La collecte de données est souvent simple. Mais il peut être beaucoup plus difficile de bien utiliser les données. Certaines entreprises peuvent arriver à un point où les Dashboards se contredisent, où les équipes obtiennent des chiffres différents pour un même indicateur, et où « vérifier les données » consiste à ouvrir quelques onglets avant de laisser tomber. C'est peut-être le moment où une entreprise commence à envisager un entrepôt de données.

Il existe de nombreuses entreprises qui offrent des solutions d'entrepôt de données. En 2025, les revenus du marché mondial du stockage de données devrait être d'environ 67 milliards de dollars US. Un bon entrepôt de données aligne vos systèmes, standardise votre logique et donne à chacun une vision partagée de ce qui se passe. Ci-dessous, nous vous expliquerons ce que font les solutions d’entrepôt de données, comment elles fonctionnent et comment en choisir une qui convient à votre entreprise.

Que contient cet article ?

• Qu'est-ce qu'une solution d'entrepôt de données ?
  
• Comment fonctionne un entrepôt de données ?
  
• Comment les pipelines de données se connectent-ils à l'entreposage de données ?
  
• Quels problèmes d'entreprise les solutions d'entrepôt de données résolvent-elles ?
  
• Quels sont les avantages d'utiliser un entrepôt de données ?
  
• Quelles fonctionnalités rechercher dans un entrepôt de données ?
  

Qu'est-ce qu'une solution d'entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un système qui rassemble de grandes quantités de données provenant de l’ensemble de votre entreprise (p. ex., ventes, marketing, finances, logs de produits) et les stocke dans un format facile à interroger. Il est utilisé pour poser des questions d’ensemble et obtenir des réponses rapides et fiables.

L’expression « solution d’entrepôt de données » signifie habituellement :

• Une base de données centrale qui stocke des données historiques structurées
  
• Des pipelines qui extraient, nettoient et chargent des données provenant de diverses sources
  
• Des outils superposés qui permettent aux équipes d'interroger les données, d'exécuter des rapports et de visualiser les résultats
  

L’objectif d’une solution d’entrepôt de données est de donner à votre entreprise une vision unifiée de ses données, organisée, normalisée et affinée pour analyse. Vous obtenez des données propres et cohérentes qui reflètent le tableau complet et sont structurées pour vous aider à explorer les tendances, comparer les performances dans le temps et prendre des décisions établies sur des faits.

Comment fonctionne un entrepôt de données cloud ?

Un entrepôt de données extrait les données de différents systèmes, les nettoie et les organise pour qu’elles soient prêtes à être analysées.

Premièrement, l'entrepôt rassemble des données provenant de l'ensemble de l'entreprise - systèmes de vente, systèmes de gestion de la relation client (CRM), plateformes marketing, journaux (logs) de produits et feuilles de calcul. Une fois à l’intérieur de l’entrepôt, les données sont sauvegardé dans une structure conçue pour une requête rapide. Cela signifie généralement un format relationnel utilisant des schémas qui facilitent l'exécution de comparaisons, repèrent les tendances ou tranchent les données par catégorie.

Contrairement aux bases de données opérationnelles, qui se concentrent sur les transactions en temps réel, les entrepôts de données sont construits pour une conservation à long terme. Ils stockent à la fois des données actuelles et historiques, de sorte que vous pouvez revenir en arrière des mois ou des années pour voir comment les choses ont changé.

Une fois les données standardisées et structurées, les équipes peuvent y exécuter des requêtes à l’aide du langage de programmation appelé SQL (Structured Query Language), ou les exploiter dans des outils d’analyse et des Dashboards. Comme les données ont déjà été préparées, ces requêtes peuvent s'exécuter rapidement, même sur des ensembles de données volumineux.. Tout le monde travaille à partir de la même source propre et cohérente, sans avoir à rechercher ou rapprocher les chiffres de différents systèmes.

En coulisses, l'entrepôt gère l'indexation, le partitionnement et les métadonnées afin de maintenir des performances élevées et de tout organiser.

