La collecte de données est souvent simple, mais leur bonne utilisation peut s'avérer bien plus difficile. Certaines entreprises peuvent atteindre un point où les Dashboard se contredisent, où les équipes obtiennent des chiffres différents pour un même indicateur, et où « vérifier les données » signifie ouvrir plusieurs onglets et abandonner rapidement. Un data warehouse permet de résoudre ce problème en alignant vos systèmes, en normalisant votre logique et en donnant à tous le monde une vue partagée de la situation. 

Le marché mondial du stockage de données valait 255,29 milliards de dollars en 2025 et devrait atteindre 984,56 milliards de dollars d'ici 2034. Ci-dessous, nous expliquons à quoi servent les solutions de data warehouse, comment elles fonctionnent et comment choisir celle qui convient à votre entreprise.

Sommaire

• ce qu'est une solution de data warehouse ;
  
• comment fonctionne un data warehouse ;
  
• comment les pipelines de données se connectent au data warehouse ;
  
• les avantages d'un data warehouse ;
  
• les différences entre les solutions de data warehouse traditionnelles et cloud ;
  
• les fonctionnalités à rechercher dans un data warehouse ;
  
• les meilleures solutions de data warehouse.
  
• Comment Stripe Data Pipeline peut vous aider
  

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

Un data warehouse est un système qui rassemble les données de toute votre entreprise (par exemple, ventes, marketing, finance, logs de produits) et les stocke dans un format facile à interroger. Il sert à poser des questions globales et à obtenir des réponses rapides et fiables.

Le terme « solution de data warehouse » désigne généralement : 

• une base de données centrale qui stocke des données historiques structurées ;

• des pipelines qui extraient, nettoient et chargent des données à partir de diverses sources ;

• des outils superposés qui permettent aux équipes d'exécuter des requêtes sur les données, de générer des rapports et de visualiser les résultats.

L'objectif d'une solution de data warehouse est d'offrir à votre entreprise une vue unifiée de ses données, organisée, standardisée et affinée pour l'analyse. Vous obtenez des données propres et cohérentes qui reflètent la situation dans son ensemble et sont structurées pour vous aider à explorer les tendances, à comparer les performances au fil du temps et à prendre des décisions fondées sur des faits.

Comment un data warehouse fonctionne-t-il ?

Un data warehouse extrait des données de différents systèmes, les nettoie et les organise afin qu'elles soient prêtes pour l'analyse. 

D'abord, le data warehouse rassemble les données de toute l'entreprise (systèmes de vente, systèmes de gestion de la relation client (CRM), plateformes de marketing, logs de produits et feuilles de calcul). Une fois dans le data warehouse, les données sont sauvegardées dans une structure conçue pour des requêtes rapides. Cela implique généralement un format relationnel utilisant des schémas qui facilitent les comparaisons, le repérage des tendances ou le découpage des données par catégorie.

Contrairement aux bases de données opérationnelles, qui se concentrent sur les transactions en temps réel, les data warehouses sont conçus pour une conservation à long terme. Ils stockent à la fois des données actuelles et historiques, ce qui vous permet de remonter des mois ou des années en arrière pour voir l'évolution de la situation.

Une fois les données normalisées et structurées, les équipes peuvent les interroger à l'aide du langage de programmation SQL (Structured Query Language) ou les exploiter dans des outils d'analyse et des tableaux de bord. Comme les données ont déjà été préparées, ces requêtes s'exécutent rapidement, même sur des ensembles de données massifs. Tout le monde travaille à partir de la même source propre et cohérente, sans avoir à rechercher ou rapprocher les chiffres provenant 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.

Les data warehouses d'entreprise modernes fonctionnent souvent dans le cloud, ce qui signifie que vous pouvez développer le stockage ou la puissance de calcul selon vos besoins sans gérer d'infrastructure physique. Cependant, qu'un data warehouse utilise ou non le cloud, l'idée principale reste la même : rassembler toutes vos données, les nettoyer, les organiser et les rendre instantanément accessibles pour l'analyse.

