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Pourquoi mettre en place un Data Warehouse ?

Les données que votre entreprise génère et saisit comptent parmi les actifs les plus importants dont vous, vos employés et vous-même disposez. Malheureusement, la quantité de données disponibles augmente de façon exponentielle et peut rapidement submerger de nombreuses positions. Une solution qui permet aux entreprises de mieux gérer les données est de mettre en place un Dara Warehouse.

Pourquoi devriez-vous utiliser un Data Warehouse ?

Temps de lecture : 5 mn

Certaines entreprises et industries exigent plus d'analyses de données que d'autres. Par exemple, les compagnies d'assurance font le suivi des polices, des ventes, des réclamations, de la paie et plus encore. Ils utilisent également le Machine Learning pour prédire la fraude. Les sociétés de jeux doivent suivre et réagir au comportement des utilisateurs en temps réel pour améliorer l'expérience du joueur. Les Data Warehouse rendent toutes ces activités possibles.

La possession de données de données disparates, l’analyse et la visualisation de grandes quantités de données, l’utilisation de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle, etc… exigent plus que ce que une base de données traditionnelle à source unique peut fournir. Ces entreprises ont besoin d'un Data Warehouse.

Améliore la Business Intelligence

Le but d'un Data Warehouse est d'aider à répondre aux questions des entreprises. Cela permet aux gestionnaires et aux administrateurs de prendre des décisions plus claires et plus précises car il vous sera possible de baser vos décisions sur tous les données disponibles.

Cela est rendu possible grâce au regroupement des données interne et externe qui donne une version unique de la vérité. Une organisation enregistre les données dans différents systèmes qui prennent en charge les divers processus de gestion. Afin de créer une image globale des opérations commerciales, des clients et des fournisseurs les données doivent être rassemblées en un seul endroit.

La structure des Data Warehouse et des data marts permet aux utilisateurs finaux de produire des rapports de manière flexible et d'effectuer rapidement des analyses interactives basées sur différents angles prédéfinis (dimensions). Ils peuvent, par exemple, d'un simple clic de souris, passer d’une vision par année à une visualisation par trimestre ou par mois, et passer rapidement de la dimension client à la dimension produit. De cette façon, les utilisateurs finaux peuvent jongler avec les données et ainsi acquérir rapidement des connaissances sur les opérations commerciales et les indicateurs de performance.

Les systèmes sources ne conservent généralement pas l'historique de certaines données. Les anciennes valeurs seront très probablement écrasées. Cela signifie qu'ils disparaissent du système ou du moins qu'ils sont très difficiles à retracer. Pour générer des informations fiables, vous avez besoin de ces anciennes valeurs, car les utilisateurs veulent parfois pouvoir regarder en arrière. En d'autres termes, il faut être en mesure d'examiner le rendement de l'organisation d'un point de vue historique plutôt que dans le contexte actuel. Un Data Warehouse assure l'enregistrement des changements de données dans le système source, ce qui rend possible l'analyse historique.

Une haute performance

Un avantage évident d'un Data Warehouse est qu'il peut héberger une très grande quantité de données. Les bases de données très performantes n'ont pas besoin d'être encombrées par un volume sans cesse croissant de données stockées, et notamment de données historiques. Une façon de maintenir leur performance et de les libérer pour les besoins immédiats de l'organisation en déchargeant certaines données dans un Data Warehouse.

Les systèmes sources sont entièrement optimisés afin de traiter un grand nombre de petites transactions, telles que les commandes, dans des délais très courts. La création d'information sur le rendement de l'organisation ne nécessite que quelques " transactions " importantes au cours desquelles de grandes quantités de données sont recueillies et agrégées. La structure d'un Data Warehouse est spécialement conçue pour analyser rapidement de telles quantités de données.

Mais le plus grand avantage du Data Warehouse est peut-être la capacité de traduire les données brutes en information. Il offre un moyen efficace de prendre en charge les requêtes, les analyses, les rapports et la modélisation, ainsi que les prévisions et les tendances pour de plus grandes quantités de données et de temps.

Les utilisateurs surestiment souvent la qualité des données dans les systèmes sources. Malheureusement, les systèmes sources contiennent assez souvent des données de mauvaise qualité. Grâce à un Data Warehouse, vous pouvez améliorer considérablement la qualité des données, soit en corrigeant les données pendant le chargement, soit en abordant le problème à sa source.

Pourquoi hésiter ?

Dans les très grandes organisations, l'utilisation de Data Warehouse est presque universelle. Les organisations de taille plus modeste n'en ont généralement pas encore parce que la construction d'un Data Warehouse demande du temps, une expertise et de l’argent. Jusqu'à récemment, le coût du matériel pour en assurer le soutien était aussi relativement élevé.

Certaines entreprises ont essayé d'en construire un eux-mêmes et ont échoué. Cependant, aujourd’hui certains de ces problématiques peuvent être résolu grâce à Oracle Autonomous Data Warehouse.

Les caractéristiques Self-driving, Self-securing, Self-repairing du Data Warehouse permet de réduire les coûts, les erreurs humaines, la sécurité et la qualité de vos données.

Cette nouvelle génération de Data Warehouse facile d’utilisation, offre une performance d'interrogation parmi les plus rapides de l'industrie, sans aucun réglage requis et avec une grande élasticité.

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