Qu'est-ce qu'un data lake?
27 janvier, 2022
4 mins
Ce matin en rentrant de vacances, vous avez failli lâcher votre tasse de café (de désespoir) en écoutant votre data scientist part...
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Les données sont partout. Les données sont dans tout. De votre téléphone portable à votre ordinateur en passant par votre micro-ondes, chaque bit de données est tracké. Comment s’y retrouver ? Comment analyser ses données ?
Pas de panique ! Et si on vous disait qu’un datamart pouvait regrouper toutes vos données en une seule et même plateforme ? (enfin, peut-être pas les données de votre micro-ondes...)
Un datamart est semblable à un data warehouse… mais ce n’est pas non plus un entrepôt de données traditionnel. C’est un type de data warehouse pouvant être utilisé à des fins commerciales. Comment un datamart peut-il aider votre business ? Comment l'utiliser à bon escient ? Et surtout, pourquoi l'utiliser ? Découvrons-le ensemble dans cet article.
Avez-vous déjà entendu parlé d'un datamart ? C'est un type d'entrepôt de données qui se concentre sur un secteur d'activité spécifique. Il contient des données ordonnées et traitées, prêtes à être interrogées rapidement et facilement.
Un datamart vous offre la possibilité de vous concentrer sur un seul sujet ou un seul secteur d'activité. Cela signifie que lorsqu’une entreprise a besoin d’un seul et unique data warehouse, elle peut avoir besoin de plusieurs datamarts correspondant à chacun de ses départements. Vous ne pouvez pas charger plus de 100 Go dans un datamart, ce qui peut s'avérer insuffisant si vous souhaitez analyser de grandes quantités de données.
Par exemple, les équipes marketing privilégient souvent les datamarts car cela leur permet de concentrer leur analyse sur un problème spécifique. Aujourd'hui, plus de 62 % des entreprises s'accordent à dire que la Business Intelligence est essentielle à la compréhension des performances des entreprises. Pourquoi ne pas se lancer avec un outil que toute votre équipe peut gérer ?
Si vous n'êtes pas encore familiarisé avec les entrepôts de données, nous vous conseillons de lire cet article. En bref, les data warehouses :
Ils sont donc légèrement différents des datamarts. Alors, quelle plateforme est faite pour vous ? Soyons clairs, ces deux outils peuvent vous permettre de prendre des décisions fondées sur les données, mais selon le niveau de décisions que vous devez prendre, vous préférez travailler avec l'une ou l'autre.
Mais les différences entre les deux systèmes ne s'arrêtent pas là. Les datamarts sont bien plus faciles à utiliser et à mettre en place (processus de mise en place moins complexe et plus rapide) car la quantité de données qui transite sur la plateforme est assez limitée. Ci-dessous, un schéma qui résume les différences entre les deux systèmes :
Source: https://panoply.io/data-warehouse-guide/data-mart-vs-data-warehouse/
Comment implémenter un datamart ? Généralement, le processus se déroule à travers ces différentes étapes :
Afin de faciliter la compréhension du processus, nous n’entrerons pas dans les détails mais n'hésitez pas à faire appel à nos équipes si vous souhaitez en savoir plus.
Il existe 3 types de datamarts : les datamarts dépendants, indépendants et hybrides.
Le reporting, les tableaux de bord, l'intégration de données et la préparation de données comptent parmi les technologies les plus importantes pour mettre en place une Business Intelligence. Mais comment se fait-il que 74% des employés déclarent être submergés dès lors qu’ils travaillent avec des données ? Ne pouvons-nous pas les aider à accéder à des outils de traitement des données faciles à utiliser ?
Plus petits que les entrepôts de données mais aussi plus rapides à mettre en œuvre, les datamarts sont des solutions efficaces à de nombreux problèmes car :
Un datamart est un sous-ensemble d’entrepôt de données qui vous permet de prendre des décisions solides basées sur les données spécifiques à un département de votre entreprise.
Si certaines entreprises peuvent les trouver insuffisantes pour une prise de décision centralisée, elles permettent à vos équipes de prendre des décisions pratiques et opérationnelles : un véritable gain de temps. Si vous êtes perdu entre datamart, data warehouse ou encore data lakes, ne perdez pas votre temps. Faisons le point ensemble sur la situation.
Par Emma Jeanpierre
28 janv., 2022