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Dans ce monde numérique, tirer le meilleur parti des données peut être une tâche assez ardue, surtout lorsque les organisations ne savent pas par où commencer. Il existe de nombreuses façons d’analyser et d’utiliser les données dont disposent les entreprises, mais l’une des méthodes les plus efficaces consiste à utiliser des entrepôts de données. Sans entrepôt de données, il est difficile pour une entreprise de survivre dans un marché de plus en plus concurrentiel.
Une entreprise doit avoir accès à des données fiables de manière organisée. Cela l’aidera à prendre des décisions éclairées et à gérer ses affaires en douceur. Les entrepôts de données font partie intégrante de la stratégie commerciale de chaque entreprise, et comprendre comment les utiliser efficacement aidera les organisations à prendre des décisions commerciales intelligentes.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut servir.
Un entrepôt de données est un système d’information qui permet aux entreprises d’extraire des renseignements à partir d’énormes quantités de données collectées sur une longue période, souvent dans le but d’améliorer les processus et les stratégies d’affaires, de prendre des décisions plus éclairées et de créer de nouvelles opportunités de croissance.
Ces entrepôts sont conçus pour stocker des données historiques afin que celles-ci puissent être analysées et utilisées pour prendre ultérieurement des décisions commerciales efficaces. Cela sert de référentiel à l’échelle de l’entreprise pour toutes les données la concernant. L’objectif d’un entrepôt de données est de fournir un accès rapide aux informations sur les performances passées, ce qui aide les entreprises à prévoir les tendances futures et à réagir en conséquence. En d’autres termes, c’est un outil de prise de décision.
La grande majorité des données dans les entrepôts de données provient de diverses sources internes et externes. Sur le plan technique, un entrepôt de données est construit sur un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) et se compose de trois éléments: extraction de données, transformation, chargement (ETL). ETL est utilisé pour construire un système d’entrepôt de données.
L’objectif principal de l’entreposage de données est d’intégrer et de stocker de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que des bases de données opérationnelles, des bases de données transactionnelles et des sources d’informations externes. Un entrepôt de données est souvent utilisé pour les applications de traitement analytique en ligne (OLAP), qui permettent aux utilisateurs d’analyser et d’interroger des quantités massives de données en temps réel.
Les entrepôts de données, les lacs de données et les data marts partagent des similitudes tout en restant différents. Il peut être facile de confondre ces trois technologies connexes de Big Data. Un entrepôt de données est un référentiel centralisé pour les données à l’échelle de l’entreprise. Les data marts sont des versions plus petites d’entrepôts de données desservant des unités commerciales ou des départements individuels. Enfin, un lac de données est une collection non structurée de données brutes qui peut être utilisée comme source pour d’autres projets d’analyse.
Un entrepôt de données est un entrepôt central pour toutes les données commerciales importantes de l’organisation. Son objectif est d’intégrer en un seul endroit des données provenant de diverses sources afin que les analystes qui en ont besoin puissent y accéder rapidement et facilement.
En revanche, un data mart ne dessert qu’un seul département ou unité commerciale. Les grandes entreprises comprenant plusieurs divisions peuvent avoir plusieurs data marts distincts, un pour les données marketing, un autre pour les données de vente, etc.
Enfin, un lac de données est comme un bac de stockage géant où vous pouvez déverser n’importe quel type d’informations numériques sans vous soucier de les organiser au préalable. Avec un lac de données, il n’y a pas de règles dictant où doit se retrouver une information selon son type.
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Un entrepôt de données est un référentiel qui stocke toutes les informations pertinentes provenant des sources de données et des emplacements disparates de l’organisation, ce qui facilite la création de rapports et l’analyse des ensembles de données volumineuses.
Avoir accès à toutes les données pertinentes en un seul endroit peut aider à mieux comprendre ce qui se passe dans l’entreprise dans son ensemble, ainsi qu’au sein des différentes divisions et départements. Cela peut aider à prendre des décisions commerciales plus intelligentes et à hiérarchiser les dépenses plus efficacement. L’utilisation d’un entrepôt de données présente des avantages significatifs, tels que :
Le cloud offre de nombreux avantages par rapport à un entreposage de données traditionnel, tels que la réduction du délai de rentabilisation, l’amélioration de l’évolutivité et de la flexibilité, un temps de déploiement plus rapide et un coût total de possession réduit. D’autre part, les entrepôts de données traditionnels exigent que les entreprises maintiennent les serveurs, les corrigent et les mettent à niveau, et embauchent du personnel pour la maintenance. Le cloud supprime tous ces coûts, ce qui permet aux entreprises de dépenser moins d’argent sans sacrifier la sécurité ou les fonctionnalités.
Le cloud offre également des avantages supplémentaires tels que la capacité à la demande, l’élasticité et la tarification qui permettent aux entreprises de se développer rapidement en cas de besoin. Les solutions basées sur le cloud sont plus évolutives que les solutions traditionnelles. Cela permet aux entreprises de réagir plus facilement aux changements du marché.
Un outil d’entrepôt de données rassemble toutes sortes de données en un seul endroit pour l’analyse. Cela facilite l’utilisation des données pour prendre de meilleures décisions commerciales. De nos jours, les entreprises génèrent de gros volumes de données et il est préférable de mettre en place un système d’entrepôt de données dès que possible. Il n’est pas facile de passer d’une dispersion des données dans toute l’entreprise à une source unique de données, mais cela en vaut la peine.
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