Les entrepôts de données en nuage hébergent et analysent les données pour les entreprises modernes afin de permettre des décisions plus rapides et des informations plus claires. Ils unifient les informations au sein des entreprises, exécutent rapidement des analyses complexes et donnent aux équipes des réponses précises sans se fier à une [infrastructure] obsolète (). https://stripe.com/resources/more/infrastructure-as-a-service-iaas-pricing-explained Le Data Warehouse en tant que service (DWaaS) est un modèle d’affaires en pleine croissance, avec un marché mondial prévu pour passer de 6,85 milliards de dollars en 2024 à 8,13 milliards de dollars en 2025. https://www.precedenceresearch.com/data-warehouse-as-a-service-market

Ci-dessous, nous expliquerons comment fonctionnent les entrepôts de données en nuage, les problèmes qu'ils résolvent et ce qu'il faut rechercher chez un fournisseur de services.

Que contient cet article?

• Qu'est-ce qu'un entrepôt de données en nuage ?
  
• Comment fonctionne un entrepôt de données en nuage ?
  
• Comment les pipelines de données alimentent-ils les entrepôts de données en nuage ?
  
• Quels problèmes commerciaux un entrepôt de données en nuage résout-il ?
  
• Quelles sont les principales caractéristiques d'un entrepôt de données en nuage ?
  

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données en nuage ?

Un entrepôt de données en nuage est un endroit central pour stocker et analyser les données. Il se trouve dans le nuage, ce qui signifie que votre équipe peut accéder aux données de n'importe où et travailler avec elles, et que vous n'avez pas besoin de maintenir vous-même une infrastructure.

L'idée est d'extraire des données provenant de l'ensemble de votre entreprise (p. ex. ventes, marketing, soutien à la clientèle, finances) et de les stocker dans un endroit conçu pour l'analyse. Ces données peuvent provenir de votre système de gestion de la relation client (CRM), de votre plateforme d'analyse Web, de journaux d'utilisation des produits ou de bases de données internes. L'entrepôt ingère tout et l'organise de manière à ce qu'il soit prêt pour les demandes et les rapports.

Contrairement aux entrepôts de données traditionnels qui résident sur des serveurs physiques dans votre bureau, les entrepôts de données en nuage s’adaptent à la demande au fur et à mesure que vous vous développez. Si vous commencez avec quelques millions de lignes de données et que vous vous retrouvez avec quelques milliards, la plateforme s'étendra en coulisse pour s'adapter à tout cela. Vous n'avez pas besoin d'installer de nouveaux serveurs ou de retravailler votre architecture.

Vous pouvez également obtenir rapidement des informations à partir de vos données. Un entrepôt de données en nuage est conçu pour effectuer rapidement des analyses lourdes. Vous pouvez filtrer, regrouper, joindre et calculer des ensembles de données volumineux sans ralentir les choses.

Comment fonctionne un entrepôt de données en nuage ?

Un entrepôt de données en nuage transforme les données brutes et dispersées en informations structurées prêtes pour les requêtes. La plupart des équipes interagissent avec l'entrepôt en écrivant directement des requêtes SQL (Structured Query Language) ou en le connectant à des plateformes en aval, telles que Looker, Tableau, Mode ou des applications internes, à l'aide de pilotes standard et d'interfaces de programmation d'applications (API).

Voici ce qui se passe dans les coulisses pour que tout fonctionne.

Ingestion de données

Vous extrayez des données à partir de sources multiples (p. ex. plateformes CRM, applications Web, outils financiers) et les saisissez dans l'entrepôt au moyen d'un processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) ou d'extraction, de chargement et de transformation (ELT). Voici ce que ces étapes impliquent:

• Extract: Vous extrayez les données brutes de la source originale.

• Transformer: Vous nettoyez, reformater et normaliser les données.

• Chargement: Vous déplacez les données dans l'entrepôt.

