la data intelligence

Business intelligence tools : le rôle des outils de stockage

Business intelligence tools : le rôle des outils de stockage

L’ensemble des outils de BI (business intelligence tools), rappelons-le, visent à récupérer, analyser et transformer des données en informations utiles. Parmi les exemples d’outils, on peut citer la visualisation des données, l’entreposage des données, les tableaux de bord et les rapports. Zoom ici sur une partie moins souvent traitée que les autres : l’entreposage. 

  

Business intelligence tools de stockage des données

Les données vivent dans un certain nombre de systèmes au sein d’une organisation. Pour une analyse plus précise, les entreprises doivent assurer un formatage standardisé entre les types de données provenant de chacun de ces systèmes. Par exemple, les grandes entreprises peuvent disposer d’informations sur leurs clients dans leur application de gestion de la relation client (CRM). Elles peuvent aussi disposer de données financières dans leur application de planification des ressources de l’entreprise (ERP). Ces programmes distincts peuvent étiqueter et catégoriser les données différemment et il faudra donc les normaliser avant de les analyser. 

  

Certains logiciels de BI extraient les données à analyser directement des applications sources via une connexion API native ou un webhook. D’autres systèmes nécessitent l’utilisation d’un système de stockage de données pour agréger divers ensembles de données dans un lieu commun.
Si elles choisissent une solution de stockage centralisé, les entreprises peuvent utiliser un entrepôt de données ou un datamart. Il s’agit alors de stocker leurs informations commerciales et acheter un logiciel d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour faciliter le stockage de leurs données. Elles peuvent également utiliser un cadre de stockage de données comme Hadoop pour gérer leurs données.
 

  

Entrepôts de données 

Les entrepôts de données agissent comme un dépôt central pour les données qui peuvent être interrogées et analysées par d’autres applications de BI. En utilisant la méthode d’extraction, de transformation et de chargement, les entrepôts de données regroupent les données de toute une organisation et permettent à d’autres applications d’y accéder plus facilement et rapidement. 

L’intérêt de l’entreposage de données n’est pas seulement le stockage. Les données existent sous différents formats. Ceci rend difficile la possibilité d’en tirer des conclusions. Il faut donc des modèles permettant de restructurer les données dans un format commun et les loger dans un espace commun. 

Les données stockées dans un entrepôt de données prennent alors la forme de dimensions ou de faits, qui sont extraits des systèmes qui produisent les données. Les faits représentent des chiffres pour une action spécifique (la vente, par exemple). Les dimensions donnent un contexte aux faits (en ajoutant des dates et des lieux, par exemple). Elles sont également appelées métadonnées.  

 

Un data Mart (parfois traduit  parmagasin de données ou comptoir de données) 

Ces versions plus simples et plus pointues des entrepôts de données que sont les data marts se concentrent sur un sous-ensemble spécifique de données au lieu de stocker des données provenant de l’ensemble de l’entreprise. Ils peuvent stocker des données plus fréquemment utilisées ou des données qu’un seul service utilise. Il est moins coûteux de mettre en place des data marts que des entrepôts de données, et cela limite la complexité de la base de données tout en apportant un excellent service aux métiers. 

  

Logiciel d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) 

Nommées ainsi, parce qu’il s’agit du processus par lequel les données sont transférées dans un entrepôt de données, les applications ETL normalisent les données dans un endroit central. Les entreprises peuvent acheter un logiciel ETL avec un logiciel d’entrepôt de données ou comme application complémentaire. Détaillons l’acronyme ETL : 

  

Extraction 

L‘extraction des données est le processus qui consiste à récupérer les données de leur système d’origine. Souvent, l’aspect le plus difficile du processus, le degré de réussite de l’extraction des données de leur système d’origine – les systèmes ERP ou CRM par exemple – influe sur la réussite du reste du processus. Les données non structurées ne sont pas bien formatées pour s’insérer dans les lignes et les colonnes, ce qui rend leur analyse plus difficile après leur stockage dans un entrepôt de données. Le marquage des données non structurées avec des métadonnées telles que des informations sur l’auteur, le type de contenu et d’autres facteurs d’identification peut aider les équipes à trouver les bonnes données lorsqu’elles sont stockées dans l’entrepôt de données et éventuellement chargées dans le logiciel de BI. 

Transformer

Après avoir extrait les données de leur application d’origine, ces données doivent être normalisées avant d’être stockées dans l’entrepôt de données pour une utilisation ultérieure. Pour que les analyses au sein du système d’intelligence économique fonctionnent correctement, les données des différentes applications d’origine doivent exister dans le même format, sinon les requêtes ne seront pas exactes. 

Charger (load)

Maintenant que les données ont été extraites de leurs systèmes d’origine et normalisées pendant la phase de transformation, elles sont prêtes à être chargées dans la base de données centrale, le plus souvent l’entrepôt de données. La fréquence de chargement varie selon l’organisation. Certaines entreprises peuvent entrer de nouvelles données sur une base hebdomadaire alors que d’autres le feront quotidiennement. 

 

Voici donc tout ce que doivent maîtriser les outils d’entreposage de données. Il ne s’agit donc pas seulement de stocker, mais bien de préparer une réutilisation optimale. 

NB. Cet article a notamment utilisé comme source, cet excellent article américain de technology advice.

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