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

Un data warehouse a besoin d'un flux constant de données propres et bien structurées pour fonctionner efficacement. C'est le rôle du pipeline de données. Les pipelines sont l'infrastructure qui déplace les données de vos systèmes (par exemple, les CRM, les applications, les processeurs de paiement) vers le data warehouse. Ils garantissent que vos analyses reflètent la réalité de votre entreprise.

Un pipeline remplit trois fonctions :

• il extrait les données des systèmes sources ; 
  
• il les transforme dans un format normalisé et utilisable ; 
  
• il les charge dans le data warehouse. 
  

Certains pipelines utilisent un processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), ce qui signifie qu'ils effectuent toutes ces opérations avant que les données n'entrent dans le data warehouse. D'autres utilisent un processus d'extraction, de chargement et de transformation (ELT), ce qui signifie qu'ils chargent d'abord les données brutes, puis les transforment à l'intérieur du data warehouse. La bonne approche dépend de votre pile technologique, de votre volume de données et de la flexibilité dont vous avez besoin en aval.

Sans un pipeline solide, votre data warehouse peut se retrouver rempli de données obsolètes ou incohérentes, ou sans aucune donnée. Vous risquez d'avoir des lacunes dans les rapports, des Dashboard défectueux ou des chiffres qui ne correspondent pas. Un pipeline est nécessaire pour toute équipe qui s'appuie sur des informations précises et actualisées.

Certaines entreprises créent des pipelines en interne. D'autres utilisent des services gérés qui s'occupent des tâches difficiles. Par exemple, Stripe propose un outil Data Pipeline intégré qui synchronise les données de paiement et de revenus directement avec votre data warehouse ou votre stockage cloud. Une fois le pipeline en place, les entreprises obtiennent des données financières propres et structurées qui alimentent automatiquement leurs piles d'analyse.

Les avantages d'un data warehouse

Un bon data warehouse permet de repenser la façon dont les équipes de l'entreprise accèdent aux informations, les interprètent et les exploitent. Il permet de résoudre les problèmes fondamentaux qui empêchent les équipes de bien utiliser les données et offre de réels avantages une fois ces problèmes résolus. Voici comment.

Une visibilité globale

Souvent, les données sont en silos. L'équipe commerciale possède une version de l'activité des clients, le marketing en a une autre, et le service financier suit la sienne. L'extraction de rapports implique des copier-coller entre les différents Dashboard ou l'exécution d'exportations manuelles. Chaque nouvelle question peut devenir un projet.

Un data warehouse consolide ces sources fragmentées en un seul référentiel intégré. Au lieu de rassembler des informations partielles, les équipes peuvent interroger un seul endroit et obtenir une vue d'ensemble, avec des données nettoyées, normalisées et prêtes à être explorées. La centralisation de vos données vous donne une vue complète de votre entreprise : transactions, campagnes, logs du service de support, utilisation des produits et données financières, le tout au même endroit. Cela signifie une meilleure visibilité dans tous les services, plus de contexte pour prendre des décisions et moins de lacunes dans les données.

Exécution plus rapide et évolutivité des requêtes

Les bases de données de production sont optimisées pour les transactions, comme l'ajout de clients, la mise à jour de commandes et le traitement des paiements. Si vous exécutez une requête complexe par-dessus, le système peut s'arrêter.

Les data warehouses déplacent les charges de travail analytiques vers un environnement dédié, conçu pour l'analyse et l'exécution de requêtes vastes et complexes sans délai. Ils utilisent des techniques comme le traitement parallèle, l'indexation et le stockage en colonnes pour renvoyer les résultats rapidement, même sur des milliards de lignes. Les équipes peuvent ainsi exécuter des requêtes complexes, joindre de grands ensembles de données ou planifier des rapports quotidiens sans affecter les systèmes orientés client. Ainsi, lorsque vous avez besoin d'un rapport, vous n'avez pas à attendre ni à craindre de paralyser d'autres systèmes.

Différentes équipes sont alignées

Demandez un indicateur clé de performance (KPI) à plusieurs équipes et vous obtiendrez peut-être des chiffres différents, car elles utilisent toutes une logique différente. Une équipe peut exclure les utilisateurs partis, une autre peut inclure les remboursements, tandis qu'une autre peut comptabiliser les conversions d'essai comme des revenus.