De nombreux entrepôts de données modernes fonctionnent dans le cloud, ce qui signifie que vous pouvez augmenter la puissance de stockage ou de calcul au besoin sans gérer l'infrastructure physique. Mais qu’un entrepôt de données utilise ou non le cloud, l’idée centrale reste la même : rassembler toutes vos données, les nettoyer, les organiser et les rendre instantanément accessibles pour analyse.

Comment les pipelines de données se connectent-ils au stockage de données ?

Un entrepôt de données a besoin d'un flux constant de données propres et bien structurées pour fonctionner efficacement. C'est ce qu'on appelle le pipeline de données.

Les pipelines sont l’infrastructure qui permet de transférer les données depuis vos systèmes — CRM, applications, prestataires de services de paiement — vers l’entrepôt. Ils veillent à ce que votre environnement analytique reflète la réalité de votre entreprise.

Un pipeline remplit trois fonctions :

• Il extrait les données des systèmes sources.
  
• Il le transforme en un format standardisé, utilisable.
  
• Il les charge dans l'entrepôt.
  

Certaines pipelines utilisent un processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), ce qui signifie qu'elles effectuent toutes ces opérations avant que les données n'atteignent l'entrepôt. D'autres utilisent un processus d'extraction, de chargement et de transformation (ELT), qui consiste à charger d'abord les données brutes, puis à les transformer à l'intérieur de l'entrepôt. La bonne approche dépendra de votre suite d’outils technologiques, du volume de données et du niveau de flexibilité dont vous avez besoin en aval.

Sans un pipeline solide, votre entrepôt risque de se retrouver rempli de données obsolètes ou incohérentes, voire vide. Vous pourriez vous retrouver avec des lacunes dans vos rapports, des Dashboards défectueux ou des chiffres qui ne concordent pas. Un pipeline est indispensable à toute équipe qui a besoin d'informations précises et en temps opportun.

Certaines entreprises développent leurs propres pipelines en interne. D'autres font appel à des services gérés qui se chargent des tâches les plus lourdes. Par exemple, Stripe propose un Data Pipeline intégré qui synchronise les données relatives aux paiements et aux revenus directement vers votre entrepôt ou votre stockage cloud. Une fois le pipeline en place, les entreprises reçoivent automatiquement des données financières propres et structurées dans leur suite d’outils d’analyse.

Quels problèmes d'entreprise les solutions d'entrepôt de données résolvent-elles ?

Un entrepôt de données bien structuré corrige les problèmes fondamentaux qui empêchent les équipes d’exploiter efficacement leurs données. Voici quelques-uns des principaux points de friction récurrents pour les organisations qui cherchent à faire évoluer leurs capacités d’analyse.

Les données sont dispersées dans différents systèmes

Souvent, les données sont cloisonnées. Le service commercial dispose d’une version de l’activité client, le service marketing en a une autre et le service financier suit la sienne. Générer des rapports implique souvent de copier-coller des données entre différents Dashboards ou d’effectuer des exportations manuels. Chaque nouvelle question peut devenir un projet.

Un entrepôt de données consolide ces sources fragmentées en un seul référentiel intégré. Au lieu de recouper les informations manuellement, les équipes peuvent exécuter une requête à un seul endroit et obtenir l’ensemble des données — nettoyées, normalisées et prêtes à être explorées. Lorsque les données sont unifiées, il devient plus facile de les comparer, de les mettre en relation et d’en tirer des conclusions, sans se demander si quelque chose manque.

Les rapports ralentissent les systèmes de production

Les bases de données de production sont optimisées pour les transactions – ajout de clients, mise à jour des commandes et processus des paiements. Si vous exécutez une requête lourde en plus de cela, le système peut s'arrêter.

Les entrepôts transfèrent les charges analytiques vers un environnement dédié. Cela signifie que les équipes peuvent exécuter des requêtes complexes, rejoindre de grands ensembles de données ou planifier des rapports quotidiens sans affecter les systèmes destinés aux clients. Les équipes bénéficient des performances nécessaires pour effectuer des analyses approfondies, sans compromettre les outils qui assurent le bon fonctionnement de l'entreprise.

Les indicateurs ne sont pas cohérents entre les équipes

Demandez à plusieurs équipes de vous fournir un indicateur clé de performance (KPI) et vous obtiendrez probablement plusieurs chiffres différents, car elles utilisent des logiques différentes. Une équipe peut filtrer les utilisateurs ayant quitté le service, une autre peut inclure les remboursements, tandis qu'une autre peut comptabiliser les conversions d'essai comme des revenus.

