôle de l’accès deviennent importants

Si votre charge de travail principale implique des transactions en temps réel ou l’accès aux données des applications, une base de données OLTP est généralement le bon choix. Lorsque l’analytique et la production de rapports deviennent essentiels à l’activité, un entrepôt de données devient intéressant.

Architecture et couches de l’entrepôt de données

Un entrepôt de données est généralement conçu selon une architecture en couches, où chaque couche est responsable d’un ensemble spécifique de traitements de données. Cette séparation aide les équipes à isoler les responsabilités, à améliorer les performances, et à faire évoluer indépendamment les différentes parties du système. Bien que les mises en œuvre varient selon les organisations, la plupart des systèmes d’entreposage de données suivent une approche en couches, déplaçant les données depuis les sources opérationnelles à travers des couches de transformation et de stockage avant de les rendre disponibles pour l’analyse et l’exécution

Systèmes sources

Les systèmes sources comprennent les bases de données opérationnelles, les applications SaaS, les fichiers journaux et les sources de données externes. Ces systèmes génèrent les données brutes qui alimentent l’entrepôt et servent généralement de source de vérité faisant autorité pour les opérations quotidiennes

Préparation et ingestion

Les données sont ingérées dans une zone de préparation où elles peuvent être validées, nettoyées et préparées pour la transformation. Cette couche agit comme un tampon entre les systèmes sources et l’entrepôt, permettant aux données d’être inspectées, organisées et retraitées, si nécessaire, sans affecter les systèmes de production.

Transformation et modélisation

Dans cette couche, les données sont transformées en formats cohérents et organisées en modèles de données analytiques. C’est ici que sont appliqués la logique métier, les agrégations et les définitions standard.

Niveaux de stockage

Les données sont souvent stockées sur plusieurs niveaux en fonction des modèles d’accès. Les données fréquemment consultées peuvent être stockées dans un stockage plus rapide, tandis que les anciennes données historiques peuvent être stockées plus économiquement. En outre, les données récapitulatives (informations agrégées dérivées de données transactionnelles détaillées) sont souvent stockées aux côtés des données brutes dans l’entrepôt pour faciliter la production de rapports et la prise de décision.

Outils d’analyse et de BI

Les outils de business intelligence, les plateformes d’analytique et les flux de travail de machine learning interrogent l’entrepôt de données pour générer des informations, des tableaux de bord et des rapports. Ces outils exploitent les capacités analytiques de l’entrepôt de données pour prendre en charge la business intelligence et l’analyse avancée.

Cas d’utilisation des entrepôts de données

Un entrepôt de données n’est pas un système de données polyvalent. Il est volontairement optimisé pour les charges de travail analytiques, et ces optimisations s’accompagnent de compromis qui le rendent peu adapté aux cas d’utilisation transactionnels.

Les entrepôts de données sont conçus pour soutenir d’importants volumes de données historiques selon de nombreuses dimensions. Les données sont généralement ingérées, transformées et organisées dans des modèles analytiques qui favorisent les performances de lecture, l’agrégation et les requêtes analytiques rapides et efficaces. Toutefois, les données ne sont pas mises à jour de manière cohérente, et elles ne sont pas optimisées pour les écritures à haute fréquence ou les transactions à faible latence.

Les systèmes transactionnels, en revanche, sont conçus pour traiter de grands volumes de petites opérations en temps réel. Ils donnent la priorité à la cohérence immédiate, à l’insertion et à la mise à jour rapides, et à des temps de réponse prévisibles pour les flux de travail d’applications.

Cas d’utilisation les mieux adaptés

• Business intelligence et reporting
• Tableaux de bord exécutifs et indicateurs de performance clés (KPI)
• Analyse des tendances et prévisions
• Analyse historique des performances
• Charges de travail d'exploration et d'analyse de données
• Intégration des données des systèmes de point de vente pour l’analyse et la production de rapports des transactions

Lorsqu’il est utilisé à ces fins, l’entrepôt de données devient un système d’aide à la décision crucial.

Cas d’utilisation inadaptés

Les entrepôts de données ne sont pas adaptés aux charges de travail qui nécessitent une cohérence immédiate, des réponses à faible latence ou des changements fréquents de schéma en fonction du développement de l'application.

