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🏭 Entrepôt de données

Stockage de données intégrées provenant de sources multiples pour analyse.

Entrepôt de données

Un entrepôt de données stocke des données intégrées provenant de sources multiples à des fins d'analyse. Il ne s'agit pas d'une base de données de production. Les systèmes de production assurent le fonctionnement de l'entreprise. L'entrepôt facilite la production de rapports et la prise de décision. Les données transitent des systèmes sources vers l'entrepôt via des pipelines ETL ou ELT. L'entrepôt nettoie, transforme et organise les données selon un schéma optimisé pour les requêtes. Les analystes et les outils de veille stratégique interrogent l'entrepôt plutôt que les systèmes de production.

L'architecture sépare les charges de travail. L'exécution d'une requête analytique lourde sur une base de données de production ralentit les applications utilisées par les clients. L'entrepôt de données isole cette charge et intègre les données. Les commandes, les tickets d'assistance et l'activité web d'un client sont répartis dans différents systèmes. L'entrepôt les rassemble. C'est de cette vue unifiée que naissent les informations exploitables. Les entrepôts de données traditionnels fonctionnaient sur des appliances spécialisées de Teradata, Oracle et IBM. Les entrepôts de données cloud comme Snowflake, BigQuery et Redshift ont bouleversé le modèle économique. Ils séparent le stockage du calcul, offrent une mise à l'échelle élastique et une facturation à l'usage. Les barrières à l'entrée ont diminué. Les petites entreprises peuvent désormais s'offrir des capacités d'entrepôt de données qui nécessitaient auparavant un investissement important. La technologie a évolué, mais l'objectif reste le même : stocker des données intégrées pour l'analyse.

Caractéristiques de l'entrepôt

Un entrepôt est une bibliothèque. Les systèmes sources en sont les auteurs. Les analystes en sont les lecteurs. L'entrepôt organise la collection.


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