En quoi un ODS est-il différent d’un entrepôt de données ?
Pour mieux comprendre la différence entre un magasin de données opérationnelles (ODS) et un entrepôt de données, il est préférable de préciser qu'un ODS ne remplace ni ne remplace un entrepôt de données. Bien qu'un ODS soit souvent une zone intermédiaire ou de préparation pour un entrepôt de données, l'ODS diffère dans le sens où ses données sont écrasées et changent fréquemment. En revanche, un entrepôt de données contient des données statiques pour l'archivage, le stockage, l'analyse historique et la création de rapports.
Cependant, un ODS et un entrepôt de données ont beaucoup en commun, car ils importent et consolident tous deux des données provenant de sources disparates. Ces sources fournissent une fonction clé pour l'analyse et la création de rapports, mais il est important de distinguer les nuances entre les deux pour décider s'il faut déployer une solution de données intégrée ou les combiner au sein d'une architecture de données à plusieurs niveaux pour offrir la meilleure intelligence d'affaires (BI) à votre organisation.
L'ODS en action
Une compagnie d'assurance IARD du Fortune 100 aux États-Unis a eu du mal à gérer efficacement ses opérations avec des cycles de développement lents, une capacité de traitement des données limitée et une forte dépendance vis-à-vis de l'informatique. Elle recherchait des solutions d'infrastructure et d'analyse à faible coût pour migrer ses applications existantes vers une architecture basée sur les événements.
Sachant qu'il existait une meilleure solution, ils ont décidé de déployer une solution ODS et d'analyse intelligente et de pointe. Pour découvrir comment nous avons migré leurs applications existantes vers une architecture basée sur les événements, lisez cette étude de cas sur le déploiement d'un magasin de données opérationnelles de nouvelle génération.
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Les connecteurs de requêtes fédérées Amazon Athena permettent de connecter et d'interroger plusieurs bases de données en dehors de l'écosystème AWS.
Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?
Un entrepôt de données est un système utilisé pour la création de rapports et l'analyse de données qui fait office de référentiel central de données intégrées à partir de sources disparates. Les entrepôts de données stockent des données non structurées, structurées et semi-structurées pour offrir aux organisations une source unique de vérité (SSOT) pour la planification stratégique à long terme.
La plupart des entrepôts de données incluent les éléments suivants :
Une base de données relationnelle (RDB) pour stocker de grandes quantités de données commerciales liées aux clients, aux commandes ou aux produits.
Une solution d'extraction, de chargement et de transformation (ELT) utilisée pour préparer le Big Data aux capacités d'analyse statistique, de création de rapports et d'exploration de données.
Outils de visualisation côté client pour présenter des données aux utilisateurs professionnels.
Les entrepôts de données avancés incluent souvent des applications sophistiquées qui génèrent des informations exploitables en appliquant des algorithmes de science des données et d'intelligence artificielle (IA).
Top 5 des solutions d'entreposage de données
Les entrepôts de données peuvent être déployés sur site, dans le cloud ou dans un environnement cloud hybride. La plupart des entrepôts de données sont hébergés sur un service cloud, qui offre une solution plus évolutive et plus rentable que les infrastructures sur site. Les options d'entrepôt de données cloud les plus populaires incluent :
1. Amazon Redshift est une plateforme d'entreposage de données entièrement gérée et basée sur le cloud AWS. Redshift est un excellent choix pour les entreprises qui disposent déjà d'un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), tel que MySQL, PostgreSQL et Oracle DB.
2. Azure SQL Data Warehouse est un service géré par Microsoft à l'échelle du pétaoctet, doté de contrôles permettant de gérer le calcul et le stockage de manière indépendante. Il est idéal pour les utilisateurs qui cherchent à suspendre la couche de calcul tout en conservant les données afin de réduire les coûts opérationnels dans un environnement de paiement à l'utilisation.
3. Google BigQuery est un entrepôt de données multicloud sans serveur, hautement évolutif et économique, conçu pour l'analyse interactive d'ensembles de données volumineux. Google propose des outils intégrés d'apprentissage automatique et de business intelligence, tels que BigQuery ML et BigQuery BI Engine, pour prendre en charge des fonctionnalités d'analyse avancées .
