La collecte de données est souvent simple, mais bien les utiliser peut être beaucoup plus difficile. Certaines entreprises peuvent atteindre un point où les tableaux de bord se contredisent, les équipes extraient des chiffres différents pour un même indicateur, et « vérifier les données » signifie ouvrir plusieurs onglets et abandonner rapidement. Un entrepôt de données peut résoudre ce problème en harmonisant vos systèmes, en normalisant votre logique et en donnant à chacun une vue partagée de ce qui se passe. 

Le marché mondial du stockage de données valait 255,29 milliards $ en 2025 et devrait atteindre 984,56 milliards $ d'ici 2034. Ci-dessous, nous expliquerons ce que font les solutions d’entrepôt de données, comment elles fonctionnent et comment choisir celle 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?
  
• Les avantages de l'utilisation d'un entrepôt de données
  
• Les différences entre les solutions d’entrepôt de données traditionnelles et les solutions d'entrepôt infonuagique
  
• Quelles fonctionnalités devriez-vous rechercher dans un entrepôt de données?
  
• Quelles sont les meilleures solutions d’entrepôt de données?
  
• Comment Stripe Data Pipeline peut aider
  

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

Un entrepôt de données est un système qui rassemble les données de l'ensemble de votre entreprise (par exemple, les ventes, le marketing, les finances, les journaux de produits) et les stocke dans un format facile à interroger. Il est utilisé pour poser des questions d'ordre général et obtenir des réponses rapides et fiables.

Le terme « solution d'entrepôt de données » 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'interroger les données, d'exécuter des rapports et de visualiser les résultats

Le but d'une solution d'entrepôt de données est de donner à votre entreprise une vue unifiée de ses données qui est organisée, standardisée et raffinée pour l'analyse. Vous obtenez des données propres et cohérentes qui reflètent l'ensemble de la situation 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 fonctionne un entrepôt de données?

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

Tout d'abord, l'entrepôt rassemble des données provenant de l'ensemble de l'entreprise : systèmes de vente, systèmes de gestion de la relation client (CRM), plateformes de marketing, journaux de produits et feuilles de calcul. Une fois à l'intérieur de l'entrepôt, les données sont sauvegardées dans une structure conçue pour des requêtes rapides. Cela se traduit généralement par un format relationnel utilisant des schémas qui facilitent l'exécution de comparaisons, le repérage de tendances ou le découpage des données par catégorie.

Contrairement aux bases de données opérationnelles, qui se concentrent sur les transactions en temps réel, les entrepôts de données sont conçus pour une conservation à long terme. Ils sauvegardent à la fois des données actuelles et historiques afin que vous puissiez remonter des mois ou des années en arrière pour voir comment les choses ont évolué.

Une fois que les données sont normalisées et structurées, les équipes peuvent les interroger en utilisant le langage de programmation appelé Structured Query Language (SQL) ou les traiter dans des outils d'analyse et des tableaux de bord. Comme les données ont déjà été préparées, ces requêtes peuvent s'exécuter 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 à rapprocher des chiffres provenant de différents systèmes.

En arrière-plan, l’entrepôt gère l’indexation, le partitionnement et les métadonnées pour maintenir des performances élevées et tout organiser.

Les entrepôts de données d'entreprise modernes fonctionnent souvent dans le nuage, ce qui signifie que vous pouvez vous développer en augmentant le stockage ou la puissance de calcul selon vos besoins sans gérer d'infrastructure physique. Mais qu'un entrepôt de données utilise ou non le nuage, 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 s’associent-ils à l’entreposage de données?

Un entrepôt de données a besoin d’un flux constant de données propres et bien structurées pour fonctionner efficacement. C’est là qu'intervient le pipeline de données. Les pipelines constituent l’infrastructure qui déplace les données de vos systèmes (p. ex., GRC, applications, processeurs de paiement) vers l’entrepôt. Ils s'assurent que vos analyses reflètent ce qui se passe dans l'entreprise.

Une pipeline remplit trois fonctions :

• Il extrait les données des systèmes sources. 
  
• Il les transforme en un format normalisé et utilisable. 
  
• Il les charge dans l’entrepôt. 
  

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 l’entrepôt. 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 de l’entrepôt. La bonne approche dépend de votre suite d'outils technologiques, de votre volume de données et de la flexibilité dont vous avez besoin en aval.

Sans un pipeline solide, votre entrepôt peut se retrouver rempli de données obsolètes ou incohérentes, voire ne contenir aucune donnée. Vous pourriez avoir des lacunes dans la production de rapports, des tableaux de bord défaillants ou des chiffres qui ne correspondent pas. Un pipeline est nécessaire pour toute équipe qui s'appuie sur des informations exactes et opportunes.

