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Data Mart vs Data Warehouse : une comparaison détaillée

Comprendre la différence entre les entrepôts de données et leur sous-ensemble plus spécialisé, les marteaux de données.
Actualisé 16 janv. 2025  · 13 min de lecture

Les entreprises s'appuient sur des référentiels de données bien organisés pour faciliter l'analyse, la compréhension et la prise de décision. Cependant, le choix de la bonne solution de stockage de données peut s'avérer difficile.

Les entrepôts de données et les marts de données sont deux options populaires, chacune ayant des objectifs distincts.

Dans cet article, nous examinerons leurs différences, leurs caractéristiques uniques, leurs cas d'utilisation et les facteurs à prendre en compte pour les choisir.

Data Mart vs. Entrepôt de données : Réponse courte

Un data mart est un sous-ensemble d'un data warehouse, axé sur une fonction ou un département spécifique, tandis qu'un data warehouse est un référentiel centralisé conçu pour stocker et intégrer des données provenant de l'ensemble de l'organisation à des fins d'analyse et de reporting.

Si vous voulez en savoir plus, continuez à lire !

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui regroupe des données provenant de diverses sources, fournissant une source de vérité unique et intégrée pour l'analyse de données à grande échelle. 

Conçus pour traiter des volumes massifs de données structurées, les entrepôts de données sont destinés à soutenir l'analyse à l'échelle de l'entreprise, les rapports complexes et la veille stratégique. Les caractéristiques essentielles d'un entrepôt de données sont les suivantes

  • Stockage intégré des données : Les données provenant de sources multiples sont nettoyées et transformées pour assurer la cohérence au sein de l'organisation.
  • Stockage non volatile : Les données restent inchangées une fois stockées, ce qui permet une analyse historique fiable.
  • Prise en charge des données historiques : Les entrepôts de données stockent souvent des années de données, ce qui permet d'analyser les tendances et d'obtenir des informations à long terme.

Cas d'utilisation typiques

Les entrepôts de données sont couramment utilisés pour l'analyse globale de l'activité, les rapports interdépartementaux et les informations à l'échelle de l'organisation. Ils soutiennent les décisions qui concernent plusieurs départements, tels que les finances, les ressources humaines et les ventes, offrant ainsi une large perspective sur les données de l'entreprise.

Pour en savoir plus, je vous recommande de suivre l'excellentcours Data Warehousing Concepts.

Qu'est-ce qu'un Data Mart ?

Un data mart est un référentiel plus petit, spécifique à un département, qui se concentre sur une seule fonction de l'entreprise, comme les ventes ou les finances. 

En tant que sous-ensemble d'un entrepôt de données, un datamart est rationalisé pour une interrogation plus rapide et une configuration plus simple, répondant aux besoins spécialisés d'une équipe ou d'une fonction particulière. À ce titre, les caractéristiques d'un datamart sont les suivantes :

  • Champ d'application limité : Les data marts ne contiennent que des données pertinentes pour un département ou une unité opérationnelle spécifique.
  • Recherche plus rapide : Parce qu'ils stockent un ensemble de données plus restreint, les data marts permettent un accès plus rapide à des ensembles de données spécifiques.
  • Une configuration plus simple : Par rapport aux entrepôts de données, les marts de données sont souvent plus faciles et moins coûteux à mettre en place.

Cas d'utilisation typiques

Les marges de données sont idéales pour la création de rapports axés sur les départements, l'extraction plus rapide des données et l'analyse ciblée, permettant aux équipes de travailler avec les données les plus pertinentes pour leurs fonctions sans avoir à se perdre dans des informations superflues. Il s'agit d'un excellent exemple de fondsamental dont la conception de la base de données contribue à l'efficacité opérationnelle.

Data Mart vs. Entrepôt de données : Différences fondamentales

Nous avons donc noté que les data marts ne sont en fait qu'un sous-ensemble de données provenant d'entrepôts de données. Mais il y a des nuances. Veillons à bien comprendre les principales différences entre les deux.

Champ d'application et échelle

Les entrepôts de données sont généralement de la taille d'une entreprise ou de plusieurs départements. Ils couvrent une grande variété d'ensembles de données et ont tendance à être assez volumineux. Les data marts se concentrent sur les besoins des départements, en fournissant des données pour des fonctions spécifiques de l'entreprise, ce qui leur permet d'être plus petits et plus légers.

Sources de données

Un entrepôt de données intègre des données provenant de sources multiples, y compris des sources externes telles que les fournisseurs et des sources internes telles que les ventes et les ressources humaines. L'objectif est de créer un référentiel pratique des données de l'entreprise. 