Organisation des données

Une fois les données chargées, elles sont stockées dans une structure qui est affinée pour analyse. La plupart des entrepôts en nuage utilisent un stockage en colonnes, ce qui signifie qu'ils organisent les données par colonne plutôt que par ligne. Cela accélère la numérisation et le filtrage de gros volumes, surtout lorsque vous ne vous intéressez qu'à quelques colonnes à la fois.

Le stockage est distribué sur de nombreuses machines dans le nuage. Cela donne au système une évolutivité horizontale : vous pouvez stocker des téraoctets (To) ou des pétaoctets (PB) sans modifier votre configuration. Cela signifie également que le système peut répliquer et partitionner les données en coulisse pour une récupération plus rapide. L'entrepôt gère l'espace disque, la redondance et l'optimisation du stockage pour vous.

Informatique et traitement

Lorsque vous posez une question à l'entrepôt via SQL ou un outil de Business Intelligence (BI), il divise la requête sur plusieurs nœuds de calcul en parallèle. C'est ce qu'on appelle le traitement massivement parallèle (MPP), et c'est ce qui permet aux entrepôts en nuage d'exécuter des analyses complexes à grande vitesse et à grande échelle.

Le système alloue juste assez de puissance de calcul pour exécuter efficacement votre requête, puis l'arrête une fois que c'est terminé. Si plusieurs équipes interrogent des données en même temps, la plateforme peut isoler les charges de travail ou ouvrir des grappes supplémentaires pour assurer la cohérence des performances. Le stockage et l'informatique sont dissociés de manière à ce qu'ils évoluent indépendamment. Les requêtes qui ont pu prendre des heures à exécuter sur des systèmes hérités peuvent être renvoyées en quelques secondes, même lorsqu'ils analysent des milliards de lignes de données ou rejoignent plusieurs grandes tables.

Comment les pipelines de données alimentent-ils les entrepôts de données en nuage ?

Un entrepôt de données en nuage est aussi utile que les données qui y sont acheminées. C'est là que les pipelines de données entrent en cause. Les pipelines de données déplacent les données de l'endroit où elles sont générées (c.-à-d. vos applications, bases de données et outils tiers) vers l'entrepôt, où elles peuvent être interrogées et analysées. Ils gèrent le processus ETL ou ELT, extraient les données des systèmes sources, transforment ou nettoient ces données et les chargent dans l'entrepôt. Certains pipelines fonctionnent selon un calendrier et recueillent des données toutes les heures ou une fois par jour. D'autres sont conçus pour déplacer des données en continu et en temps réel. Quoi qu'il en soit, l'objectif est de s'assurer que votre entrepôt reflète toujours l'état actuel de l'entreprise.

Des pipelines bien conçus permettent aux données de circuler de manière propre, uniforme et à temps. Ils veillent à ce que les nouvelles transactions, événements et mises à jour apparaissent dans l'entrepôt avec un minimum de retard, et ils mettent en forme les données de manière à ce que les analystes n'aient pas à le faire. Les pipelines de données réduisent le risque d'incohérence ou d'erreur humaine, et ils évoluent automatiquement à mesure que les volumes de données augmentent.

Dans le passé, les équipes construisaient souvent elles-mêmes des pipelines, en rédigeant des scripts, en planifiant des tâches et en gérant les tentatives et les échecs. Cette approche fonctionne pendant un certain temps, mais elle est fragile et la maintenance demande beaucoup de temps. Aujourd’hui, de nombreux entrepôts de données cloud s’intègrent directement aux applications et services populaires grâce à des connecteurs préconfigurés ou des pipelines natifs. Cela les rend plus faciles à installer et beaucoup plus fiables à utiliser. Stripe Data Pipeline en est un bon exemple : il synchronise les données Stripe directement à votre destination de stockage de données. Les données Stripe arrivent propres, actuelles et prêtes pour les requêtes.

