L'entrepôt de données, brièvement évoqué dans notre pilier Business Intelligence & data décisionnelle, n'est pas systématiquement nécessaire. Cette page détaille quand il devient pertinent.
Data warehouse : une PME en a-t-elle besoin
Data warehouse ou data lake, hébergement, coût : quand une entreprise a-t-elle réellement besoin d'un entrepôt de données dédié.
Qu'est-ce qu'un data warehouse et une PME en a-t-elle besoin
Un data warehouse (entrepôt de données) centralise et structure les données provenant de plusieurs sources de l'entreprise dans un format optimisé pour l'analyse, distinct des bases de données opérationnelles qui font tourner les applications au quotidien. Une PME en a besoin dès qu'elle doit croiser des données provenant de plusieurs systèmes distincts pour construire ses analyses, une simple connexion directe aux outils sources devenant alors insuffisante ou trop lente à l'usage.
Data warehouse ou data lake : quelles différences
Un data lake stocke des données brutes, structurées ou non, sans transformation préalable, offrant une grande flexibilité mais demandant davantage de travail pour les exploiter ; un data warehouse structure les données selon un modèle défini à l'avance, plus rapide à interroger mais moins flexible face à des données non anticipées.
Héberger son entrepôt de données dans le cloud ou en interne
Héberger son entrepôt de données dans le cloud plutôt que sur ses propres serveurs réduit l'investissement initial et facilite la montée en charge, un choix aujourd'hui largement privilégié par les PME qui n'ont pas les ressources pour administrer une infrastructure dédiée en interne.
Structurer une architecture de données évolutive
Structurer une architecture de données cohérente pour la Business Intelligence suppose de définir des règles claires dès le départ sur la façon dont les données sont organisées, plutôt qu'une accumulation désordonnée qui complique progressivement toute analyse. Un data warehouse facilite l'analyse de données historiques sur plusieurs années, une capacité rarement disponible directement dans les bases de données opérationnelles courantes, qui privilégient la performance immédiate à la conservation de l'historique.
Le coût de mise en place d'un entrepôt de données
Le coût de mise en place d'un entrepôt de données pour une PME dépend du volume de données et de la complexité de l'intégration des sources existantes, un investissement qui doit être mis en regard des bénéfices attendus en termes de fiabilité et de rapidité d'analyse.
Voir aussi
Cette page complète le pilier Business Intelligence & data décisionnelle. Voir aussi le cloud & hébergement et le matériel serveur pour un hébergement interne.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre un data warehouse et un data lake ?
Un data lake stocke des données brutes sans transformation préalable, tandis qu'un data warehouse structure les données selon un modèle défini, plus rapide à interroger mais moins flexible.
Faut-il héberger son entrepôt de données dans le cloud ou sur ses propres serveurs ?
Le cloud réduit l'investissement initial et facilite la montée en charge, un choix aujourd'hui largement privilégié par les PME sans ressources pour une infrastructure dédiée interne.
Comment un data warehouse facilite-t-il l'analyse de données historiques sur plusieurs années ?
En conservant un historique structuré rarement disponible directement dans les bases opérationnelles, qui privilégient la performance immédiate à la conservation de l'historique.
Comment faire évoluer son architecture de données à mesure que l'entreprise grandit ?
En anticipant dès la conception une structure suffisamment flexible pour intégrer de nouvelles sources de données sans devoir tout reconstruire à chaque évolution.