Architecture de l'entrepôt de données : Tendances, outils et techniques

Types d'architecture d'entrepôt de données

Le choix de la bonne architecture d'entrepôt de données est essentiel pour répondre aux besoins de votre organisation en matière de performance, d'évolutivité et d'intégration. Cependant, les différentes architectures offrent des avantages et des compromis uniques, en fonction de divers facteurs. Nous allons les explorer dans cette section.

Architecture à un seul niveau

Dans une architecture à un seul niveau, l'entrepôt de données est construit sur une base de données unique et centralisée qui consolide toutes les données provenant de différentes sources en un seul système. Cette architecture minimise le nombre de couches et simplifie la conception globale, ce qui permet d'accélérer le traitement et l'accès aux données. Toutefois, il ne dispose pas de la flexibilité et de la modularité que l'on trouve dans des architectures plus complexes.

L'architecture à un seul niveau convient le mieux aux applications à petite échelle et aux organisations ayant des besoins limités en matière de traitement des données. Il est idéal pour les entreprises qui privilégient la simplicité et la rapidité de mise en œuvre à l'évolutivité. Cependant, lorsque le volume de données augmente ou que des analyses plus avancées sont nécessaires, cette architecture peut avoir du mal à répondre efficacement à ces demandes.

Architecture à deux niveaux

Dans une architecture à deux niveaux, l'entrepôt de données se connecte directement aux outils de BI, souvent par l'intermédiaire d'un système OLAP. Bien que cette approche permette un accès plus rapide aux données à des fins d'analyse, elle peut se heurter à des difficultés lorsqu'il s'agit de traiter des volumes de données plus importants, car la mise à l'échelle devient difficile en raison de la connexion directe entre l'entrepôt et les outils d'analyse décisionnelle.

L'architecture à deux niveaux convient le mieux aux petites et moyennes entreprises qui ont besoin d'un accès plus rapide aux données pour l'analyse, mais qui n'ont pas besoin de l'évolutivité d'architectures plus grandes et plus complexes. Elle est idéale pour les entreprises qui ont des volumes de données modérés et des besoins relativement simples en matière de rapports ou d'analyses, car elle permet une intégration directe entre l'entrepôt de données et les outils de veille stratégique. 

Cependant, à mesure que les données augmentent ou que les exigences analytiques deviennent plus sophistiquées, cette architecture peut avoir du mal à s'adapter et à gérer efficacement les charges de travail croissantes.

Architecture à trois niveaux

L'architecture à trois niveaux est le modèle le plus courant et le plus largement utilisé pour les entrepôts de données. Il sépare le système en couches distinctes : la couche de la source de données, la couche de la zone de transit et la couche d'analyse. Cette séparation permet des processus ETL efficaces, suivis d'analyses et de rapports.

L'architecture à trois niveaux est idéale pour les environnements d'entreprise à grande échelle qui requièrent évolutivité, flexibilité et capacité à gérer des volumes de données considérables. Elle permet aux entreprises de gérer les données plus efficacement et prend en charge l'analyse avancée, l'apprentissage automatique et les rapports en temps réel. La séparation des couches améliore les performances, ce qui permet de l'utiliser dans des environnements de données complexes.

Architecture d'un entrepôt de données dans le cloud

Dans l'architecture d'entrepôt de données dans le cloud, toute l'infrastructure est hébergée sur des plateformes comme Amazon Redshift, Google BigQuery ou Snowflake. Les architectures basées sur le cloud offrent une évolutivité pratiquement illimitée, avec la possibilité de traiter des ensembles de données volumineux sans avoir besoin de matériel sur site. Ils offrent également une flexibilité des coûts grâce à des modèles de paiement à l'utilisation, ce qui les rend accessibles à un plus grand nombre d'entreprises.

L'architecture d'entrepôt de données dans le cloud est idéale pour les organisations de toutes tailles. C'est la solution idéale pour les entreprises qui recherchent une solution flexible et évolutive, car cette approche permet aux entreprises de faire évoluer les ressources de stockage et de calcul de manière dynamique.

Architectures d'entrepôts de données comparées-image par l'auteur.

Architecture d'entrepôt de données Modèles de conception

Il existe plusieurs modèles de conception d'entrepôts de données, mais chacun répond à des besoins différents en fonction de la complexité des données et des types de requêtes exécutées. Explorons quelques-uns des plus courants et décryptons les scénarios les plus appropriés pour les utiliser avec un maximum d'efficacité. 

