Devenez plus agile!
Avec l’entrepôt de données

Qu’est-ce qui rend ton entrepôt de données plus agile, comment l’automatiser et l’exploiter parfaitement avec la gestion des données analytiques ? Nous avons les réponses à ces questions

Devenez plus agile!
Avec l’entrepôt de données

Qu’est-ce qui rend ton entrepôt de données plus agile, comment l’automatiser et l’exploiter parfaitement avec la gestion des données analytiques ? Nous avons les réponses à ces questions

L’agilité avec l’automatisation de l’entrepôt de données

Par entrepôt de donnés (ou DWH pour «data warehouse» en anglais), on entend un système de base de données centralisé, optimisé pour les analyses. Les données proviennent de sources externes , généralement hétérogènes, et sont réunies dans le process d’entreposage des données. La collecte des données se fait normalement en fonction de thèmes, les données étant enregistrées de manière structurée et durable dans des bases de données relationnelles et dénormalisées.

L'une des principales caractéristiques d'un entrepôt de données réside dans l’historisation des blocs de données. Ces derniers changent en effet sans cesse et les données existantes ne sont pas écrasées, mais enregistrées avec un indice de version. Ainsi, ton entreprise peut comparer des données sur différentes périodes (exemple: chiffres d’affaires trimestriels).

Objectifs de l’entreposage de données

Les systèmes d’entrepôt de données ont été créées pour contrôler et piloter des processus commerciaux, tous départements de l’entreprise confondus. Les informations pertinentes pour le client forment la base de la chaîne de valeur et peuvent notamment conduire à la génération de nouveaux produits. Le système permet d’acquérir des informations précieuses sur les clients eux-mêmes mais aussi sur le marché à partir des données disponibles et ainsi générer des actions. Il peut par exemple s’agir du développement d’un produit, d’une nouvelle prestation de service ou d'une campagne marketing.



Dans la pratique

L'introduction de bases de données SQL et du stockage numérique de données a permis de créer des liens entre ces données. En effet, les données doivent être associées pour évaluer correctement les volumes croissants de données. Et c’est exactement là que l’entrepôt de données entre en jeu:

Sans l’entreposage de données, impossible de réaliser une analyse globale, car les évaluations issues de sources de données individuelles resteraient limitées.

Au quotidien, les applications sont multiples: les relations sont identifiées facilement, les statistiques et les rapports sont disponibles rapidement, et dans tous les formats imaginables. Citons l’exemple des fournisseurs d’électricité: les relevés de consommation et la facturation alimentent l’entrepôt de données en informations. Ces données permettent ensuite de réaliser des analyses par groupes cibles et de faire des évaluations par région, type de foyer ou classe d’âge.



Comment moderniser tes données avec l’automatisation de ton entrepôt de données

Dans sa forme initiale, l’entrepôt de données se sert de méthodes et d’outils comme des systèmes de base de données SQL ou encore le Real Application Cluster d’Oracle. Aujourd'hui, la modélisation manuelle classique des bases de données nécessite l’implication de beaucoup de développeurs à cause de l’étendue des projets et des volumes de données, avec à la clé une explosion des coûts. Par ailleurs, le développement de logiciels pose des problèmes qui peuvent facilement bloquer un projet d’entrepôt de données.

Il faut alors s’appuyer sur l’automatisation avec un entrepôt de données agile. On utilise sans ce cas des méthodes d’augmentation de l’efficacité et tous les process DWH concernés gagnent en efficience.

Et c’est là qu'intervient notre outil biGenius®, un instrument innovant qui permet une mise en place rapide et simple de solution d’entrepôt de données. biGenius® t’accompagne autant dans l’ingénierie des exigences commerciales que dans la création de toutes les sous-composantes nécessaires. Les fonctions d’assurance continue de la qualité des données sont intégrées dans cet outil et le pilotage des flux de données est sans cesse optimisé.

«Je suis convaincu que cet outil réduit le temps nécessaire au développement d'un entrepôt de données d’au moins 50%».

Mag. Markus Tanzer, Head of IT, Austria Tabak GmbH/JTI

 

  • Un délai de commercialisation très court
  • Un gain de temps et des économies élevés
  • Une grande qualité grâce à la standardisation
  • Des risques minimes pour l’application
  • Une mise en œuvre rapide
  • Les meilleurs standards et pratiques



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Comment mieux profiter de ton entrepôt de données grâce à la gestion des données analytiques

Les solutions d’entrepôt de données doivent répondre à des exigences de plus en plus strictes en matière de flexibilité et d’adaptabilité, tout en restant économiques dans la mise en œuvre et l’exploitation. Il s’agit d'un défi difficile à relever avec des méthodes et des approches traditionnelles. Sans oublier que le besoin de relier des données non structurées ou semi-structurées aux données classiques de l’entrepôt de données ne cesse d’augmenter afin de mieux profiter des sources de données internes et externes.