Certaines entreprises conçoivent des pipelines à l'interne. D’autres utilisent des services gérés qui s'occupent des tâches difficiles. Par exemple, Stripe offre un Data Pipeline intégré qui synchronise les données de paiements et de revenus directement avec votre entrepôt ou votre stockage infonuagique. Une fois le pipeline en place, les entreprises obtiennent des données financières propres et structurées qui circulent automatiquement dans leurs suites d'outils d'analyse.

Les avantages de l’utilisation d’un entrepôt de données

Un bon entrepôt de données peut aider à repenser la façon dont les équipes de l’entreprise accèdent à l’information, l’interprètent et l’utilisent. Il peut résoudre les problèmes fondamentaux qui empêchent d'abord les équipes de bien utiliser les données et procurer de réels avantages une fois ces problèmes résolus. Voici comment.

La vue d’ensemble devient visible

Souvent, les données sont cloisonnées. L’équipe des ventes a une version de l’activité des clients, celle du marketing en a une autre, et celle des finances fait son propre suivi. La production de rapports implique de copier et de coller des données d’un tableau de bord à l’autre ou d’effectuer des exportations manuelles. Chaque nouvelle question peut devenir un projet en soi.

Un entrepôt de données consolide ces sources fragmentées dans un référentiel unique et intégré. Au lieu d’assembler des informations, les équipes peuvent interroger un seul endroit et obtenir l'information complète, nettoyée, normalisée et prête à être explorée. La centralisation de vos données vous donne une vue complète de votre entreprise : transactions, campagnes, journaux du service d’assistance, 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.

Les requêtes s’exécutent plus rapidement et sont évolutives

Les bases de données de production sont optimisées pour les transactions, comme l’ajout de clients, la mise à jour des commandes et le traitement des paiements. Si vous exécutez une requête lourde en plus de cela, le système peut être paralysé.

Les entrepôts transfèrent les charges de travail analytiques vers un environnement dédié, conçu pour l’analyse et pensé pour traiter sans délai des requêtes complexes et volumineuses. Ils utilisent des techniques telles que le traitement en 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 vastes ensembles de données ou programmer des rapports quotidiens sans nuire aux systèmes orientés vers la clientèle. 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 à plusieurs équipes un indicateur de performance clé (IPC) et vous pourriez obtenir plusieurs chiffres différents, car elles utilisent toutes une logique différente. Une équipe peut filtrer les utilisateurs qui sont partis, une autre peut inclure les remboursements, tandis qu’une autre peut compter les conversions d'essai comme des revenus.

Les entrepôts de données résolvent ce problème en appliquant une couche logique unique et cohérente au niveau des données. Puisque les données sont nettoyées et transformées avant d’entrer dans l’entrepôt, elles sont cohérentes dès la conception. Les définitions pour « utilisateur actif » ou « revenus mensuels » sont appliquées pendant la transformation, et non après, de sorte que tout le monde, du produit au marketing en passant par les finances, 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

Les systèmes archivent ou suppriment généralement les anciens enregistrements pour rester efficaces. Il est donc difficile de poser des questions à long terme, par exemple pour savoir comment la valeur à vie des clients a évolué, à quoi ressemble la saisonnalité d'une année à l'autre, et si la résiliation s'améliore ou s'aggrave au fil du temps.

Un entrepôt de données conserve l'historique de par sa conception, stockant des données sur des mois, des années ou des décennies. Il est structuré de manière à ce que vous puissiez faire des comparaisons dans le temps. Vous pouvez effectuer des analyses de cohortes, faire le suivi du comportement des clients au sein de ces cohortes, voir l'évolution des IPC d'une année à l'autre et découvrir des tendances lentes qui passeraient autrement inaperçues. C'est ce qui permet à votre équipe de repérer une tendance sur trois ans avant qu'elle ne devienne un problème, plutôt que de réagir au pic de la semaine précédente.

L’analytique en 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 s'intègrent à des outils d'informatique décisionnelle (BI) dotés d'interfaces intuitives pour filtrer, segmenter et représenter graphiquement les données. Le passage d’une production de rapports entravée à des informations accessibles sur demande permet à un plus grand nombre d'utilisateurs au sein de l'entreprise de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.

Différences entre les solutions d'entrepôt de données traditionnelles et infonuagiques

Tous les entrepôts de données ne sont pas conçus de la même manière. La plus grande différence réside entre les systèmes traditionnels sur site et les plateformes infonuagiques modernes, et ce choix a une incidence sur les coûts, l'évolutivité et la rapidité avec laquelle une équipe peut tirer profit de ses données.