Les data warehouses résolvent ce problème en appliquant une couche logique unique et cohérente au niveau des données. Comme les données sont nettoyées et transformées avant d'entrer dans le data warehouse, elles sont cohérentes par conception. Les définitions d'« utilisateur actif » ou de « revenus mensuels » sont appliquées pendant la transformation, et non après. Ainsi, tout le personnel, du produit au marketing en passant par la finance, travaille à partir du même ensemble de données et 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.

Les tendances à long terme deviennent faciles à identifier

En général, les systèmes archivent ou suppriment les anciens enregistrements pour rester efficaces. Il est donc difficile de se poser des questions à long terme, par exemple sur l'évolution de la valeur à vie du client, la saisonnalité sur plusieurs années et l'amélioration ou l'aggravation du taux d'attrition au fil du temps.

Un data warehouse conserve l'historique par conception, en stockant les données sur des mois, des années ou des décennies. Il est structuré de manière à ce que vous puissiez le comparer dans le temps. Vous pouvez exécuter des analyses de cohorte, suivre le comportement des clients à travers les cohortes, voir comment les KPI évoluent d'une année sur l'autre et découvrir des tendances lentes qui passeraient autrement inaperçues. C'est la différence entre une équipe qui réagit au pic de la semaine dernière et une équipe qui repère une tendance sur trois ans avant qu'elle ne devienne un problème.

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 data warehouses se connectent à des outils de Business Intelligence (BI) dotés d'interfaces intuitives pour filtrer, segmenter et représenter graphiquement les données. L'élimination des goulots d'étranglement dans les rapports au profit d'informations accessibles à la demande permet à un plus grand nombre d'utilisateurs de l'entreprise de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.

Différences entre les solutions de data warehouse traditionnelles et cloud

Les data warehouses ne sont pas tous conçus de la même manière. La principale différence oppose les systèmes traditionnels sur site aux plateformes modernes dans le cloud. Ce choix a un impact sur les coûts, l'évolutivité et la rapidité avec laquelle une équipe peut exploiter ses données.

Data warehouse traditionnel

Les data warehouses traditionnels fonctionnent sur des serveurs physiques qu'une entreprise possède et entretient, généralement sur site. La capacité est limitée par le matériel que vous achetez. Ainsi, pour augmenter la capacité, vous devez acheter et installer une nouvelle infrastructure avant que la demande n'augmente. Cela donne aux entreprises un contrôle total sur leurs environnements et leurs données, mais implique des coûts initiaux plus élevés, des délais de configuration plus longs et la charge continue de la gestion matérielle, de la maintenance et de la sécurité en interne.

Data warehouse cloud

Les data warehouses cloud sont hébergés et gérés par un fournisseur tiers, le stockage et le calcul étant fournis en tant que service sur Internet. Les ressources s'adaptent à la demande, de sorte que les équipes paient pour ce qu'elles utilisent au lieu de prévoir la capacité de pointe. Cela réduit l'investissement initial, accélère le déploiement et transfère la responsabilité de la maintenance au fournisseur. Les data warehouses cloud constituent une option plus rapide et plus flexible pour les équipes qui souhaitent développer leurs analyses sans gérer elles-mêmes l'infrastructure.

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

Les meilleurs data warehouses rendent les données exploitables, fiables et accessibles dans toute votre entreprise. Voici ce qu'il faut rechercher lorsque vous évaluez des solutions. 

Intégration des données à votre stack existante

Un data warehouse doit se connecter facilement aux systèmes que vous utilisez déjà, tels que vos bases de données, applications cloud, feuilles de calcul, logs et toute plateforme tierce 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 façon 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 data warehouse doit pouvoir suivre. Cela implique des vitesses de requête élevées, même avec des jointures complexes, de grands ensembles de données ou de nombreux utilisateurs simultanés.

Recherchez :

• traitement en parallèle ;

• indexation ou partitionnement intelligent ;

• stockage en colonnes ;

• mise en cache en mémoire pour les requêtes fréquemment consultées.

