Un entrepôt de données d'entreprise (EDW) est un référentiel centralisé pour les données structurées et prêtes pour l'analyse, tirées des systèmes de l'ensemble d'une organisation. Prévu pour dépasser 53 milliards de dollars d'ici 2035, le marché croissant des EDW est là pour rester. Cependant, un EDW n'a de valeur que celle des données qui l'alimentent. Vous pouvez investir massivement dans l'infrastructure infonuagique, les outils de modélisation et les tableaux de bord d'intelligence d'affaires (BI), mais si les données sous-jacentes sont obsolètes ou incomplètes, chaque décision en aval hérite de ces défauts. L'architecture, les contrôles de gouvernance et la couche de mouvement des données que vous construisez autour d'un EDW déterminent sa valeur pour l'entreprise.

Ci-dessous, nous expliquons ce qu'est un entrepôt de données d'entreprise, ce qui constitue un entrepôt de données bien construit et comment considérer le mouvement des données comme une préoccupation principale.

Points clés

• Un EDW moderne sert les charges de travail d'intelligence d'affaires, de rapports financiers et d'apprentissage automatique à partir d'un référentiel unique et gouverné de données structurées et prêtes pour l'analyse.

• Les contrôles de gouvernance, y compris l'accès établi selon le rôle, le masquage au niveau des colonnes, la journalisation d'audit et le lignage des données, déterminent si les équipes font confiance à l'entrepôt et l'utilisent.

• La couche de mouvement des données est l'endroit où de nombreux projets d'EDW échouent, et les connecteurs source natifs maintiennent les pipelines en marche sans fardeau d'entretien continu.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données d'entreprise ?

Un entrepôt de données d'entreprise (EDW) est un référentiel de données centralisé qui alimente l'intelligence d'affaires, les rapports financiers et, de plus en plus, les magasins de fonctions et les ensembles de données de formation derrière les modèles d'apprentissage automatique.

À l'origine, les EDW étaient conçus pour les rapports. Aujourd'hui, ils sont devenus la base gouvernée dont dépendent les systèmes d'intelligence artificielle (IA), ce qui rehausse les normes de qualité, de cohérence et de fraîcheur des données.

Comment fonctionne un entrepôt de données d'entreprise ?

Dans l'ensemble, un EDW prend des données de l'ensemble de l'entreprise, les standardise et les rend utilisables. Ce processus se divise généralement en trois étapes.

Voici comment fonctionne un entrepôt de données d'entreprise.

Ingestion

Les données circulent depuis les systèmes sources, tels que les plateformes de paiement, les systèmes de gestion de la relation client (CRM), les systèmes de planification des ressources de l'entreprise (PRE) et les bases de données de produits, vers une seule couche. À ce stade, elles sont encore brutes : les schémas varient, les horodatages peuvent être conflictuels et les valeurs manquantes sont incohérentes.

Modèle

C'est ici que les données brutes deviennent utiles. Les équipes nettoient, rejoignent et remodèlent les données brutes en ensembles de données fiables à l'aide d'outils de transformation (généralement dbt).

Deux approches de modélisation courantes sont :

• Schéma en étoile : Une table de faits centrale (comme les commandes) connectée à des tables de dimensions (clients, produits, dates). C'est simple, rapide à interroger et largement utilisé pour les rapports.

• Schéma en flocon de neige : Une version plus normalisée du schéma en étoile, où les dimensions sont divisées en tables associées plus petites. Il réduit la redondance, mais peut rendre les requêtes plus difficiles.

Service

Les données propres et modélisées sont ensuite mises à la disposition des utilisateurs en aval. Les analystes les interrogent à l'aide d'un langage de requête structuré (SQL), les tableaux de bord se mettent à jour automatiquement et les équipes commerciales s'appuient sur des indicateurs cohérents.

Sur quelle architecture fonctionne un entrepôt de données d'entreprise moderne ?

La plupart des EDW modernes sont basés sur l'infonuagique et construits sur un principe central : séparer le calcul du stockage. Cela permet aux équipes de faire évoluer la puissance de traitement indépendamment du volume de données.

Un autre changement majeur est le passage de l'extraction, transformation, chargement (ETL) à l'extraction, chargement, transformation (ELT). Au lieu de transformer les données avant de les charger, ELT charge d'abord les données brutes dans l'entrepôt et les y transforme à l'aide de SQL. Cela rend les pipelines plus faciles à adapter à mesure que les besoins de l'entreprise évoluent.

Les EDW bien conçus partagent également quelques qualités :

• Calcul isolé pour la simultanéité : Différentes charges de travail, des rapports financiers à la science des données, s'exécutent simultanément sans concurrencer les ressources.

• Architecture de données en couches : Une séparation claire entre les données brutes, les transformations intermédiaires et les modèles prêts pour la production garantit la traçabilité et facilite le débogage.

