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 tiré des chiffres différents pour la même mesure et où la « vérification des données » signifie ouvrir une poignée d’onglets et abandonner prématurément. C’est peut-être à ce moment-là qu’une entreprise commence à envisager un entrepôt de données.

De nombreuses entreprises proposent 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. Un bon entrepôt de données aligne vos systèmes, standardise votre logique et donne à chacun une vue partagée de ce qui se passe. Nous vous expliquons ci-dessous à quoi servent 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 s’associent-elles 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 devez-vous 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 (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 générales et obtenir des réponses rapides et fiables.

Le terme « solution d’entrepôt de données » signifie généralement :

• Une base de données centrale qui sauvegarde des données historiques structurées
  
• Les pipelines qui extraient, nettoient et chargent des données à partir de diverses sources
  
• Les 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 vue unifiée de ses données, organisée, standardisée et affinée à des fins d’analyse. Vous obtenez des données claires 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 établies 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 à être analysées.

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 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 une requête rapide. Il s’agit généralement d’un format relationnel utilisant des schémas qui facilitent l’exécution de comparaisons, l’identification des tendances ou la découpe 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 stockent à la fois des données actuelles et historiques, de sorte que vous pouvez remonter des mois ou des années en arrière pour voir comment les choses ont changé.

Une fois les données normalisées et structurées, les équipes peuvent les interroger à l'aide du langage de programmation appelé Structured Query Language (SQL), 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 claire et cohérente, sans avoir à rechercher ou à rapprocher les 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.

De nombreux entrepôts de données modernes fonctionnent dans le nuage, ce qui signifie que vous pouvez augmenter la capacité de stockage ou la puissance de calcul selon vos besoins sans avoir à gérer l'infrastructure physique. Mais qu’un entrepôt de données utilise ou non le nuage, l’idée de base 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. Il s’agit du pipeline de données.

Les pipelines sont l’infrastructure qui déplace les données de vos systèmes : CRM, applications, prestataire de services de paiement dans l’entrepôt. Elles s’assurent que votre environnement analytique reflète ce qui se passe dans l’entreprise.

Une pipeline remplit trois fonctions :

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

Certaines pipelines utilisent un processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETC), ce qui signifie qu'elles effectuent toutes ces opérations avant que les données n'atteignent l'entrepôt. D’autres utilisent un traité d’extraction, de chargement et de transformation (ECT), c’est-à-dire le chargement des données brutes d’abord, puis leur transformation à l’intérieur de l’entrepôt. La bonne approche dépendra de votre suite d’outils technologiques, de votre volume de données et de la flexibilité dont vous avez besoin en aval.

Sans une pipeline solide, votre entrepôt peut se retrouver rempli de données obsolètes ou incohérentes, voire de pas données du tout. Vous pouvez avoir des lacunes dans les rapports, des dashboards cassés ou des chiffres qui ne correspondent pas. Une pipeline est une nécessité pour chaque équipe qui s’appuie sur des informations précises et opportunes.

Certaines entreprises construisent des pipelines à l’interne. D’autres utilisent des services gérés qui s’occupent du gros du travail. Par exemple, Stripe propose une Data Pipeline qui synchronise les paiements et les données revenus directement avec votre entrepôt ou votre stockage en nuage. Une fois le pipeline en place, les entreprises intègrent 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 résout les problèmes fondamentaux qui empêchent les équipes d’utiliser correctement les données en premier lieu. Voici quelques-uns des principaux problèmes récurrents pour les organisations qui tentent de se développer dans leurs capacités d’analyse.

Les données sont dispersées dans les systèmes

Souvent, les données sont stockées dans des silos. Le service commercial a une version de l'activité client, le service marketing en a une autre, et le service financier suit la sienne. L’extraction de rapports implique de copier-coller entre les dashboards ou d’exécuter des exportations manuelles. Chaque nouvelle question peut devenir un projet.

Un entrepôt de données consolide ces sources fragmentées dans un référentiel unique et intégré. Au lieu de rassembler des informations, les équipes peuvent effectuer une requête à un seul endroit et obtenir l’intégralité de l’histoire, nettoyée, standardisée et prête à être explorée. Lorsque les données sont unifiées, il est plus facile de comparer, de corréler et de tirer des conclusions sans se demander s’il manque quelque chose.

Rapporter ralentit les systèmes de production

Les bases de données de production sont optimisées pour les transactions, c’est-à-dire 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 s’arrêter.

Les entrepôts transfèrent les charges de travail analytiques vers un environnement dédié. Cela signifie que les équipes peuvent exécuter des requêtes complexes, joindre de grands ensembles de données ou planifier des rapports quotidiens sans affecter les systèmes orientés client. Les équipes obtiennent les performances nécessaires à une analyse approfondie, sans compromettre les outils qui permettent à l’entreprise de fonctionner.