Entrepôt de données traditionnel

Les entrepôts de données traditionnels fonctionnent sur des serveurs physiques qu'une entreprise possède et entretient, généralement sur site. La capacité est définie par le matériel que vous achetez, de sorte que se développer nécessite l'achat et l'installation de nouvelles infrastructures avant que la demande ne se fasse sentir. Cela donne aux organisations un contrôle total sur leurs environnements et leurs données, mais entraîne des coûts initiaux plus élevés, des temps de configuration plus longs et le fardeau continu de la gestion du matériel, de la maintenance et de la sécurité à l'interne.

Entrepôt de données infonuagique

Les entrepôts de données infonuagiques sont hébergés et gérés par un fournisseur tiers, le stockage et le calcul étant fournis sous forme de service sur Internet. Les ressources évoluent à la hausse ou à la baisse à la demande, de sorte que les équipes paient pour ce qu'elles utilisent au lieu de s'approvisionner pour une capacité de pointe. Cela réduit l'investissement initial, accélère le déploiement et transfère la responsabilité de la maintenance au fournisseur. Les entrepôts infonuagiques 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 entrepôts de données rendent les données utilisables, fiables et accessibles à l'échelle de votre organisation. Voici ce qu'il faut rechercher lors de l'évaluation des solutions. 

Intégration des données à votre suite d'outils existante

Un entrepôt doit se connecter facilement aux systèmes que vous utilisez déjà, tels que vos bases de données, vos applications infonuagiques, vos feuilles de calcul, vos journaux et toute plateforme tierce générant des données.

Évaluez pour :

• 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 traitement d’introduction des données dans l’entrepôt est lent, fragile ou fastidieux, tout le reste peut tomber en panne.

Haute performance à grande échelle

À mesure que vos données augmentent, votre entrepôt devrait être en mesure de suivre le rythme. Cela signifie des vitesses de requête rapides, même avec des jointures complexes, de grands ensembles de données ou de nombreux utilisateurs simultanés.

Méfiez-vous des signes suivants :

• Traitement parallèle

• Indexation ou partitionnement intelligent

• Stockage en colonnes

• Mise en cache en mémoire pour les requêtes fréquemment consultées

Un entrepôt qui gère votre volume actuel, mais qui prend du retard lorsqu'il se développe ne sera pas utile longtemps.

Cohérence intégrée et contrôle de la qualité des données

Votre entrepôt doit aider à maintenir des données propres et fiables.

Cela nécessite ce qui suit :

• Validation lors du chargement des données

• Logique de transformation pour appliquer des formats et des définitions uniformes

• Gestion des métadonnées et suivi du lignage

Lorsqu'une qualité de données élevée est intégrée, les analystes peuvent se concentrer sur l'analyse plutôt que sur un nettoyage constant.

Un contrôle d’accès et une sécurité qui évoluent avec votre équipe

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

Évaluez 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

• Audit et journaux d'activité

• Fonctionnalités de conformité pour le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'UE, la loi américaine Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) ou d'autres normes, le cas échéant dans votre secteur

Trouvez quelque chose d’assez sûr pour le financement, 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 doit avoir :

• Prise en charge du SQL standard 

• Connecteurs pour les principaux outils de BI

• Interfaces de programmation d'applications (API) ou trousses de développement logiciel (SDK) pour les applications personnalisées ou les flux de travail de science des données

Votre entrepôt devrait s'intégrer à votre environnement de données plus vaste. 

Flexibilité de déploiement et facilité de maintenance

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

Les options infonuagiques offrent souvent : 

• Configuration rapide

• Évolutivité

• Sauvegardes et correctifs automatiques

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

Quelles sont les meilleures solutions d'entrepôt de données?

Une fois que vous savez ce qu'il faut rechercher, il est utile de voir comment les principales plateformes se comparent. Voici quelques solutions d'entrepôt de données largement utilisées sur le marché aujourd'hui.

Snowflake

Snowflake a été le premier à séparer le stockage et le calcul, ce qui vous permet d'exécuter plusieurs « entrepôts virtuels » indépendants pour les mêmes données sans les dupliquer, de sorte que les tâches ETL et les requêtes des analystes ne se font pas concurrence pour les ressources. Il est indépendant du nuage et fonctionne de manière uniforme sur Amazon Web Services (AWS), Azure et Google Cloud Platform (GCP), ce qui en fait un excellent choix pour les organisations multinuages. De plus, sa mise à l'échelle simultanée aide à maintenir des performances constantes sous une charge de travail importante.

• Avantages : Il offre une flexibilité inter-nuages, de solides fonctionnalités de partage de données et des performances constantes sans trop de réglages manuels.

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

Il est idéal pour les équipes qui souhaitent une plateforme unique fonctionnant de manière identique sur plusieurs nuages.