Les cas d’utilisation les moins adaptés comprennent :

• Charges de travail transactionnelles à fort volume
• Requêtes d’application à faible latence
• Mises à jour opérationnelles en temps réel
• Changement rapide de schéma sans modélisation délibérée

Les entrepôts de données ne sont pas intrinsèquement coûteux ou complexes. Ils deviennent coûteux lorsqu’on leur demande de se comporter comme des systèmes transactionnels, ce qui entraîne une latence inutile, un risque opérationnel et une complexité architecturale.

Les limites des entrepôts de données

Les entrepôts de données peuvent être :

Coûteux : ils nécessitent souvent le stockage de gros volumes de données historiques, l’exécution de requêtes analytiques gourmandes en calcul et la maintenance de pipelines pour l’ingestion, la transformation et la gouvernance. Les besoins continus en infrastructure et en exploitation augmentent les coûts au fur et à mesure que les données et l’utilisation augmentent.

Complexes : la création et l’exploitation d’un entrepôt de données impliquent la gestion de plusieurs couches, notamment la modélisation des données, l’ingestion, la transformation et la gestion des accès. Les équipes définissent des indicateurs cohérents, gèrent les modifications de schéma et maintiennent la qualité des données, ce qui nécessite généralement des compétences spécialisées et une coordination importante.

Chronophage : le processus de chargement et de transformation des données peut être chronophage, en particulier lorsqu’il s’agit de traiter de grands volumes de données.

Inflexibles : la structure d’un entrepôt de données est généralement fixe, ce qui peut rendre difficile l’adaptation à l’évolution des besoins de l’entreprise.

Limité : les entrepôts de données sont optimisés pour le reporting et l’analyse, ce qui peut limiter leur utilité pour d’autres types de tâches de traitement des données.

Comment fonctionne un entrepôt de données avec MongoDB

Les entrepôts de données sont couramment associés aux bases de données transactionnelles plutôt que de les remplacer.

Dans une architecture classique, une base de données OLTP telle que MongoDB stocke les données opérationnelles utilisées par les applications. Ces données sont ensuite répliquées ou diffusées dans un entrepôt de données, où elles peuvent être transformées et analysées sans affecter les performances des applications.

Cette approche permet à chaque système de se concentrer sur ce qu’il fait le mieux :

• La base de données transactionnelle prend en charge des opérations rapides et fiables.
• L’entrepôt de données prend en charge l’analyse et la business intelligence.

Les architectures modernes utilisent de plus en plus des approches basées sur le lakehouse et les connecteurs, qui fournissent des moyens structurés de déplacer, synchroniser et exposer les données opérationnelles aux plateformes analytiques sans coupler les systèmes. Dans ces modèles, les connecteurs diffusent ou répliquent les données des bases de données opérationnelles vers des environnements analytiques, tandis que les plateformes de lakehouse combinent l’analyse de type entrepôt avec le stockage de type lac de données.

Par exemple, les intégrations entre MongoDB et des plates-formes telles que Databricks permettent d'analyser les données opérationnelles à l'aide des systèmes OLAP tout en préservant les performances OLTP.

Comment les deux systèmes fonctionnent ensemble

Une architecture type suit ce modèle :

1. Les applications écrivent des données opérationnelles dans MongoDB
2. Les données sont répliquées, diffusées ou chargées par lots dans un entrepôt de données.
3. L’entrepôt de données transforme et modélise les données pour l’analyse.
4. Les outils et les analystes BI interrogent l’entrepôt, qui est un système distinct de la base de données d’application.

Dans cette architecture, les applications interagissent uniquement avec la base de données opérationnelle, tandis que les charges de travail analytiques s’exécutent entièrement sur l’entrepôt de données. Cette séparation garantit que les requêtes analytiques n’entrent pas en concurrence avec les charges de travail transactionnelles, permettant à chaque système de fonctionner de manière indépendante et efficace. MongoDB prend en charge les transactions rapides et fiables, tandis que l’entrepôt de données prend en charge les requêtes analytiques complexes sur de grands jeux de données.