À cause de l’enrichissement permanent des bases de données analytiques, garantir la qualité des données constitue également un défi croissant. Nous avons développé des solutions pour tous ces défis dans la gestion des données analytiques en nous basant d'une part sur notre expérience étendue acquise grâce à de nombreux projets et d’autre part portées par les approches innovantes d’architecture dans le domaine des technologies big data.

  • Entreposage de données agile et automatisation de l’entrepôt de données
  • Architectures hybrides et analyse unifiée
  • Qualité des données et gestion des tests business intelligence

 

Comment biGenius peut t’aider à atteindre tes objectifs plus facilement et rapidement

Le Trivadis Business Intelligence (BI) Service Framework biGeniusTM représente le maillon manquant entre les exigences et une solution BI productive. biGeniusTM est une méthode et un outil qui t’accompagnent en continu de l’analyse des exigences, en passant par l’application en une solution technique jusqu’à l’exploitation de toutes les phases de projet de business intelligence.

  • Une mise en œuvre rapide
  • Des économies potentielles élevées
  • Les meilleurs standards et pratiques



«L’utilisation de la nouvelle solution BI nous a permis de réduire nos frais annuels d’exploitation et de développement de plus de 50%».

Stephan Ischer, responsable SAP, HACO AG

 

Tes données sont-elles de bonne qualité ?

La gestion de la qualité des données et des tests te donne des réponses

La qualité des données dans l’entrepôt des données joue un rôle décisif dans l’acceptation des utilisateurs de ces données. Si la qualité des données donne lieu à méfiance, toute la solution d’entrepôt de données peut rapidement être remise en question. Il est donc important d’établir des processus et procédés adaptés afin de garantir en permanence la qualité des données. Nous t’aidons à trouver des solutions d’automatisation des routines de qualité de données pour l’exploitation courante, mais aussi pour le développement et la gestion des modifications.

Appuie-toi sur nos routines de contrôle automatisées pour le développement et l’exploitation. Notre gestion des tests veille à gérer et surveiller les tests et génère des données de test.



Une qualité fluide à tous les niveaux

Notre Trivadis BI Service Framework biGeniusTM comprend aussi des composantes pour veiller à une assurance continue de la qualité des données à tous les niveaux de ta solution de business intelligence et d’entrepôt de données. L’automatisation permet de rendre plus efficaces tant les processus de développement que ceux d’exploitation.

  • Une assurance continue de la qualité des données
  • Des efforts réduits grâce à l’automatisation
  • La fluidité à tous les niveaux

 

Pour les experts informatiques:

Profite au mieux des deux univers de l’entrepôt de données hybride et des solutions big data

Aujourd'hui, en matière d’évolutivité et de flexibilité, les capacités de Hadoop, NoSQL etc. dépassent de loin celles des bases de données relationnelles et multidimensionnelles. Mais cela ne suffit pas à les qualifier de remplaçant au monde classique de l’entrepôt de données. Il vaut mieux profiter de ces deux dimensions en assurant une interaction parfaite.

Les tâches et responsabilités sont réparties au mieux, en fonction de l’adéquation technique et des aspects de coûts, sur les technologies disponibles, dans des architectures hybrides. Des connecteurs et outils d'intégration de données veillent quant à eux à créer des liens et à échanger les données.

 

Avec nous, crée de la structure et de la flexibilité

Des volumes énormes de données finement granulaires peuvent être préparées sur Hadoop alors que les informations moins détaillées sont stockées dans des entrepôts de données relationnels et multidimensionnels. Si nécessaire, ces deux sources de données sont utilisées conjointement. Il est donc possible de proposer des données structurées à un niveau élevé en fonction de l’utilisateur dans des bases de données relationnelles, alors que les scientifiques de données exploitent leurs analyses de plateforme sur Hadoop et NoSQL pour des raisons de flexibilité. Ce scénario peut être un bon début pour de nombreuses entreprises quand elles décident de mettre en place de nouvelles technologies. Nous sommes ton partenaire pour la réalisation !

  • La flexibilité grâce à la technologie big data
  • La protection des investissements pour tes solutions DWH établies
  • L'ouverture de nouvelles opportunités analytiques
Tu as des questions ou besoin d'aide pour ton projet ?
Nous sommes là pour toi et serons ravis de t'aider.