Conditionner les données pour le futur

Ou comment ton entrepôt de données peut répondre aux exigences modernes d’agilité, de rapidité et de flexibilité

Conditionner les données pour le futur

Ou comment ton entrepôt de données peut répondre aux exigences modernes d’agilité, de rapidité et de flexibilité

Modernisation de l’entrepôt de données:

Recueillir de grands volumes de données avec la qualité requise, les mettre à disposition, les évaluer et analyser instantanément et mieux encore en temps réel, voici les tâches que se doit d’accomplir une solution d’entreposage de données moderne. Les entrepôts de données (ou DWH, data warehouse en anglais) qui ont été mis en place il y a cinq, dix ans ou plus ne sont toutefois pas prêts pour la transformation numérique. Ils sont limités, inertes, peu conviviaux et complexes à administrer. Et leur entretien coûte de plus en plus cher. Souvent, ils ne parviennent plus à suivre les exigences qui leur sont posées en matière d’agilité, de rapidité et de flexibilité. Dans ce domaine, les mots-clés sont processus opérationnels, temps de latence courts, accès à des sources externes, business intelligence en libre-service, pour n’en citer que quelques-uns. 


Différences approches pour la modernisation

Le principal objectif quand on modernise un entrepôt de données consiste à faire en sorte que l’architecture soit prête à affronter le futur. En raison de la complexité inhérente à cette tâche, il n’existe pas un seul procédé mais bien plusieurs approches pour mettre à niveau les entrepôts de données. Pour savoir si le système existant a tout donné et s'il est temps d’en changer, les décideurs doivent d’abord définir des exigences claires pour les solutions analytiques de gestion des données. Ce n’est qu’à partir de là qu’il sera possible de déterminer la démarche à suivre.


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C’est comme dans la vraie vie : l’entrepôt de données doit livrer. Mais contrairement à notre restaurant, immédiatement et sans attente.

 

L’approche de Trivadis: les technologies big data et les approches DWH avancées se complètent

Intégrer de nouvelles exigences dans des solutions d’entreposage de données existantes et courantes devient de plus en plus difficile, tant du point de vue organisationnel que technique. Pour garantir une transition responsable vers un entrepôt de données plus agile et plus flexible, beaucoup choisissent de compléter, étendre et enrichir des solutions et des architectures existantes plutôt que de les remplacer entièrement. Tout l’art consiste alors à concilier les exigences courantes posées à un entrepôt de données avec des besoins nouveaux comme de grands volumes de données, des délais de latence courts ou encore des structures de données complexes, tout en tenant compte des nouvelles technologies.

Pour trouver une solution véritablement utile, notre approche est donc double: l’entrepôt de données s’ouvre aux nouveaux besoins et technologies et le monde des big data s’adapte aux méthodes éprouvées des domaines connus de l’entreposage de données. Les moyens les plus judicieux sont dans ce cas: l’abstraction par plus de SQL et de génération, l’agilité par plus de libre-service et des cycles de développement plus rapides ainsi que la performance grâce à la mémoire embarquée, une meilleure évolutivité et des temps de latence plus courts.

De manière générale, un entrepôt de données moderne doit remplir les fonctions suivantes:

  • une technologie et des process plus agiles pour prendre en charge les nouvelles exigences professionnelles.
  • de la flexibilité pour mieux s’adapter.
  • la prise en charge des fonctions en libre-service de l’entreprise.
  • la réalisation de process juste à temps (quasiment en temps réel) pour plus d’actualité des données par rapport aux déroulements par lots riches. l’évolutivité pour la prise en charge d'un volume plus grand de données, de nouvelles sources et de cas d’application avancés.
  • une modélisation, un développement de solutions et une assurance qualité simplifiés.

Trois défis posés à la numérisation et aux big data

Un entrepôt de données rénové permet de relever trois grands défis de la numérisation en lien avec le sujet des big data: la gestion efficace de grands volumes de données, le traitement rapide de flux de données et la maîtrise d’analyses complexes. Il s’agit de la seule manière pour les entreprises d’acquérir des informations grâce à leurs données afin de les utiliser à bon escient.

 

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