4. SAP Data Warehouse Cloud est une solution cloud SAAS qui inclut des fonctionnalités d'intégration de données, de base de données, d'entrepôt de données et d'analyse pour aider les organisations à créer une entreprise axée sur les données.
5. Snowflake est une base de données SQL en colonnes conforme à la norme ANSI conçue pour l'analyse de Big Data. Snowflake est particulièrement adaptée aux organisations qui exécutent des requêtes complexes, effectuent des analyses de données ou des recherches sur le Big Data.
Avantages d'un entrepôt de données
En plus d'un entrepôt de données offrant les capacités d'analyse nécessaires pour améliorer la prise de décision commerciale, voici cinq autres façons dont un entrepôt de données offre aux entreprises un avantage concurrentiel clé.
Données historiques riches
Lorsqu'elles sont correctement formatées, les données précises fournies par un entrepôt de données sont essentielles pour permettre aux décideurs de tirer des enseignements des tendances et des défis passés. Un entrepôt de données peut ajouter du contexte aux données historiques en répertoriant toutes les tendances clés en matière de performances entourant les stratégies précédentes, ce qui n'est pas possible avec une base de données traditionnelle.
Plus d'options de sécurité
Qu'il soit sur site ou dans le cloud, un entrepôt de données peut garantir la sécurité des données en utilisant le cryptage et des configurations de protection spécifiques telles que la « lecture seule de l'esclave » pour bloquer le code SQL malveillant et protéger les données confidentielles.
Une plus grande évolutivité
Les entrepôts de données sont des composants clés pour fournir aux organisations l'évolutivité dont elles ont besoin pour assurer le bon fonctionnement de leurs opérations. La capacité à gérer davantage de requêtes et à évoluer à la hausse ou à la baisse en cas de pic de demande contribue à générer une plus grande évolutivité dans l'ensemble de l'entreprise.
Une meilleure stratégie
En utilisant des données historiques pour permettre une prise de décision plus intelligente, basée sur des mesures, sur tout, de l'inventaire aux ventes clés en passant par les lancements de produits, les organisations peuvent créer une stratégie concurrentielle quiNe vous fiez pas à votre intuition.
ROI élevé
Un entrepôt de données permet aux organisations de répondre à des questions essentielles telles que : Quelle est la valeur des données disponibles ? Les parties prenantes peuvent-elles accéder à nos données en temps réel ? Les flux de données peuvent-ils être monétisés ? Quelle est la valeur des données disponibles ? La capacité à répondre à ces questions offre aux organisations une période de retour sur investissement de l'entrepôt de données inférieure à deux ans.
Inconvénients d'un entrepôt de données
L'un des principaux inconvénients d'un entrepôt de données est sa nature non volatile, ce qui signifie que les données sont en lecture seule et doivent être nettoyées. Cela entraîne des écarts temporels, ce qui signifie que les mises à jour de l'entrepôt de données sont effectuées par lots planifiés, ce qui peut entraîner la production de rapports datés.
Pour cette raison, de nombreuses organisations choisissent de mettre en œuvre un ODS comme zone de préparation pour intégrer les données opérationnelles pour le fonctionnement quotidien.
Qu'est-ce qu'un magasin de données opérationnel ?
Un magasin de données opérationnel est une solution rentable pour pallier à la nature non volatile des entrepôts de données. Un ODS ne nécessite pas le même type de transformations qu'un entrepôt de données. Étant donné qu'un ODS ne peut stocker que des données structurées, les données restent dans leur schéma existant, ce qui le rapproche davantage d'un lac de données, qui utilise l' approche de schéma à l'écriture .
En ce sens, l'ODS agit comme un référentiel qui stocke un instantané des données les plus récentes d'une organisation, ce qui permet aux utilisateurs de diagnostiquer plus facilement les problèmes avant de rechercher dans les systèmes de composants. Par exemple, un ODS permet aux représentants du service d'interroger immédiatement une transaction pour répondre à :
Où se trouve actuellement le colis du client ?
Pourquoi la transaction n'a pas lieu ?
Quelles mesures puis-je prendre pour résoudre davantage ce problème ?
Étant donné que la zone de préparation reçoit les données opérationnelles des sources transactionnelles en temps quasi réel, la charge est déchargée des systèmes transactionnels en ne fournissant l'accès qu'aux données actuelles interrogées. Cela fait d'un ODS la solution idéale pour ceux qui recherchent une vue à 360 degrés des informations connectées aux enregistrements de données actuels pour prendre des décisions commerciales plus rapides .