Les entrepôts de données peuvent résoudre ce problème en imposant une couche logique unique et cohérente au niveau des données.
Les définitions des termes « utilisateur actif » et « revenus mensuel » sont appliquées pendant la transformation, et non après. Cela signifie que tout le monde, du service produit au service marketing en passant par le service financier, travaille à partir des mêmes hypothèses. Lorsque vos indicateurs reflètent une compréhension commune, vous passez moins de temps à débattre des données et plus de temps à agir en conséquence.

Il n’y a pas de perspective historique

Les systèmes archivent ou suppriment généralement les anciens enregistrements afin de rester efficaces. Il est donc difficile de se poser des questions à long terme, telles que l'évolution de la valeur à vie client, les tendances saisonnières d’une année sur l’autre, ou encore l’amélioration ou la détérioration du taux d’attrition au fil du temps.

Un entrepôt de données est conçu pour conserver l’historique. Il stocke les données sur plusieurs mois, années ou décennies, de manière structurée afin que vous puissiez les comparer dans le temps. Vous pouvez effectuer des analyses de cohortes, mesurer les changements et mettre en évidence des tendances à évolution lente qui passeraient autrement inaperçues. Cette profondeur historique est particulièrement utile pour la planification. C'est ce qui fait la différence entre une équipe qui réagit à la hausse de la semaine dernière et une équipe qui repère une tendance sur trois ans avant qu'elle ne devienne un problème.

Quels sont les avantages d'utiliser un entrepôt de données?

Un bon entrepôt de données peut aider à remodeler la façon dont les équipes de l'entreprise accèdent aux informations, les interprètent et y donnent suite. Voici à quoi cela peut ressembler en pratique.

Vous pouvez voir toute l'image

La centralisation de vos données vous donne une vue complète de votre entreprise. Au lieu de comparer les rapports déconnectés de différentes équipes, vous pouvez tout analyser au même endroit : transactions, campagnes, journaux (logs) de prendre en charge, utilisation des produits et données financières. Cela signifie une meilleure visibilité dans tous les ministères, un contexte plus propice aux décisions et moins de lacunes dans les données.

Les requêtes s'exécutent plus rapidement et se développent

Les entrepôts de données sont conçus pour l'analyse, ce qui signifie qu'ils sont conçus pour traiter des requêtes volumineuses et complexes sans ralentissement. Ils utilisent des techniques telles que le traitement parallèle, l'indexation et le stockage en colonnes pour renvoyer rapidement les résultats, même sur des milliards de lignes. Contrairement aux systèmes transactionnels qui peuvent ralentir sous charge, les entrepôts de données sont optimisés pour le découpage et le filtrage à grande échelle. Ainsi, lorsque vous avez besoin d'un rapport, vous n'avez pas à attendre ou à vous soucier de mettre d'autres systèmes à l'arrêt.

Différentes équipes sont alignées

Parce que les données sont nettoyées et transformées avant d'être stockées dans l'entrepôt, elles sont cohérentes dès leur conception. Vous définissez les règles de votre entreprise – comme ce qui est considéré comme du revenus, comment regrouper les clients et quels événements comptent – et l’entrepôt les applique à tous les niveaux. Tout le monde travaille à partir des mêmes définitions, du même ensemble de données et des mêmes hypothèses.

Les tendances à long terme deviennent faciles à identifier

Les entrepôts conservent des mois, des années ou des décennies de données historiques, structurées pour être comparées dans le temps. Vous pouvez suivre le comportement de vos clients dans différentes cohortes, voir comment les indicateurs clés de performance évoluent d’année en année ou analyser l’impact en aval des changements de produits. Ce type d'analyse longitudinale est essentiel pour repérer les problèmes qui évoluent lentement et planifier de manière stratégique.

L'analyse libre-service devient réaliste

Grâce à des données bien structurées, les équipes non techniques peuvent les explorer par elles-mêmes, sans attendre que les équipes d'ingénierie ou de données exécutent des requêtes personnalisées. La plupart des entrepôts de données se connectent à des outils de Business Intelligence (BI) avec des interfaces intuitives pour filtrer, découper et tracer des données. Le passage d'un reporting saturé à des informations accessibles à la demande permet à davantage d'utilisateurs au sein de l'entreprise de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.