En fonction de leur objectif, les datamarts peuvent extraire des données de l'entrepôt ou directement des systèmes opérationnels. Ils se concentreront sur la redistribution des données existantes plutôt que sur la collecte de nouvelles données.

Complexité et maintenance

En raison de leur taille, les entrepôts de données nécessitent une configuration, une intégration et une maintenance minutieusesafin de garantir la qualité et la performance des données. Une grande partie de l'architecture des données est complexe et nécessite une maintenance régulière. Les data marts sont plus simples à mettre en place et à entretenir.

Coût et ressources

La création et la maintenance d'un entrepôt de données peuvent être coûteuses en raison des exigences en matière d'infrastructure, de stockage et de puissance de traitement. Là encore, comme ils contiennent toutes les données de l'entreprise, ce sont eux qui supporteront l'essentiel des coûts de stockage, des besoins de calcul et des coûts d'ETL. 

Les data marts sont généralement plus rentables, car ils nécessitent moins d'infrastructure et des coûts de maintenance moins élevés puisqu'ils proviennent d'entrepôts.

Rapidité d'accès et performance des requêtes

En raison de leur portée ciblée, les datamarts offrent des temps d'interrogation plus rapides pour des ensembles de données spécifiques, tandis que les entrepôts de données, en raison de leur vaste volume de données, peuvent connaître des temps d'interrogation plus lents pour des données ciblées.

Data Mart vs. Entrepôt de données : Un résumé

Voici un tableau qui résume les différences entre les datamarts et les entrepôts de données :

Fonctionnalité

Data Mart

Entrepôt de données

Champ d'application

Centré sur un seul département ou une seule fonction de l'entreprise

à l'échelle de l'organisation, couvrant plusieurs départements et fonctions

Taille

Des ensembles de données plus petits et limités

Grande échelle, englobant de vastes ensembles de données

Sources de données

Tirer des données d'un sous-ensemble de données, souvent d'un entrepôt de données ou de systèmes opérationnels.

Consolidation des données provenant de sources multiples dans un référentiel unique

Complexité

Simple à mettre en place et à entretenir

Installation et maintenance complexes

Délai de mise en œuvre

Rapide (semaines à mois)

Plus long (mois à années)

Coût

Des coûts moins élevés grâce à une échelle plus petite

Coûts plus élevés en raison des besoins en infrastructure et en puissance de traitement

Performances des requêtes

Plus rapide pour des ensembles de données spécifiques

Ralentissement pour des requêtes spécifiques en raison du volume de données plus important

Cas d'utilisation

Rapports et analyses spécifiques aux départements

Analyse à l'échelle de l'entreprise, rapports interdépartementaux, analyse historique

Intégration des données

Intégration limitée, risque de cloisonnement

Intégration complète garantissant une source unique de vérité

Meilleur pour

Équipes ayant besoin d'informations rapides et ciblées

Organisations ayant besoin d'analyses holistiques à grande échelle

Types de datamarts et d'entrepôts de données

Il existe différents types de data marts et d'entrepôts de données. Si la fonctionnalité est la même, les différences proviennent de la source et de l'emplacement des données, ainsi que de l'infrastructure spécifique.

Types de data marts

  • Marques de données dépendantes : Tirer les données d'un entrepôt de données central, en veillant à la cohérence entre les départements.
  • Marques de données indépendantes : Les données proviennent directement des systèmes opérationnels, sans passer par un entrepôt de données central, ce qui permet d'obtenir des ensembles de données uniques.

Types d'entrepôts de données

  • Entrepôts de données d'entreprise (EDW) : Référentiels centralisés pour l'analyse à l'échelle de l'entreprise.
  • Entrepôts de données dans le cloud : Hébergé dans le cloud, offrant flexibilité, évolutivité et réduction des coûts de maintenance.
  • Magasins de données opérationnelles (ODS) : Principalement utilisé pour le traitement de données transactionnelles en temps réel, moins étendu que les entrepôts de données traditionnels.

Avantages et inconvénients des Data Marts

Les data marts présentent des avantages et des inconvénients qui détermineront si vous devez ou non les mettre en œuvre.

Avantages des datamarts

  • Une mise en œuvre et une installation plus rapides.
  • Recherche rapide de données pour des ensembles de données spécifiques.
  • Des données simplifiées et ciblées pour des utilisateurs ou des départements spécifiques.