Les pipelines rendent votre entrepôt de données dynamique, constamment actualisé et toujours prêt. Que vos données sources se trouvent dans des outils logiciel en tant que service (SaaS), des bases de données de production ou des flux d'événements, les pipelines maintiennent le flux.

Quels problèmes commerciaux un entrepôt de données en nuage résout-il ?

Les entrepôts de données infonuagiques peuvent résoudre des problèmes de longue date et profondément ressentis qui entravent la prise de décision fondée sur les données. Ces plateformes sont conçues pour répondre aux types de frictions qui ralentissent les équipes et rendent difficile la vision d'ensemble. C'est là qu'ils font la plus grande différence.

Données cloisonnées et déconnectées

Les organisations disposent souvent de données sur des douzaines de systèmes : données de facturation à un endroit, données sur l'engagement client à un autre endroit, analyses de produits ailleurs. Lorsque les données vivent en silos, il est presque impossible d'obtenir une vue complète et fiable de l'entreprise.

Un entrepôt de données en nuage résout ce problème en regroupant les données de l'ensemble de la pile en un seul système intégré. Cette centralisation permet aux équipes de joindre les données entre les sources (p. ex., le rendement des campagnes et la conversion des ventes) pour repérer les tendances et prendre de meilleures décisions. Il brise les barrières techniques et organisationnelles qui fragmentent les connaissances.

Analyses lentes et peu fiables

Les anciennes bases de données et les systèmes sur site n'ont pas été conçus pour prendre en charge les tableaux de bord en temps réel ou les lourdes charges de travail analytiques. Ils ont souvent du mal à joindre des données volumineuses, à prendre du temps pour des requêtes complexes ou à effectuer des tâches par lots du jour au lendemain juste pour générer un rapport hebdomadaire.

Les entrepôts de données en nuage inversent cette dynamique. Ils sont conçus pour gérer des ensembles de données volumineux avec rapidité et cohérence. Grâce à l'informatique distribuée et au stockage en colonnes, ils peuvent renvoyer des résultats en quelques secondes, même lorsqu'ils analysent des milliards de lignes. Cela signifie qu'il n'y a plus de goulets d'étranglement entre les questions et les idées, et moins de temps passé à attendre les équipes chargées des données pour produire des rapports.

Coût élevé de l'infrastructure et de l'entretien

Gérer un entrepôt de données traditionnel en interne signifie acheter des serveurs, acquérir du stockage, installer des logiciels, configurer la sécurité, embaucher des spécialistes pour entretenir l'entrepôt et répéter ce cycle à mesure que votre entreprise se développe. C'est coûteux, rigide et exigeant en main-d'œuvre.

Un entrepôt de données en nuage gère tout cela pour vous. Il n'y a pas de matériel à gérer, pas de fenêtres de maintenance et aucune limite de provisionnement. Vous ne payez que pour le stockage et l'informatique que vous utilisez, et la plateforme s'adapte automatiquement à l'évolution de vos besoins en données. C'est une façon plus durable de soutenir une stratégie de données, en particulier pour les équipes qui veulent se développer sans réinvestir constamment dans l'infrastructure.

Accès et collaboration limités

Lorsque les données sont difficiles d'accès, que ce soit parce qu'elles sont bloquées dans un système hérité, verrouillées derrière des barrières techniques ou uniquement accessibles à une poignée d'utilisateurs, elles ne sont pas utilisées. La collaboration en souffre, et les décisions reposent davantage sur l'instinct que sur la preuve.

Les entrepôts de données en nuage sont accessibles de n'importe où, par toute personne disposant des autorisations appropriées. Cela permet aux équipes interfonctionnelles d'explorer plus facilement les données dans des tableaux de bord partagés ou d'effectuer leurs propres analyses. Les finances, marketing et les opérations fonctionnent tous à partir de la même source de vérité à jour. Ce genre d'accès élimine les frictions dans la prise de décision et mène à une culture davantage axée sur les données dans l'ensemble de l'organisation.

Quelles sont les principales caractéristiques d'un entrepôt de données en nuage ?