Schéma en étoile

Le schéma en étoile est l'un des modèles de conception d'entrepôt de données les plus couramment utilisés. Il structure les données en :

• Un tableau de faits central - Stocke des données quantitatives, telles que
• Chiffre d'affaires
• Unités vendues
• Les tableaux de dimensions environnants - contiennent des attributs descriptifs, notamment
• Détails du produit (par exemple, nom du produit, catégorie)
• Informations sur les clients (par exemple, identification du client, données démographiques)
• Emplacement des magasins
• Périodes de temps

Dans un scénario de vente au détail, le tableau des faits contient des données transactionnelles sur les ventes, tandis que les tableaux des dimensions fournissent un contexte sur les produits, les clients, les magasins et l'heure. Ce schéma améliore les performances des requêtes, ce qui le rend idéal pour les environnements ayant des besoins fréquents et simples en matière de rapports.

Exemple de schéma en étoile. Image source : DataCamp.

Schéma de Snowflake

Le schéma Snowflake est une extension du schéma en étoile, qui introduit une normalisation supplémentaire dans les tableaux de dimensions. Les principales caractéristiques sont les suivantes

• Tableaux de dimensions normalisés - Les tableaux de dimensions sont divisés en sous-dimensions afin de réduire la redondance.
• Amélioration de l'efficacité du stockage - Moins de données en double par rapport au schéma en étoile.
• Requêtes plus complexes - Les jointures entre plusieurs tableaux peuvent ralentir les performances des requêtes.

Ce schéma est idéal pour :

• Optimisation du stockage - Utile lorsque la réduction de la redondance est une priorité.
• Ensembles de données complexes - Bénéfique pour les données comportant de nombreux attributs qui nécessitent une normalisation.
• Environnements soucieux des coûts - A privilégier lorsque les coûts de stockage sont élevés.
• Requêtes analytiques détaillées - Permet une analyse approfondie au détriment de la vitesse d'interrogation.

Bien que le schéma Snowflake permette d'économiser de l'espace de stockage, il peut conduire à des requêtes plus complexes en raison de sa nature hautement structurée.

Exemple de schéma Snowflake. Image source : DataCamp.

Modélisation de la voûte de données

La modélisation de la voûte de données est un modèle de conception plus récent qui met l'accent sur la flexibilité, l'évolutivité et le cursus des données historiques. Il divise l'entrepôt de données en trois composants principaux : 

• Hubs (qui stockent des entités commerciales clés)
• les liens (qui représentent les relations entre les entités)
• Satellites (qui détiennent des attributs descriptifs)

Cette approche est très adaptable aux changements de processus d'entreprise, ce qui la rend bien adaptée aux environnements de développement agiles. 

Le modèle de conception de la voûte de données est de plus en plus populaire en raison de sa capacité à gérer des environnements de données en constante évolution, à s'adapter aux changements de sources de données et à prendre en charge l'évolutivité à long terme. Il est devenu une solution idéale pour les organisations qui ont besoin d'un cursus historique détaillé, de modifications fréquentes des schémas ou d'une architecture hautement évolutive.

Bonnes pratiques pour l'élaboration d'une architecture d'entrepôt de données

La mise en œuvre des meilleures pratiques dès le début est essentielle pour construire une architecture solide. Cette section aborde donc certaines des meilleures pratiques à suivre lors de la construction d'un entrepôt de données à haute performance. 

Prévoir l'évolutivité

Les volumes de données et les besoins de l'entreprise augmenteront inévitablement au fil du temps. Il est donc essentiel de s'assurer que l'architecture que vous choisissez peut gérer des charges de travail croissantes. Pour ce faire, il suffit d'utiliser des solutions de stockage évolutives, comme les plateformes basées sur le cloud, et de partitionner les grands tableaux pour obtenir de meilleures performances.

Optimiser les processus ETL

Rationalisez le pipeline ETL en minimisant les transformations de données inutiles, en tirant parti de stratégies de chargement incrémentiel et en parallélisant les tâches ETL lorsque c'est possible. Cela garantit que les données sont ingérées, transformées et chargées rapidement, sans goulots d'étranglement.