Quelles fonctionnalités devez-vous rechercher dans un entrepôt de données ?

Les meilleurs entrepôts de données rendent les données utilisables, fiables et accessibles dans toute votre organisation. Voici les éléments à prendre en compte lors de l'évaluation des solutions.

Intégration avec votre suite d’outils de données existante

Un entrepôt doit pouvoir se connecter facilement aux systèmes que vous utilisez déjà, tels que vos bases de données, vos applications cloud, vos feuilles de calcul, vos journaux (logs) et toute les plateformes tierces générant des données.

Évaluez les points suivants :

• Connecteurs intégrés pour vos principaux outils
  
• Prise en charge de l'ingestion par lots et en continu
  
• Compatibilité ETL ou ELT, selon la manière dont vous souhaitez traiter les données
  

Si le processus d'intégration des données dans l'entrepôt est lent, fragile ou fastidieux, tout le reste peut s'effondrer.

Haute performance à grande échelle

À mesure que vos données augmentent, votre entrepôt doit pouvoir suivre le rythme. Autrement dit, des vitesses de requête rapides, même avec des jointures complexes, de vastes ensembles de données ou un grand nombre d’utilisateurs simultanés.

Recherchez :

• Processus parallèle
  
• Indexation ou partitionnement intelligent
  
• Stockage en colonnes
  
• Mise en cache en mémoire pour les requêtes fréquemment consultées
  

Un entrepôt capable de gérer votre volume actuel mais qui ralentit dès que vous vous développez ne sera pas utile bien longtemps.

Cohérence intégrée et contrôle de la qualité des données

Votre entrepôt doit vous aider à conserver des données propres et fiables.

Ceci implique :

• Validation lors du chargement des données
  
• Logique de transformation pour appliquer des formats et définitions cohérents
  
• Gestion des métadonnées et suivi de la traçabilité
  

Lorsque la qualité des données est intégrée, les analystes peuvent se concentrer sur l'analyse plutôt que sur le nettoyage constant.

Contrôle d’accès et sécurité qui s’adaptent au développement de votre équipe

Un entrepôt contient des données sensibles pour l’entreprise, il doit donc être sécurisé avec des garde-fous adaptés.

Évaluer pour :

• Contrôles d'accès établis sur les rôles (jusqu'au niveau des tables ou des colonnes)
  
• Prise en charge du chiffrement des données au repos et en transit
  
• Audit et historique des logs
  
• Fonctionnalités de conformité pour l'UE Règlement général sur la protection des données (RGPD), les États-Unis Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996 (HIPAA) ou d'autres normes, si elles s'appliquent à votre secteur d'activité.
  

Trouvez quelque chose qui soit suffisamment sécurisé pour les finances, mais suffisamment accessible pour le marketing.

Compatibilité avec les outils d'analyse

Un entrepôt alimente vos Dashboards, vos outils de BI et vos modèles d'apprentissage automatique. Assurez-vous que votre Dashboard est compatible avec ce que vos équipes utilisent déjà.

Un entrepôt efficace devrait avoir :

• Prise en charge du SQL standard
  
• Connecteurs pour les principaux outils de BI
  
• Interfaces de programmation d'applications (API) ou kits de développement logiciel (SDK) pour applications personnalisées ou les flux de travail en science des données
  

Votre entrepôt doit s'intégrer à votre écosystème de données plus vaste.

Flexibilité de déploiement et facilité de maintenance

Certaines équipes peuvent souhaiter exercer un contrôle strict sur leur infrastructure sur site. D'autres pourraient vouloir la vitesse et l'évolutivité du cloud. Un bon entrepôt peut prendre en charge les deux, ou du moins clarifier les compromis.

Les options établies sur le cloud ont souvent :

• Configuration rapide
  
• Évolutivité flexible
  
• Sauvegardes automatiques et correctifs
  

Les configurations sur site vous donnent plus de contrôle, mais elles nécessitent des ressources complémentaires. Le bon choix dépendra de vos objectifs et priorités spécifiques.