Inconvénients des datamarts

  • Risque de cloisonnement des données, ce qui peut entraver la compréhension entre les départements.
  • Portée limitée, absence de perspective complète à l'échelle de l'organisation.
  • Des incohérences potentielles si les marts de données ne sont pas synchronisés avec un entrepôt de données central.

Avantages et inconvénients des entrepôts de données

Les entrepôts de données présentent également des avantages et des inconvénients uniques.

Avantages des entrepôts de données

  • Fournir une source unique de vérité dans l'ensemble de l'organisation.
  • Stockage complet des données historiques pour des analyses approfondies.
  • Idéal pour l'intégration de données à l'échelle de l'entreprise et les analyses complexes.

Inconvénients des entrepôts de données

  • Coûts d'installation et de maintenance élevés.
  • Configuration et administration complexes nécessitant des ingénieurs qualifiés.
  • En raison du volume de données, les temps de recherche peuvent être plus lents pour les besoins spécifiques d'un département.

Choisir entre un Data Mart et un Data Warehouse

Le choix entre un data mart et un data warehouse dépend de la taille de l'organisation, du budget, des besoins en données et des cas d'utilisation spécifiques. Ayant moi-même travaillé avec les deux, voici un guide rapide :

Quand utiliser un datamart ?

Les marts de données sont idéaux lorsque les départements ont besoin d'un accès rapide et spécifique aux données et lorsque les contraintes budgétaires limitent la faisabilité d'un entrepôt de données complet. Ils sont également bien adaptés aux petites équipes qui se concentrent sur des fonctions particulières, comme les ventes ou le marketing. Ils sont parfaits pour les rapports dont la portée et l'utilisation sont limitées.

Quand utiliser un entrepôt de données ?

Les entrepôts de données sont le meilleur choix pour les grandes organisations qui ont besoin d'une vue unifiée des données à l'échelle de l'organisation. Ils conviennent également lorsqu'une analyse bien intégrée et interservices des données est nécessaire. Toutes les données sont disponibles pour les scientifiques et les analystes de données, ce qui peut faciliter leur analyse.

Conclusion

En résumé, si les data marts et les entrepôts de données constituent des solutions de stockage de données intéressantes, ils répondent à des objectifs différents. 

Les entrepôts de données offrent un référentiel de données centralisé et complet pour l'analyse à l'échelle de l'entreprise, tandis que les marts de données se concentrent sur les besoins spécifiques des départements. Pour choisir la bonne option, il faut évaluer le champ d'application, le coût et les besoins en matière de performances des requêtes. 

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FAQ

Un data mart peut-il exister sans entrepôt de données ?

Oui, il existe des data marts indépendants qui extraient des données directement des systèmes opérationnels. Toutefois, il s'agit généralement de sous-ensembles d'entrepôts de données.

Qu'est-ce qui est le plus rentable : un datamart ou un entrepôt de données ?

Les data marts sont généralement plus rentables en raison de leur champ d'application plus restreint et de la réduction des besoins en matière de stockage et de maintenance.

Est-il possible d'avoir plusieurs data marts connectés à un data warehouse ?

Oui, de nombreuses organisations mettent en place plusieurs marais de données, chacun adapté à différents départements ou fonctions, tous connectés à un entrepôt de données central. Cette structure permet de garantir la cohérence entre les départements tout en offrant un accès ciblé aux données.

Comment savoir si mon organisation a besoin d'un entrepôt de données ou simplement d'un datamart ?

Cela dépend de vos besoins en données, de votre taille et de votre budget. Un entrepôt de données est idéal pour les grandes organisations qui ont besoin d'une vue intégrée des données à l'échelle de l'organisation. Les petites organisations ou les départements qui ont besoin d'informations plus rapides et spécifiques à moindre coût tirent davantage profit d'un datamart.

Les data marts peuvent-ils conduire à des silos de données et, dans l'affirmative, comment l'éviter ?

Oui, les data marts peuvent conduire à des silos de données s'ils ne sont pas correctement intégrés à un entrepôt de données central. Pour éviter cela, les organisations doivent s'assurer que les data marts sont périodiquement synchronisés avec le référentiel de données central ou utiliser une stratégie de gouvernance des données qui favorise la cohérence entre tous les data marts.


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Tim Lu
LinkedIn

Je suis un data scientist avec de l'expérience dans l'analyse spatiale, l'apprentissage automatique et les pipelines de données. J'ai travaillé avec GCP, Hadoop, Hive, Snowflake, Airflow et d'autres processus d'ingénierie et de science des données.

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