Google BigQuery

BigQuery est entièrement sans serveur. Il n'y a pas de grappe à provisionner ou à gérer, car Google alloue automatiquement les ressources en fonction de la complexité de chaque requête. Cela permet de se développer automatiquement plus facilement 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. Il facture selon un modèle de paiement par requête, en facturant les données analysées plutôt que le temps de calcul. C'est économique pour les analyses ponctuelles, bien que les coûts puissent s'accumuler avec un volume de requêtes élevé.

• Avantages : Il n'y a aucune infrastructure à gérer. La configuration est rapide et de solides outils d'apprentissage automatique intégrés (BigQuery ML) sont disponibles.

• Inconvénients : Il est étroitement lié à Google Cloud, et l'exécution de requêtes inter-nuages est limitée.

Il est idéal pour les équipes sans engagements existants en matière de nuage ou celles déjà sur Google Cloud.

Amazon Redshift

Redshift, l'entrepôt de longue date d'AWS, nécessitait traditionnellement le provisionnement de grappes de nœuds, mais sa nouvelle option sans serveur offre désormais une mise à l'échelle automatique semblable à celle de BigQuery. Il conserve tout de même un niveau provisionné disponible pour les charges de travail qui nécessitent des ressources dédiées et prévisibles. Il est reconnu pour ses excellentes performances d'exécution brute ; cependant, il ne s'adapte pas automatiquement et peut nécessiter davantage de réglages personnalisés.

• Avantages : Il permet une intégration approfondie à AWS, des performances concurrentielles et des niveaux de tarification flexibles (y compris d'importants rabais pluriannuels).

• Inconvénients : Il convient mieux aux équipes déjà normalisées sur AWS et nécessite plus de réglages manuels que BigQuery ou Snowflake.

Il est idéal pour les organisations déjà construites sur AWS qui souhaitent éviter d'ajouter une autre plateforme infonuagique.

Microsoft Fabric (et Azure Synapse)

Fabric est la nouvelle plateforme d'analyse unifiée de Microsoft, positionnée comme la voie à suivre pour les organisations centrées sur Microsoft. Synapse reste pertinent pour les investissements existants. Fabric est un choix naturel pour les équipes déjà construites sur la suite d'outils Microsoft – Power BI, Azure et Office 365 – et, avec BigQuery, offre une voie directe vers la conformité au Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) pour les charges de travail gouvernementales.

• Avantages : Il offre une intégration étroite avec Microsoft ou Power BI et une forte couverture de conformité.

• Inconvénients : Il convient mieux aux organisations qui ont déjà investi dans la suite d'outils Microsoft.

Il est idéal pour les entreprises centrées sur Microsoft, en particulier dans le secteur gouvernemental ou les industries réglementées.

Databricks

Databricks adopte une approche de « lakehouse », combinant la structure d'un entrepôt de données avec la flexibilité d'un lac de données. Il est conçu pour rassembler l'architecture de lakehouse, l'apprentissage automatique, la diffusion en continu et la gouvernance en un seul endroit. Avec Snowflake, c'est l'une des seules plateformes qui fonctionne de manière uniforme sur AWS, Azure et GCP avec des architectures de conformité correspondantes.

• Avantages : Il est efficace pour les charges de travail axées sur l'IA ou l'apprentissage automatique, la cohérence multinuage et le traitement unifié des données en lots et en continu

• Inconvénients : La courbe d'apprentissage est plus abrupte, et il convient mieux aux équipes fortement axées sur l'ingénierie

Il est idéal pour les organisations axées sur l'IA qui ont besoin d'apprentissage automatique, de diffusion en continu et de gouvernance dans un seul environnement.

Comment Stripe Data Pipeline peut aider

Stripe Data Pipeline permet aux entreprises de synchroniser facilement les données de leur compte Stripe directement avec des entrepôts de données ou des fournisseurs de stockage infonuagique. Data Pipeline facilite l'affichage des données Stripe en combinaison avec d’autres ensembles de données.

Data Pipeline peut vous aider à :

• Automatiser la livraison des données à grande échelle : configurez Data Pipeline en quelques minutes, sans codage, et recevez automatiquement et en continu toutes vos données et tous vos rapports Stripe dans Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks et les solutions populaires de stockage infonuagique.

• 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 ne comporte aucune limite de débit d'API. Ainsi, quel que soit le volume de vos données, elles sont toujours complètes et exactes.

• Fermer les registres et obtenir des informations plus rapidement : centralisez vos données Stripe avec d’autres données de produits, de clients et de marketing afin de rapprocher les revenus plus rapidement et d'analyser vos segments à plus forte valeur, la fraude et les coûts de paiement en un seul endroit. De plus, accédez à des ensembles de données préconçus et enrichis exclusifs à Data Pipeline pour commencer à analyser les RRM, les règles de fraude personnalisées, les performances de récupération des recettes et bien plus encore, sans aucune modélisation financière complexe.

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