Les indicateurs ne sont pas cohérents entre les équipes

Demandez à plusieurs équipes un indicateur clé de performance (ICP) et vous obtiendrez peut-être plusieurs chiffres différents, car elles utilisent des logiques différentes. Une équipe peut filtrer les utilisateurs désabonnés, 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 appliquant une couche logique unique et cohérente au niveau des données.
Les définitions d'« utilisateur actif » ou de « revenus mensuels » sont appliquées pendant la transformation, et non après. Cela signifie que tout le monde, du produit au marketing en passant par la finance, travaille à partir des mêmes hypothèses. Lorsque vos indicateurs reflètent une compréhension partagée, 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 pour rester efficaces. Il est donc difficile de se poser des questions à long terme, telles que l'évolution de la valeur à vie du client, les variations saisonnières d'une année à l'autre ou l'amélioration ou l'aggravation du taux de désabonnement au fil du temps.

Un entrepôt de données conserve l’histoire de par sa conception. Il stocke les données sur des mois, des années ou des décennies, de manière structurée de manière à ce que vous puissiez les comparer dans le temps. Vous pouvez exécuter des analyses de cohortes, mesurer les changements et mettre en évidence des modèles lents qui passeraient autrement inaperçus. Cette profondeur historique est particulièrement précieuse pour la planification. C’est la différence entre votre équipe qui réagit au pic de la semaine dernière et qui détecte 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 renseignements, les interprètent et agissent en conséquence. Voici à quoi cela peut ressembler en pratique.

Vous pouvez voir l’ensemble de l’image

La centralisation de vos données vous donne une vue complète de votre entreprise. Au lieu de comparer des rapports dissociés provenant de différentes équipes, vous pouvez tout analyser en un seul endroit : transactions, campagnes, soutien des journaux, utilisation des produits et données financières. Cela signifie une meilleure visibilité entre les services, plus de contexte pour les 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 des résultats, même sur des milliards de lignes. Contrairement aux systèmes transactionnels qui peuvent ralentir sous charge, les entrepôts sont optimisés pour le découpage et le filtrage à se développer. Ainsi, lorsque vous avez besoin d’un rapport, vous n’avez pas à attendre ou à vous soucier de l’arrêt d’autres systèmes.

Différentes équipes sont alignées

Comme les données sont nettoyées et transformées avant d'être stockées dans l'entrepôt, elles sont cohérentes dès leur conception. Vous définissez vos règles d’entreprise, telles que ce qui est considéré comme revenus, comment regrouper les clients et quels événements sont importants, 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 des clients au sein de différentes cohortes, observer l'évolution des indicateurs clés de performance d'une année sur l'autre ou analyser l'impact en aval des modifications apportées aux produits. Ce type d’aperçu longitudinal est essentiel pour repérer les problèmes lents et planifier stratégiquement.

L’analytique en libre-service devient réaliste

Une fois les données bien structurées en place, 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 se connectent à des outils de veille économique (BI) avec des interfaces intuitives pour filtrer, découper et cartographier les données. Le passage d’un rapport bloqué à des informations accessibles et à la demande permet à un plus grand nombre d’utilisateurs 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 ce qu’il faut rechercher lors de l’évaluation des solutions.

Intégration avec votre suite d’outils existante

Un entrepôt doit s’associer facilement aux systèmes que vous utilisez déjà, tels que vos bases de données, vos applications du nuage, vos feuilles de calcul, vos journaux et toutes les plateformes tierces générant des données.

Évaluez pour :

• Connecteurs intégrés pour vos outils principaux
  
• Prise en charge de l’ingestion par lots et en streaming
  
• Compatibilité ETC ou ECT, selon la manière 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

Au fur et à mesure que vos données se développent, votre entrepôt doit être en mesure de suivre le rythme. Cela signifie des vitesses de requête rapides, même avec des jointures complexes, des ensembles de données volumineux ou de nombreux utilisateurs simultanés.

Cherchez :

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

Un entrepôt qui gère votre volume actuel mais qui est à la traîne en termes d'évolutivité ne sera pas utile très longtemps.

Cohérence intégrée et contrôle de la qualité des données

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

Cela signifie :

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

Lorsque la qualité des données est intégrée, les analystes peuvent se concentrer sur l’analyse plutôt que sur le 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 établis par rôle (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 l’UE Règlement général sur la protection des données (RGPD), la Loi américaine sur la portabilité et la responsabilité en matière d'assurance maladie du 1996 (HIPAA), ou d’autres normes, si pertinentes pour 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 :

• Service d’assistance Standard SQL
  
• Connecteurs pour les principaux outils BI
  
• Interfaces de programmation d’applications (API) ou kits de développement logiciel (SDK) pour les applications personnalisées ou les flux de travail de science des données
  

Votre entrepôt doit s’intégrer à votre écosystème 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 pourraient vouloir la vitesse et l’évolutivité du nuage. Un bon entrepôt peut prendre en charge les deux, ou au moins clarifier les compromis.

Les options établie sur le cloud ont souvent les éléments suivants :

• Configuration rapide
  
• Mise à l’échelle flexible
  
• Sauvegardes et correctifs automatiques
  

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