Comment obtenir un meilleur suivi de vos performances grâce à un data warehouse?

13 août, 2022

1 min

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Comment tirer profit de toutes vos données ? Pourquoi ne pas les entasser sur le bord de votre bureau comme cette pile poussiéreuse de courriers que vous n’ouvrirez jamais ? En collectant et stockant vos données, vous faites déjà  90 % de l’effort de traitement de données : pourquoi s'arrêter alors que vous êtes en si bonne voie ? 

Si vous n'êtes pas familier avec l’usage des data lakes, nous vous conseillons d’abord de lire notre article dédié. Les data lakes et les data warehouses (ou entrepôts de données) sont des outils de travail de données complémentaires. Si un data lake stocke vos données, un data warehouse vous permet de procéder au traitement de vos données afin d’en tirer profit dans vos processus de décisions. Ainsi, l’usage d’un data warehouse est plutôt postérieur à la phase de collecte de vos données. 

Dans cet article, vous découvrirez ce que sont les data warehouses et comment ils peuvent vous permettre d’avoir une vision plus éclairée des performances de votre entreprise.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Les entrepôts de données (ou data warehouses) sont des bases de stockage et d’analyse de vos données. Comme un véritable entrepôt, un data warehouse, stocke, formate et traite la donnée de manière à ce qu’elle puisse être utilisée et comprise par les data scientists mais aussi par les dirigeants de votre entreprise. 

En d'autres termes, un data warehouse transforme les chiffres en analyse de performance, les données non structurées en données compréhensibles et utilisables.

Aujourd’hui, l’analyse de données est devenue essentielle à la compréhension du fonctionnement des entreprises. Si les petites entreprises peuvent se contenter de feuilles de calcul Excel, la Big Data rend impossible l’analyse à la main de longues feuilles de calcul. Pour traiter de grandes quantités de données provenant de sources multiples : informations sur les utilisateurs, données internes à votre entreprise, données clients… les data warehouses sont un indispensable.

En bref, ils vous permettent de collecter des données, les télécharger, les stocker, les analyser et les trier avant de prendre des décisions basées sur le rapport : que demander de plus ?

DATA WAREHOUSE :
COMMENT ÇA MARCHE ?

Votre équipe opérationnelle n'est pas composée exclusivement de data scientists (et heureusement). Faut-il pour autant renoncer à l’utilisation de vos data ? Absolument pas. Avoir accès à vos données est une grande avancée, mais les comprendre vous permettra d’aller bien au-delà de vos espérances.  

Grâce au data warehousing, votre équipe peut maîtriser l’analyse de ses analytiques et adapter leurs stratégies aux données qu'ils ont intelligemment collecté. Aujourd’hui, nous irons à l’essentiel. Nous n’entrerons pas dans le détails des OLAP, ETL et autres acronymes.

Traitement des données

Un data warehouse stocke les données de manière structurée ce qui facilite leur analyse. Dans un tel “entrepôt”, le stockage des données est appelé « stockage intégré » car les données provenant de différentes sources sont stockées ensemble. 

Les données d’un data warehouse sont dites “non volatiles” car elles ne peuvent pas être modifiées une fois stockées.

Alors, comment ça fonctionne ?

En un mot, les données formatées arrivent sur un pipeline (un ETL: extract, transform and load) vers un entrepôt de données. Elles sont ensuite stockées et traitées dans ce même espace afin de soutenir le processus de prise de décision de votre business.  

A quoi avez-vous accès ?

Cela dépend du data warehouse, mais généralement vous pouvez accéder à :

  • une base de stockage pour vos données,
  • une solution ETL,
  • des outils de reporting et un dashboard pour présenter vos données de manière business-friendly. Voici un schéma qui devrait vous aider à comprendre le fonctionnement d’un data warehouse :

diagram-data-warehouse

Source: https://news.sap.com/france/2021/04/qu-est-ce-qu-un-data-warehouse/ 

Data lake vs data warehouse

Les data lakes peuvent-ils remplacer les data warehouses ? Est-ce l'un de ces outils inutiles que vous n’utiliserez jamais ? Pas du tout. Les data lakes ne permettent pas un stockage rigoureux de vos données et, par conséquent, ne permettent pas à votre équipe informatique de remettre en question les données aussi facilement qu'il le ferait dans un entrepôt de données. 

Les data lakes peuvent sembler plus faciles à utiliser, mais les résultats sont beaucoup plus complexes à analyser puisqu’ils exploitent des données non structurées.

Utiliser un data warehouse :
pour ou contre ?

Parmi les outils utilisés par votre équipe data, le data warehouse est sûrement l’un des plus intéressants.

Les avantages d'un data warehouse

Cet outil d'analyse vous permet de :

  • Sélectionner les données les plus pertinentes à votre processus décisionnel. Vous stockez probablement un trop gros volume de données et c'est compréhensible. Vous pensez sûrement que collecter le plus de données possible vous permet d’avoir un aperçu global de vos performances, mais au moment de faire le tri, la quantité de données à traiter rend la tâche très laborieuse. Ne traiter que les données les plus pertinentes, grâce à un data warehouse c’est possible. 

  • Accélérer le processus de décision. Un entrepôt de données vous permet de structurer vos données et de les analyser en un court laps de temps. Vous n'avez pas besoin de trier vos données pour éliminer les données. Les data warehouses sont en partie automatisés ce qui vous fait gagner un temps précieux pour mieux analyser les résultats.

  • Structurer votre business intelligence.Si vous avez lancé un processus d'automatisation de vos processus de travail, il est probablement temps de penser à utiliser un data warehouse. Il alimente la prise de décision et vous permet d’optimiser vos prises de décisions. La plupart des entreprises en ont besoin pour soutenir leur prise de décision, et devinez quoi ? Si vous lisez cet article, vous faites sûrement partie de l’une d'entre elles.

Les inconvénients d'un data warehouse

  • Premièrement, vous ne devez pas confondre les data lakes avec les data warehouses. Un entrepôt de données est un outil moins malléable qui ne vous permet pas de stocker des données brutes ou non structurées. Elles doivent être traitées en amont. De plus, vos données doivent apparaître dans un format standardisé.

  • Les coûts de maintenance de telles plateformes de traitement de données  peuvent être élevés. Avant de passer à l’achat, assurez-vous de prévoir un aménagement de votre budget data sur le long terme. 
  • De plus, les entrepôts de données ne peuvent pas stocker de données avec des formats de fichiers mixtes, ce qui les rend moins faciles d’usage que les data lakes.

POURQUOI S'INTéRESSER AU
DATA WAREHOUSE ?

Comment un data warehouse peut-il accompagner le développement du suivi de vos performances ? 

  • Il vous permet de stocker et d'analyser vos données d'une manière beaucoup plus rapide que vous ne le feriez depuis un cloud. 
  • Il vous offre des chiffres clés permettant d’accélérer vos prises de décision et de mieux les orienter.

Vous avez besoin d’être accompagné dans la mise en place et le paramétrage d’un data warehouse ? Vous souhaitez simplement en parler ? Contactez notre équipe data. 

 

Par Emma Jeanpierre

28 janv., 2022