Data Warehouse : qu'est-ce que c'est ?

Il s'agit en pratique d'un système de stockage optimisé pour les données structurées, servant à exécuter plus facilement et rapidement les requêtes SQL et à fournir la Business Intelligence. Pour les entreprises ayant de vastes volumes de données à traiter, ou qui collectent des données à partir de multiples sources variées, les data warehouses sont une norme de stockage servant à l'alimentation de la Business Intelligence.

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Qu'est-ce que le Data warehousing ?

Le Data warehousing est un processus d'amélioration du reporting et de l'analyse des données à travers une solution de stockage. Il consiste à collecter et gérer les données qui proviennent de sources diverses et variées afin d'en dégager les informations utiles à l'entreprise et notamment des informations commerciales significatives. Cette technique fait appel à des technologies et des composants qui facilitent l'utilisation stratégique des données, qui peut devenir de plus en plus complexe au cours de l'évolution de l'entreprise.

En pratique, les étapes du Data warehousing sont les suivantes :

• La phase d'extraction durant laquelle les données brutes sont récoltées depuis de nombreuses sources dans l'entreprise comme les outils de gestion tels que le CRM ou les ERP par exemple. Une fois celles-ci collectées, elles sont réunies au sein d'une base de données intermédiaire.
• La transformation qui consiste à transférer les données collectées dans la base intermédiaire dans une couche d'intégration. Elles seront ensuite combinées puis transformées au sein d'un Operational Data Store ou ODS. À noter que lorsque la transformation peut être gérée par un ODS externe au data warehouse, il est question d'ETL (Extract-Transform-Load), ou en interne. Dans ce second cas de figure, il est alors question d'ELT (Extract-Load-Transform).
• Le chargement des données de la couche d'intégration vers le data warehouse sur un schéma que les analystes de données souhaitent mettre en œuvre pour leurs requêtes SQL. Celles-ci sont ensuite écrites dans une base de données relationnelle.

La base de données intégrée à un data warehouse est relationnelle, ce qui signifie que les données sont structurées et stockées dans des tableaux, qui sont organisés à leur tour selon le schéma défini par les analystes lors de l'écriture.

Quel que soit le process utilisé pendant la phase de transformation (ETL ou ELT), les data warehouses exigent des données structurées et un schéma d'écriture pour pouvoir fonctionner avec une base de données relationnelle.

Se former au data warehousing, une nécessité pour les entreprises

La formation en data warehousing est indispensable pour les entreprises dès lors qu'elles sont amenées à traiter un vaste volume de données ou lorsque celles-ci proviennent de sources disparates. Dans le contexte actuel où les entreprises doivent gérer des infrastructures de plus en plus complexes, former ses équipes techniques est la clé pour maîtriser les outils servant à mieux organiser les données.

Elle s'avère également nécessaire pour la réussite de la transition d'un infocentre vers le data warehouse et la construction du modèle de données multidimensionnelles en fonction des besoins de l'entreprise.

Actuellement, de nombreuses formules de formation telles que les ateliers spécialisés sont accessibles pour les entreprises qui veulent former leurs équipes au data warehouse. Il est également possible d'intégrer la formation dans le processus de développement de la structure et de la constitution l'équipe de Data scientists.

Pourquoi est-ce important pour les entreprises ?

Le data warehouse permet à l'entreprise d'agréger les données sur un même emplacement, lui donnant ainsi une vue d'ensemble sur sa clientèle et d'autres éléments stratégiques.

L'utilisation de ce processus lui assure de nombreux avantages et notamment celui de pouvoir consolider ses données sur un référentiel unique et de manière transverse, permettant de disposer des informations utiles sur un sujet transversal aux structures fonctionnelles. En somme, l'entreprise peut croiser ses données d'une manière plus fonctionnelle que par le datamart.

Par ailleurs, le data warehousing constitue un moyen particulièrement efficace de conserver les données et d'assurer de leur non-volatilité. Les informations importantes demeurent alors traçables, ce qui garantit des résultats fiables en permanence.

La normalisation et la rationalisation des données durant la phase d'intégration en garantissent la cohérence malgré la multiplicité des sources et cela contribue à la qualité des analyses.

Enfin, le data warehouse est un outil efficace pour exploiter les informations obtenues par l'entreprise à des fins stratégiques. Les analyses des données étant plus fiables, les décisions stratégiques n'en sont que plus réfléchies et pertinentes.

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Comment utiliser le data warehouse ?

Le data warehouse peut avoir plusieurs applications et notamment celle d'être utilisé pour le traitement transactionnel en ligne. Dans ce cadre, il prend en charge un volume important de petites transactions de données.

Il est également utilisé pour l'analytique préventive avec un système OLAP qui prédit des événements et génère des scénarios conditionnels au moyen d'un algorithme d'apprentissage machine.

Enfin, le data warehouse peut aussi permettre d'exécuter des requêtes complexes rapidement pour un volume de transactions peu élevé afin de générer des rapports BI.

Il est important de préciser que l'utilisation du data warehouse est spécifique d'un secteur d'activités à l'autre, ceux qui y recourent le plus souvent étant : les services publics, les banques, les télécommunications, l'hôtellerie, l'investissement et les assurances, le secteur sanitaire, le secteur aérien.

Un exemple concret d'utilisation d'un data warehouse

Le meilleur moyen de comprendre l'utilisation du data warehousing est de l'illustrer avec un exemple concret tel que l'analyse de cohortes dans le cadre de laquelle les analystes commettent souvent l'erreur d'amalgamer les clients sans distinction d'ancienneté. Cet élément conditionne pourtant le comportement de ces derniers, résultat : les analyses sont faussées.

Avec une méthode des cohortes, la distinction du comportement des clients sur la base de leur ancienneté est plus aisée et il en est de même pour le suivi des variables. Cette technique est plus facile à mettre en œuvre avec un data warehouse avec lequel exploiter les données transactionnelles et les données du support qui proviennent de l'entrepôt des données.

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