Avantages d'un magasin de données opérationnel
Comment votre entreprise peut-elle bénéficier d'un magasin de données opérationnel ? Voici cinq bonnes raisons pour lesquelles vous devriez envisager un ODS pour offrir à votre entreprise la vitesse, l'évolutivité et l'agilité dont elle a besoin en un clin d'œil.
Rentable
Un ODS est beaucoup moins cher à créer et à mettre en œuvre que des entrepôts de données et des lacs de données. Bien que les prix varient considérablement en fonction des exigences opérationnelles et des cas d'utilisation, un ODS coûte généralement environ un dixième de ce que les entreprises peuvent s'attendre à payer pour un entrepôt de données sur site.
Interrogation rapide
Dans la mesure où un magasin de données opérationnel collecte uniquement les données actuelles, les requêtes sont simplifiées en évitant le recours aux jointures à plusieurs niveaux. Cela est particulièrement utile pour localiser des données afin de répondre à des questions transactionnelles urgentes à la volée.
Meilleure qualité des données
Dans la mesure où un ODS fait office de zone de préparation, il peut configurer les données dans un format cohérent. Cela améliore la qualité globale des données avant leur envoi dans l'entrepôt de données, où elles seront utilisées pour la prise de décisions stratégiques.
Prise de décision tactique plus rapide
Un ODS fournit des données commerciales sensibles au temps qui seraient impossibles à localiser si elles étaient intégrées dans des systèmes sources disparates. Étant donné qu'un ODS extrait des données opérationnelles en temps réel, il simplifie le processus de création de rapports et améliore considérablement l'efficacité en consolidant ces informations dans un référentiel instantané.
Mise sur le marché plus rapide
Une architecture ODS de nouvelle génération peut réduire le mappage manuel des schémas à un simple clic. Grâce à une architecture de microservices, les organisations sont en mesure de mettre de nouveaux services sur le marché plus rapidement.
Inconvénients d'un magasin de données opérationnel
Les solutions ODS traditionnelles souffrent généralement d'une latence élevée car elles reposent soit sur des bases de données relationnelles, soit sur des bases de données NoSQL sur disque. Ces systèmes ne peuvent tout simplement pas gérer de grandes quantités de données et fournir simultanément des performances élevées.
L'évolutivité limitée des systèmes traditionnels entraîne également des problèmes de performances lorsque plusieurs utilisateurs accèdent au magasin de données en même temps. Par conséquent, les solutions ODS traditionnelles ne peuvent pas fournir de services API en temps réel pour accéder aux systèmes d'enregistrement.
Est-il nécessaire de combiner un magasin de données opérationnel et un entrepôt de données ?
En bref, cela dépend de vos cas d'utilisation et de la quantité de données analysées. Si votre organisation prévoit une quantité énorme d'informations sur les clients, les employés et les comptes clients, une solution ODS doit être intégrée à un système d'entrepôt de données.
Les fusions ou acquisitions sont un autre facteur à prendre en compte pour créer une architecture à plusieurs niveaux. Pour permettre une vue centralisée des données actuelles et historiques sur plusieurs systèmes sources, la combinaison d'un ODS et d'un entrepôt de données offrira l'instantané le plus pertinent de l'ensemble de l'entreprise.
À l’ère du numérique, où le cloud promet beaucoup de liberté et de flexibilité, une infrastructure informatique robuste réunissant les plateformes de cloud, d’analyse et de big data favorisera l’excellence commerciale de votre entreprise.
Comment déployer une solution ODS et d'entrepôt de données ?
L'équipe d'analyse de Trianz peut développer et déployer une solution ODS avec une perturbation minimale de vos processus métier globaux. En déployant un magasin de données opérationnel de nouvelle génération à l'aide de Hortonworks Data Platform (HDP) sur AWS EC2, le déploiement Hadoop sur AWS Simple Storage Service (S3), Elastic Block Store (EBS) et AWS EC2 Instance Store, la transformation remédiera aux cycles de vie de développement lents, aux capacités de traitement des données limitées et à la forte dépendance vis-à-vis de l'informatique.
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