Pourquoi cette approche est importante

L'utilisation d'un entrepôt de données avec MongoDB aide les organisations à :

• Évitez d'exécuter des requêtes analytiques lourdes sur les bases de données opérationnelles
• Préserver les performances des applications à mesure que l’utilisation des analyses augmente ;
• Garder des métriques cohérentes entre les équipes
• Analyser les tendances historiques sans compliquer les schémas d’application.

MongoDB est optimisé pour les charges de travail opérationnelles. Il excelle dans le traitement des transactions à volume élevé, les schémas flexibles et les écritures et lectures à faible latence qui prennent en charge les applications en direct. Les entrepôts de données, en revanche, sont optimisés pour les charges de travail analytiques. Ils sont conçus pour analyser et agréger de grands volumes de données historiques selon de nombreuses dimensions, en utilisant souvent des requêtes à forte intensité de calcul qui seraient inefficaces et perturbatrices dans une base de données opérationnelle.

La séparation de ces problèmes aide les organisations à éviter l’exécution de requêtes analytiques lourdes sur les données opérationnelles, à préserver les performances des applications à mesure que l’utilisation des analyses se développe et à conserver des indicateurs cohérents et communs entre les équipes.

Dans cette architecture, MongoDB sert de système d’enregistrement principal pour les données opérationnelles actuelles, tandis que l’entrepôt de données agit comme un système analytique dérivé conçu spécifiquement pour la production de rapports, l’analyse des tendances et les informations à long terme.

Modèles d'intégration modernes

De nombreuses organisations utilisent des connecteurs et des architectures de type lakehouse pour intégrer les données opérationnelles et analytiques. Par exemple, les intégrations entre MongoDB et des plateformes telles que Databricks permettent aux entreprises d’analyser les données opérationnelles à l’aide des systèmes OLAP tout en gardant les charges de travail transactionnelles isolées.

Ces modèles soutiennent les cas d’utilisation d’analytique, de machine learning et de production de rapports sans contraindre un système unique à traiter des charges de travail incompatibles.

Quand introduire un entrepôt de données

MongoDB peut prendre en charge des analyses de base parallèlement aux charges de travail opérationnelles lorsque la demande est faible. Il fournit des capacités d’agrégation et des schémas flexibles qui fonctionnent bien pour les rapports simples et les informations au niveau de l’application.

Cependant, à mesure que la production de rapports se complexifie, que les volumes de données augmentent ou que l’analyse historique devient critique, ces modèles d’accès exercent des demandes concurrentes sur une base de données opérationnelle. Permettre aux charges de travail analytiques d’être réparties de manière indépendante tout en conservant MongoDB comme système d’enregistrement des données opérationnelles constitue une étape pratique suivante.

Limites et compromis des entrepôts de données

Bien que puissants, les entrepôts de données présentent des limites.

Elles peuvent être :

• Coûteux
• Difficiles à concevoir sans une modélisation de données appropriée
• Chronophage à alimenter et à maintenir
• Moins flexible

Il est essentiel de comprendre ces compromis pour décider si un entrepôt de données est la bonne solution.

Qu’est-ce qu’un niveau d’entrepôt de données ?

Les entrepôts de données sont souvent organisés en niveaux selon la manière dont les données sont traitées, stockées et consultées. Ces niveaux aident à séparer les préoccupations, à améliorer les performances et à contrôler les coûts.

Niveaux courants d'entrepôt de données

Niveau inférieur : ingestion et stockage des données

Ce niveau comprend les systèmes sources, les pipelines d’ingestion et le stockage brut. Les données sont recueillies auprès des systèmes opérationnels, des applications et des sources externes, puis chargées dans l’environnement de l’entrepôt. Les données brutes ou légèrement traitées peuvent être conservées à des fins de retraitement ou d’audit.

Niveau intermédiaire : transformation et modélisation

Le niveau intermédiaire est celui où les données sont nettoyées, transformées et modélisées à des fins d'analyse. Les règles métier sont appliquées, les vérifications de la qualité des données sont effectuées et des schémas analytiques sont créés. Ce niveau est essentiel pour produire des métriques cohérentes et fiables.