• Prise en charge de plusieurs cas d'utilisation : Une seule plateforme peut répondre aux cas d'utilisation de BI, d'analyse, d'apprentissage automatique et commerciaux sans duplication.

Qu'est-ce qui rend un entrepôt de données d'entreprise fiable ?

Un EDW n'a de valeur que si les gens lui font confiance. Les contrôles de gouvernance et de sécurité peuvent prévenir les différends sur les indicateurs, réduire les risques de conformité et garder les données sensibles hors de portée des mauvaises mains.

Voici comment les contrôles de gouvernance et de sécurité rendent un entrepôt de données d'entreprise prêt pour l'entreprise :

• Contrôle d'accès établi sur le rôle (RBAC) : Les autorisations sont attribuées par rôle, ce qui garantit que les utilisateurs ne voient que les données dont ils ont besoin.

• Masquage au niveau de la colonne : Les champs sensibles, tels que les numéros d'identification fiscale, les chiffres de salaire ou les données sensibles des clients, sont cachés ou convertis en jetons en fonction de l'accès des utilisateurs.

• Journalisation d'audit : Chaque requête peut être suivie, ce qui est important pour la conformité (comme pour le Service Organization Control 2 ou PCI DSS, selon vos types de données). Lorsqu'un indicateur est contesté, les journaux d'audit vous permettent de retracer exactement sur quelle version des données un rapport a été élaboré.

• Lignage des données : Les équipes peuvent retracer n'importe quel indicateur jusqu'à sa source, ce qui rend le débogage beaucoup plus efficace.

• Définitions d'indicateurs cohérentes : Une couche sémantique partagée empêche différentes équipes de calculer le même indicateur de différentes manières.

Comment évaluez-vous l'état de préparation d'un entrepôt de données d'entreprise avant de le moderniser ?

De nombreux projets de modernisation d'entrepôts de données d'entreprise échouent parce que les équipes vont trop vite sans comprendre leur état actuel. Une vérification structurée permet d'éviter cela.

Voici les points à retenir :

• Inventoriez vos sources de données et leurs propriétaires : identifiez chaque système qui alimente en données votre entrepôt actuel ou vos rapports manuels, qui en est le propriétaire et son niveau de fiabilité.

• Cartographiez vos obstacles actuels : recherchez les charges de travail manuelles, les pipelines fragiles et les défaillances récurrentes.

• Évaluez la qualité et le lignage des données : recherchez les enregistrements en double, les clés étrangères manquantes (colonnes de base de données liées à des colonnes d'autres tables), les champs aux formats incohérents et les transformations qui n'existent que dans un script SQL non documenté ou que quelqu'un garde en tête plutôt que dans le système.

• Confirmez les exigences de la plateforme : déterminez la simultanéité des requêtes dont vous avez besoin, le volume de données attendu et si vous avez besoin d'actualisations en temps réel ou quasi réel.

• Priorisez les points de départ à fort impact : identifiez les flux de travail de production de rapports ayant la plus grande valeur pour l'entreprise et les données sources les plus propres, et développez-les en premier.

Comment le déplacement des données peut-il faire le succès ou l'échec d'un entrepôt de données d'entreprise ?

Le déplacement des données détermine souvent le succès d'un entrepôt de données d'entreprise. La création de connecteurs ETL personnalisés est souvent plus complexe et plus fragile que les équipes ne le pensent. La couche de déplacement des données détermine si votre EDW est réellement utilisable.

Les points de défaillance courants comprennent :

• Les modifications d'API qui interrompent les intégrations sans avertissement

• L'expiration des identifiants et des mises à jour d'authentification

• Les limites de requêtes inattendues pendant les pics d'utilisation

• Les pipelines qui échouent sans alerter personne

Ces problèmes peuvent laisser les tableaux de bord remplis de données périmées ou incorrectes, ce qui mine la confiance dans l'ensemble de l'entreprise.

S'il s'agit d'une source de données de grande valeur comme les paiements, l'impact est encore plus grand. Des données incohérentes peuvent affecter les équipes des finances, des opérations et des produits en même temps.

Stripe est souvent une source de données de grande valeur et à volume élevé pour les organisations qui l'utilisent pour les paiements, les abonnements, les remboursements, les contestations et les virements. Stripe Data Pipeline gère cela directement en tant que connecteur sans code.

Voici comment cela se passe :

• Destinations prises en charge : Snowflake, Amazon Redshift, Databricks et bien d'autres.

• Posture de sécurité : Stripe Data Pipeline ne nécessite pas de service ETL tiers, ce qui réduit l'exposition aux données qui incluent des transactions financières et des informations sur les clients.

• Fardeau de maintenance : Il n'y a pas de connecteur personnalisé à construire ou à maintenir. Lorsque l'API de Stripe change, le pipeline s'adapte du côté de Stripe, pas du vôtre.