Un data warehouse qui gère votre volume actuel, mais qui peine à suivre lorsque vous vous développez ne sera pas utile longtemps.

Cohérence intégrée et contrôle de la qualité des données

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

Cela nécessite :

• validation lors du chargement des données ;

• logique de transformation pour appliquer des formats et définitions cohérents ;

• gestion des métadonnées et suivi du lignage.

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

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

Un data warehouse contient des données d'entreprise sensibles, il a donc besoin de garde-fous.

Évaluer pour :

• contrôles d'accès basés sur les rôles (jusqu'au niveau de la table ou de la colonne) ;

• prise en charge du chiffrement des données au repos et en transit ;

• logs d'audit et d'activité ;

• fonctionnalités de conformité pour le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'UE, le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) des États-Unis, ou d'autres normes, si cela est pertinent pour 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 data warehouse alimente vos dashboards, outils de BI et modèles de machine learning. 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 les applications personnalisées ou les workflows de data science.

Votre data warehouse doit s'intégrer à votre environnement de données plus large. 

Flexibilité de déploiement et facilité de maintenance

Certaines équipes peuvent souhaiter un contrôle strict avec une infrastructure sur site. D'autres peuvent rechercher la rapidité et la flexibilité du cloud. Un bon data warehouse peut prendre en charge les deux ou du moins clarifier les compromis.

Les options basées sur le cloud offrent souvent : 

• une configuration rapide ;

• une évolutivité ;

• des sauvegardes et correctifs automatiques.

Les configurations sur site vous offrent plus de contrôle, mais nécessitent davantage de ressources. Le bon choix dépend de vos objectifs et priorités spécifiques. 

Quelles sont les meilleures solutions de data warehouse ?

Une fois que vous savez ce que vous recherchez, il est utile de comparer les principales plateformes. Voici quelques solutions de data warehouse très utilisées sur le marché actuel.

Snowflake

Snowflake a été le premier à séparer le stockage et le calcul, ce qui permet d'exécuter plusieurs « virtual warehouses » indépendants pour les mêmes données sans les dupliquer, afin que les tâches ETL et les requêtes des analystes ne soient pas en concurrence pour les ressources. Indépendant du cloud, il s'exécute de manière uniforme sur Amazon Web Services (AWS), Azure et Google Cloud Platform (GCP), ce qui en fait un excellent choix pour les organisations multicloud. De plus, sa mise à l'échelle simultanée permet de maintenir des performances constantes en cas de forte charge.

• Avantages : il offre une flexibilité inter-cloud, de puissantes fonctionnalités de partage de données et des performances constantes sans grand ajustement manuel ;

• Inconvénients : les coûts peuvent grimper en cas d'utilisation intensive des ressources de calcul, et son édition Standard n'est pas approuvée pour le traitement des données de santé couvertes par la loi HIPAA.

C'est la solution idéale pour les équipes qui souhaitent qu'une seule plateforme fonctionne de manière identique sur plusieurs clouds.

Google BigQuery

BigQuery est entièrement sans serveur. Il n'y a pas de cluster à provisionner ou à gérer, car Google alloue automatiquement les ressources en fonction de la complexité de chaque requête. Cela facilite la mise à l'échelle automatique pour les charges de travail imprévisibles, bien que cela vous donne moins de contrôle manuel sur l'allocation des ressources pour les tâches très complexes. La facturation s'effectue selon un modèle de paiement par requête, basé sur les données analysées plutôt que sur le temps de calcul. C'est économique pour les analyses ad hoc, bien que les coûts puissent s'accumuler en cas de volume de requêtes élevé.

• Avantages : il n'y a aucune infrastructure à gérer. La configuration est rapide et de puissants outils de machine learning intégrés (BigQuery ML) sont disponibles ;

• Inconvénients : la solution est étroitement liée à Google Cloud et les requêtes inter-cloud sont limitées.

C'est la solution idéale pour les équipes n'ayant pas d'engagements cloud existants ou celles déjà sur Google Cloud.