Niveau supérieur : analytique et consommation

La couche supérieure comprend les outils de BI, les tableaux de bord, les plateformes analytiques et les flux de machine learning. Les utilisateurs professionnels, les analystes et les data scientists interagissent avec les données à ce niveau pour explorer les tendances, générer des rapports et appuyer la prise de décision.

La séparation de ces niveaux aide les organisations à répartir l’analyse tout en protégeant les systèmes opérationnels et en contrôlant les coûts de stockage et de calcul.

Quelles sont les variantes courantes d’entrepôts de données ?

Tous les entrepôts de données ne sont pas identiques. Les entrepôts de données sur site traditionnels sont des solutions de stockage basées sur le hardware qui offrent des avantages tels qu’une gouvernance, une sécurité et une souveraineté des données améliorées et une latence plus faible, mais ils peuvent être complexes à gérer. L’entrepôt de données moderne a évolué au-delà de ces systèmes sur site pour prendre en charge les architectures natives cloud et hybrides.

D’ici 2025, de nombreux entrepôts de données modernes fonctionneront également comme des « lakehouses », mêlant gouvernance et structure à la capacité de stockage flexible d’un lac de données pour les charges de travail d’IA et de machine learning.

Variantes courantes d'entrepôts de données

Entrepôt de données d'entreprise (EDW)

Un entrepôt de données d'entreprise sert de plateforme d'analyse centralisée pour l'ensemble de l'organisation. Il intègre les données de tous les départements et fournit une source unique de vérité pour le reporting et la business intelligence.

Magasins de données

Les magasins de données sont des sous-ensembles plus petits, propres à un sujet, d’un entrepôt de données. Ils sont souvent conçus pour des équipes ou des cas d’utilisation spécifiques, tels que l’analyse financière, marketing ou commerciale.

Entrepôts de données traditionnels

Les entrepôts de données traditionnels sont généralement déployés sur site et nécessitent des investissements initiaux importants dans l’infrastructure. Ils s’appuient sur des schémas fixes et de longs cycles de développement.

Entrepôts de données cloud

Les entrepôts de données cloud sont des services entièrement gérés qui séparent le stockage et le calcul. Ils offrent une mise à l'échelle élastique, une configuration plus rapide et une tarification à l’utilisation, ce qui en fait le choix par défaut de nombreuses organisations modernes.

Entrepôts de données modernes

Les entrepôts de données modernes mettent l’accent sur la flexibilité, l’intégration aux lacs de données et la prise en charge des charges de travail d’analyse avancée et de machine learning. Ils sont conçus pour fonctionner parallèlement aux bases de données opérationnelles plutôt que pour les remplacer.

Le choix de la variante adéquate dépend du volume de données, des exigences en matière de latence, des besoins de gouvernance et de la maturité organisationnelle.

Comment un entrepôt de données se compare-t-il aux autres systèmes de données ?

Comprendre comment un entrepôt de données se distingue des autres systèmes de données permet de clarifier quand il est la bonne ou la mauvaise solution.

Entrepôt de données vs lac de données

Entrepôt de données vs magasin de données

Quand un entrepôt de données devient-il pertinent

Un entrepôt de données est un système spécialisé conçu pour l'analyse, la production de rapports et la prise de décision. Il centralise les données provenant de sources multiples, applique une logique métier cohérente et prend en charge des requêtes analytiques complexes à grande échelle. Les entrepôts de données sont optimisés pour les modèles d’accès analytiques, indispensables aux applications d’IA et de machine learning efficaces. Ils fournissent des données propres et fiables qui peuvent prendre en charge divers flux de travail d’IA et de machine learning, améliorant ainsi les capacités analytiques nécessaires à la business intelligence et aux analyses avancées.

Il ne remplace pas les bases de données transactionnelles. Les architectures de données les plus efficaces combinent des systèmes OLTP et des systèmes OLAP, ce qui permet à chacun d'atteindre l'objectif visé.

Lorsqu’il est utilisé correctement, l’entrepôt de données devient une base fiable pour la veille stratégique et l’analyse des données. S’il est mal utilisé, il entraîne des coûts et une complexité inutiles.