Assurer la qualité et la cohérence des données

Le maintien d'une qualité élevée des données est un élément fondamental de la valeur d'un entrepôt de données (). Mettez en œuvre des procédures rigoureuses de validation et de déduplication des données afin de garantir l'exactitude et la cohérence des données qui entrent dans l'entrepôt. Des audits et des contrôles de qualité réguliers devraient faire partie du pipeline ETL afin de prévenir les problèmes qui pourraient conduire à des analyses incorrectes.

Focus sur la sécurité des données et la conformité

La sécurité des données doit être une priorité absolueorité - en particulier lorsqu'il s'agit d'informations sensibles ou réglementées. Vous devez prendre trois mesures essentielles : 

1. Crypter les données au repos et en transit. 
2. Mettez en place des contrôles d'accès basés sur les rôles pour limiter l'accès aux données aux utilisateurs autorisés.
3. Veiller à ce que l'architecture réponde aux normes réglementaires(par exemple, GDPR, HIPAA,exigences spécifiques au secteur).

Contrôler les performances et l'utilisation

Pour que l'entrepôt de données fonctionne efficacement, contrôlez régulièrement les éléments suivants : 

• Performances des requêtes
• Modèles d'accès des utilisateurs 
• Utilisation du stockage

Les cursus de suivi des performances peuvent aider à identifier les goulets d'étranglement, ce qui peut vous aider à procéder à des ajustements proactifs si nécessaire. 

Cloud vs. Architecture de l'entrepôt de données sur site

Devriez-vous opter pour un entrepôt de données basé sur le cloud ou tout conserver sur site ? Quels sont les principaux avantages et inconvénients de chaque approche ? Une solution hybride est-elle le meilleur des deux mondes ?

Dans cette section, nous allons explorer ces questions et vous aider à déterminer l'architecture la mieux adaptée à vos besoins.

Architecture basée sur le cloud

Les entrepôts de données basés sur le cloud offrent une évolutivité et une flexibilité inégalées. Ces plateformes permettent aux entreprises de faire évoluer les ressources de stockage et de calcul à la demande, ce qui les rend idéales pour gérer des volumes de données importants et dynamiques sans coûts d'infrastructure initiaux. 

Le modèle de tarification "pay-as-you-go" rend également les solutions cloud rentables, en particulier pour les entreprises dont la charge de travail est fluctuante. Toutefois, les environnements cloud peuvent susciter des inquiétudes quant à la gouvernance et à la conformité des données, en particulier pour les secteurs très réglementés.

Les fournisseurs de cloud les plus populaires sont les suivants : 

• Amazon Web Services (Redshift)
• Google Cloud (BigQuery)
• Microsoft Azure (Azure Synapse Analytics)

Architecture sur site

Les entrepôts de données sur site conviennent mieux aux organisations qui exigent un contrôle strict des données. Grâce à l'architecture sur site, les entreprises conservent un contrôle total sur leur matériel et leurs données, ce qui est essentiel pour des secteurs tels que la finance, la santé et le gouvernement, où les informations sensibles doivent être protégées. 

Mais il y a un hic. Si les systèmes sur site peuvent offrir de bonnes performances, ils s'accompagnent souvent de coûts initiaux élevés pour le matériel et la maintenance. La mise à l'échelle peut également s'avérer difficile, car elle nécessite des mises à niveau manuelles et l'acquisition de matériel, ce qui est moins flexible que les solutions en nuage.

Architecture hybride

Les architectures d'entrepôts de données hybrides combinent des composants dans le cloud et sur site, offrant ainsi une plus grande flexibilité aux entreprises qui doivent trouver un équilibre entre sécurité, conformité et évolutivité. Par exemple, les données sensibles peuvent être stockées sur site, tandis que les données moins critiques ou les charges de travail analytiques peuvent être traitées dans le cloud. 

Les architectures hybrides sont particulièrement utiles pour les entreprises qui doivent passer progressivement au cloud ou qui ont des exigences spécifiques en matière de confidentialité des données. Ce modèle offre le meilleur des deux mondes, mais nécessite une orchestration minutieuse pour garantir une intégration transparente des données entre les environnements.

Tableau récapitulatif : Architecture d'entrepôt de données dans le cloud, sur site ou hybride.

Plates-formes populaires d'entrepôt de données dans le cloud

Voici un aperçu de quelques-unes des plateformes d'entrepôt de données les plus utilisées dans le cloud.

