Un data warehouse est un système de stockage optimisé pour stocker les données structurées afin d’exécuter très rapidement les requêtes SQL nécessaires et fournir la Business Intelligence (BI) en temps voulu. Du traitement des transactions à haute vitesse à l’analytique prédictive, les data warehouses sont depuis des décennies la norme de stockage de facto utilisée par les entreprises afin d’alimenter leur Business Intelligence.
Voici quelques avantages des data warehouses :
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La logistique liée à la collecte de données de différentes parties de votre entreprise afin d’en extraire des informations utiles peut devenir plus complexe au fur et à mesure que votre entreprise évolue. Les data warehouses peuvent aider votre entreprise à consolider ces informations dans une base de données et un modèle de données uniques afin de permettre aux analystes d’exécuter leurs recherches.
Voici comment tout cela fonctionne :
La base de données intégrée à un data warehouse est relationnelle. Les données y sont structurées et stockées dans des tableaux en lignes et en colonnes. Ces tableaux sont organisés selon le schéma défini lors de l’écriture.
Lorsque la phase de transformation est gérée par un ODS externe au data warehouse, on parle d’ETL (Extract, Transform, Load). Lorsque le data warehouse gère cette phase en interne, on parle d’ELT (Extract, Load, Transform). Que vous ayez recours à un processus ETL ou ELT, les data warehouses nécessitent des données structurées et un schéma en écriture afin de pouvoir fonctionner avec des bases de données relationnelles.
Voici quelques-unes des applications courantes des data warehouses :
Les data warehouses étant des schémas en écriture, il est important de déterminer le type de requêtes que vous souhaitez effectuer avant d’ajouter un schéma à un data warehouse. Pour gérer la complexité liée à l’extraction à partir de sources de données disparates, un data warehouse peut être segmenté en data marts afin de dédier des ressources matérielles ou logicielles à certaines fonctions de l’entreprise telles que le CRM.
Bien que ces trois concepts puissent paraître interchangeables, il est important de comprendre leurs différences :
Les data hubs offre la gouvernance de données nécessaire pour rationaliser le partage de données sur un ensemble hétérogène de terminaux. De cette façon, les data hubs consolident les data lakes et les data warehouses en une seule couche d’accès. Le data hub fait abstraction du traitement de données pour que votre entreprise puisse bénéficier d’un emplacement centralisé afin d’extraire les informations stratégiques de BI.
Si vous avez besoin d’ajouter un nouveau pipeline OLAP ou OLTP à votre infrastructure de data warehouse existante, il est peut-être temps de réfléchir à investir dans une expérience des données plus moderne (Modern Data Experience™) avec les solutions de stockage 100 % flash de Pure Storage.
Le premier data hub du marché, FlashBlade® de Pure Storage® peut non seulement prendre en charge les charges de travail d’analytique et les rapports d’un data warehouse mais possèdent également les principaux atouts d’un data hub :
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