La valeur d'un entrepôt de données en nuage provient de la façon dont plusieurs capacités de base fonctionnent ensemble pour soutenir la vitesse, l'évolutivité et la convivialité. Voici les principales caractéristiques à rechercher.

Évolutivité

L'infrastructure de données traditionnelle a des limites strictes. Vous acquérez une quantité fixe de stockage et de puissance de calcul, et lorsque la demande atteint un pic, les systèmes peuvent ralentir ou tomber en panne. Les entrepôts de données en nuage sont conçus pour s'adapter de manière élastique.

• Si vous avez besoin de plus de puissance de calcul pour exécuter certaines requêtes, l'entrepôt utilise des ressources supplémentaires.

• Si vous chargez un jeu de données volumineux, le stockage se développe automatiquement.

• Si l'utilisation diminue, la capacité se contracte et vous cessez de payer pour les ressources inutilisées.

Cette flexibilité signifie que vous pouvez commencer modestement, croître rapidement et ne jamais avoir à repenser votre système simplement pour suivre la demande.

Séparation du stockage et de l'informatique

Les systèmes de données plus anciens relient généralement la puissance de stockage et de calcul. Cela signifie que si vous avez besoin de plus de puissance de traitement, vous devez également acheter plus de stockage, même si vous n'en avez pas besoin. Les entrepôts de données en nuage séparent ces couches pour qu'elles puissent évoluer indépendamment. Vous pouvez augmenter la puissance des requêtes sans augmenter l'espace disque, et vice versa. Cette conception améliore le rendement et fait correspondre les coûts à l'utilisation réelle.

Traitement massivement parallèle

Les entrepôts de données en nuage utilisent une architecture informatique distribuée, qui divise les requêtes en tâches plus petites et les traite sur plusieurs nœuds à la fois. Ce parallélisme signifie que même les requêtes complexes sur de grands ensembles de données peuvent être exécutées rapidement. C'est ainsi que les équipes peuvent parcourir des milliards de lignes, joindre plusieurs tables et renvoyer des réponses en quelques secondes, au lieu de quelques minutes ou heures.
Tarification proportionnelle à l’utilisation
Vous ne payez que pour ce que vous utilisez réellement. Cela signifie que les coûts de stockage sont basés sur la quantité de données que vous conservez dans le système, et les coûts de calcul reflètent le nombre de requêtes que vous exécutez, ainsi que leur intensité. Ce modèle mesuré tarification à l'utilisation offre plus de contrôle financier et de prévisibilité aux équipes habituées à des investissements matériels initiaux importants ou à des licences logicielles à long terme.

Haute disponibilité et faible entretien

Les entrepôts de données en nuage gèrent toutes les opérations en coulisses : redondance, tolérance aux pannes, sauvegarde, mises à jour et temps de disponibilité. Les données sont stockées à plusieurs endroits pour assurer leur durabilité, et les systèmes sont conçus pour récupérer automatiquement après une défaillance. Le fournisseur est responsable de tous les correctifs système, des pannes matérielles et des redémarrages. Vous obtenez la fiabilité de l'infrastructure d'entreprise sans la charge de travail supplémentaire.

Sécurité intégrée

Le cryptage de niveau entreprise, les contrôles d'accès granulaires, les journaux d'audit et les outils de conformité sont standard. Les équipes peuvent contrôler qui voit quoi, suivre comment les données sont utilisées et respecter les exigences réglementaires sans créer leurs propres couches de sécurité.
- Intégration facilitée :
Les entrepôts en nuage offrent des interfaces standard qui peuvent être branchées sur des plateformes de BI, des outils d'analyse, des ordinateurs portables et des applications internes. Ils sont conçus pour une utilisation partagée entre les équipes, avec des fonctionnalités telles que l'isolation de la charge de travail et la mise à l'échelle des ressources pour maintenir des performances constantes même lorsque l'utilisation augmente.