Au fil du temps, les entreprises accumulent beaucoup de données (Big Data) ; ces informations sont des outils que les entreprises se doivent de connaître et de comprendre. Outre le stockage, le défi consiste à savoir comment les utiliser intelligemment. Le Data Warehouse (entrepôt de données) est le système qui stocke toutes les données provenant des bases de données opérationnelles de l’entreprise. Les Data Warehouse peut être utilisé par des entreprises de toutes tailles.
Conçu pour assister la prise de décision et les activités BI (Intelligence d’Affaires), l’objectif principal est de récupérer les données existantes via différentes sources, mais aussi de stocker les données (historique des données) qui se sont produites au fil du temps puis de rendre les données disponibles pour l’analyse. En effet, les plateformes regroupent toutes les données des entreprises dans un seul système afin de sélectionner, combiner et analyser différents types de données, de faire des rapports et du Data Mining. Si la base de données est un outil représentatif de l’historique, des forces et des faiblesses de l’entreprise, comment peut-elle être utilisée pour devenir un levier financier profitable ?
Améliorer la consolidation des données
Les entreprises ont plusieurs systèmes opérationnels, c’est pourquoi elles ont besoin d’une plateforme d’entreposage de données pour collecter toutes les données de l’entreprise. L’entreposage de données permet de réunir, effectuer des requêtes et accéder à diverses informations provenant de sources multiples. Ainsi, la consolidation de toutes les informations permet de relier et d’analyser l’ensemble de l’activité de l’entreprise.
Afin de fournir les informations les plus pertinentes, les analystes doivent croiser les données internes de l’entreprise avec des données externes. En ce sens, les plateformes d’entrepôt de données prennent les données internes de l’entreprise, mais peuvent également être enrichies par d’autres données provenant de sources externes.
Le processus Extract-Transform-Load (ETL) est utilisé pour collecter toutes les données dans un seul entrepôt. Il fait référence aux processus d’extraction, de transformation et de chargement des données. La gestion des bases de données est fondamentale pour une entreprise car la qualité des données est importante pour créer de la valeur. En effet, une donnée mal saisie, dans les systèmes comptables par exemple, peut produit des anomalies et entraîner une perte de valeur. De ce fait, l’entreposage permet de nettoyer et de classer les données afin d’assurer la création de valeur.
Amélioration de la qualité des données
Afin d’extraire des informations intéressantes pour faire des rapports et des prévisions sur les besoins et les opportunités, les analystes doivent avoir la valeur la plus précise. Pour traiter avec succès les données brutes, la conception de la base de données permet d’avoir un accès plus clair à celle-ci.
Toutes ces données stockées au même endroit peuvent être difficiles à lire car tout est mélangé. C’est pourquoi l’entrepôt de données est composé d’un sous-ensemble orienté vers un secteur d’activité ou une équipe spécifique, le data mart.
Considérant que le Data Warehouse donne des informations de manière brute, généralement en lecture seule et organisées selon les besoins de l’entreprise; Le data mart récupère les informations pour les rendre exploitables par l’entreprise. Les informations y sont donc classées par sujets d’intérêt pour les analystes et les gestionnaires d’entreprises.
Plus d’avantages pour les professionnels
La sécurité des données est une des priorités de l’entreprise, l’entrepôt de données, lui, fournit un accès sécurisé à ceux qui ont un besoin légitime de données spécifiques et exclut les autres. Grâce à la solution BI, l’utilisateur peut analyser les données plus rapidement et il est donc plus facile pour l’utilisateur final de créer un rapport. En effet, la collecte de données à partir des outils de BI sur l’historique de l’entreprise rend les rapports plus précis. De plus, l’outil d’exploration de données permet de trouver des modèles cachés qui, au lieu de mettre en évidence ce a déjà été fait, oriente pour diriger vers un meilleur avenir.
Ainsi, ce processus facilite l’accès à des données de qualité, il sécurise la sauvegarde et la durée de vie des données tout en réduisant les coûts de manière significative.
Améliorer les résultats
L’objectif principal de toute entreprise est naturellement d’augmenter le chiffre d’affaires et de gagner du terrain sur différents marchés. Pour y parvenir, les entreprises savent que l’utilisation de leurs données par le biais de l’entreposage est la voie du succès.
L’analyse des activités historiques de l’organisation permet aux dirigeants d’évaluer les initiatives qui ont réussi ou échoué dans le passé. Ensuite, ils ajustent la stratégie pour réduire les coûts et maximiser l’efficacité des activités.
Aujourd’hui, les responsables financiers doivent fournir de plus en plus d’informations aux chefs d’entreprise avec moins de ressources, même si les activités tendent à se développer et sont mondialisées. L’entreposage de données est une solution pour donner des résultats constants et pouvoir répondre à de nombreux besoins d’analyse.
Dans l’ensemble, le Data Warehouse est un outil économique de plus en plus important permettant aux dirigeants d’accéder à la mémoire de l’entreprise. Le Permettant de surveiller, d’examiner et d’optimiser les activités de l’entreprise, le processus d’entreposage de données et d’exploration de données sont essentiels au succès des entreprises.
Si vous voulez vous améliorer sur ce sujet, Groupe Neos Inc. vous formera sur les différentes techniques de chargement des données, les techniques de modélisation des données, les SSIS avancés et les nouveaux outils disponibles pour faciliter la vie du développeur BI.
Gabriel Guimond-Prevost – Architecte de données
Groupe Neos Inc.