Amazon Redshift

Redshift, le data warehouse historique d'AWS, nécessitait traditionnellement le provisionnement de clusters de nœuds, mais sa nouvelle option sans serveur offre désormais une mise à l'échelle automatique similaire à BigQuery. Il conserve un niveau provisionné pour les charges de travail qui nécessitent des ressources dédiées et prévisibles. Il est connu pour ses solides performances d'exécution brute. Cependant, il ne s'adapte pas automatiquement et peut nécessiter davantage d'ajustements personnalisés.

• Avantages : il offre une intégration approfondie à AWS, des performances compétitives et des niveaux de tarification flexibles (y compris des remises pluriannuelles importantes) ;

• Inconvénients : il convient mieux aux équipes déjà standardisées sur AWS et nécessite plus d'ajustements manuels que BigQuery ou Snowflake.

C'est la solution idéale pour les organisations déjà créées sur AWS qui souhaitent éviter d'ajouter une autre plateforme cloud.

Microsoft Fabric (et Azure Synapse)

Fabric est la nouvelle plateforme d'analyse unifiée de Microsoft, conçue comme la voie à suivre pour les organisations centrées sur Microsoft. Synapse reste pertinent pour les investissements existants. Fabric convient naturellement aux équipes qui utilisent déjà la suite Microsoft (Power BI, Azure et Office 365) et, à l'instar de BigQuery, offre une voie directe vers la conformité au programme FedRAMP (Federal Risk and Authorization Management Program) pour les charges de travail gouvernementales.

• Avantages : il offre une intégration étroite à Microsoft ou Power BI et une forte couverture de conformité ;

• Inconvénients : il convient mieux aux organisations qui ont déjà investi dans la suite Microsoft.

C'est la solution idéale pour les entreprises centrées sur Microsoft, en particulier dans les secteurs gouvernementaux ou réglementés.

Databricks

Databricks adopte une approche « lakehouse », combinant la structure d'un data warehouse avec la flexibilité d'un lac de données. Il est conçu pour rassembler l'architecture lakehouse, le machine learning, le streaming et la gouvernance en un seul endroit. Avec Snowflake, c'est l'une des rares plateformes qui s'exécute de manière uniforme sur AWS, Azure et GCP avec des architectures de conformité correspondantes.

• Avantages : il est efficace pour les charges de travail fortement basées sur l'IA ou le machine learning, la cohérence multicloud et le traitement unifié des données par lots et en streaming ;

• Inconvénients : la courbe d'apprentissage est plus raide, et il convient mieux aux équipes d'ingénierie.

C'est la solution idéale pour les organisations fortement basées sur l'IA qui ont besoin de machine learning, de streaming et de gouvernance dans un seul environnement.

Comment Stripe Data Pipeline peut vous aider

Stripe Data Pipeline permet aux entreprises de synchroniser facilement les données de leur compte Stripe directement avec des data warehouses ou des fournisseurs de stockage cloud. Data Pipeline facilite la consultation des données Stripe en combinaison avec d'autres ensembles de données.

Data Pipeline peut vous aider à :

• automatiser la livraison de données à grande échelle : configurez Data Pipeline en quelques minutes en no-code et recevez automatiquement et en continu toutes vos données et rapports Stripe dans Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks et les solutions de stockage cloud populaires ;

• éviter les retards et les pannes de données : déchargez-vous de la maintenance continue grâce à un pipeline intégré à Stripe. De plus, Data Pipeline n'a pas de limite de débit d'API. Ainsi, quel que soit le volume de vos données, elles sont toujours complètes et précises ;

• clôturer la comptabilité et obtenir des informations plus rapidement : centralisez vos données Stripe avec d'autres données sur les produits, les clients et le marketing pour rapprocher les revenus plus rapidement et analyser vos segments de la plus haute valeur, la fraude et les coûts de paiement en un seul endroit. De plus, accédez à des ensembles de données pré-construits et enrichis exclusifs à Data Pipeline pour commencer à analyser le MRR, les règles de fraude personnalisées, les performances de recouvrement de revenus, et bien plus encore, sans aucune modélisation financière complexe.

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