Amazon Redshift

Amazon Redshift est une solution d'entrepôt de données dans le cloud entièrement managed pour l'analyse de données à grande échelle. Son architecture est basée sur un système de traitement massivement parallèle, qui permet aux utilisateurs d'interroger rapidement de vastes ensembles de données. Grâce à sa capacité à évoluer en fonction des besoins de la charge de travail, Redshift est bien adapté aux entreprises qui ont besoin d'une évolutivité rentable et d'une intégration avec d'autres services AWS.

Google BigQuery

Google BigQuery est une plateforme d'entrepôt de données sans servicerless et hautement évolutive, conçue pour des analyses rapides et en temps réel. Son architecture unique découple le stockage et le calcul, ce qui permet aux utilisateurs d'interroger des pétaoctets de données sans avoir à gérer l'infrastructure. La capacité de BigQuery à traiter des analyses à grande échelle avec un minimum de frais généraux en fait la solution idéale pour les entreprises dont la charge de travail est importante et qui ont besoin de requêtes rapides et complexes.

Snowflake

Snowflake offre une architecture de données partagées multi-cluster qui sépare le calcul et le stockage, offrant ainsi une flexibilité dans la mise à l'échelle indépendante des ressources. L'approche cloud-native de Snowflake permet aux entreprises de faire évoluer dynamiquement les charges de travail, ce qui en fait donc une option intéressante pour les organisations qui ont besoin d'une grande flexibilité et d'une gestion des charges de travail sur plusieurs plateformes cloud.

Microsoft Azure Synapse

Microsoft Azure Synapse Analytics est une plateforme hybride de gestion de données qui combine l'entreposage de données et l'analyse de données massives. Son architecture s'intègre à des frameworks big data comme Apache Spark afin de fournir un environnement unifié pour la gestion des lacs de données et des entrepôts de données. Azure Synapse offre une intégration transparente avec d'autres services Microsoft et est idéal pour les entreprises ayant des besoins variés en matière d'analyse de données.

Tableau récapitulatif : Plateformes d'entrepôt de données

Défis liés à l'architecture des entrepôts de données

Si les entrepôts de données offrent aux organisations de puissantes capacités d'analyse et de gestion de vastes quantités de données, ils s'accompagnent également de défis inhérents.

Voici quelques-uns des défis les plus importants et des solutions à prendre en compte lors de la conception et de la maintenance d'une architecture d'entrepôt de données.

Intégration de données provenant de diverses sources

Les organisations collectent des données à partir de sources multiples, chacune ayant des formats, des schémas et des structures différents, ce qui fait de l'intégration un défi complexe. Les principaux éléments à prendre en compte sont les suivants :

• Mélange de données structurées et non structurées - La combinaison d'enregistrements de bases de données relationnelles avec des journaux, des flux de médias sociaux ou des données de capteurs nécessite une transformation minutieuse.
• Transformation et nettoyage approfondis des données - Les données brutes ont souvent besoin d'être nettoyées, formatées et normalisées avant de pouvoir être utilisées efficacement.
• Environnements hybrides - La synchronisation des données entre les systèmes sur site et les plateformes cloud ajoute une autre couche de complexité.

Pour relever ces défis, les entreprises ont besoin de processus ETL flexibles et d'outils de gestion des données qui prennent en charge divers formats de données et une intégration transparente entre les plateformes.

La performance à l'échelle

Au fur et à mesure que les entrepôts de données se développent, il devient difficile de maintenir des performances élevées en matière d'interrogation. Les opérations à grande échelle doivent traiter efficacement des millions, voire des milliards de lignes, tout en évitant les requêtes lentes, les coûts élevés et l'utilisation inefficace des ressources.

Les principales stratégies d'optimisation sont les suivantes :

• Indexation des données - Accélère la recherche de données en créant des chemins de recherche structurés.
• Partitionnement - Organise les données en segments plus petits et plus faciles à gérer afin d'accélérer les recherches.
• Vues matérialisées - Stocke les résultats précalculés des requêtes afin de réduire le temps de traitement.
• Formats de stockage en colonnes (par exemple, Parquet, ORC) - Améliore les performances de lecture pour les requêtes analytiques.
• Moteurs d'optimisation des requêtes - Améliorez les plans d'exécution pour des performances plus rapides.

Gestion de la charge de travail

Comme de plus en plus d'utilisateurs accèdent à l'entrepôt de données, l'efficacité de l'allocation des ressources devient critique. Les principaux éléments à prendre en compte sont les suivants :

• Gestion de la concurrence - Prévient les goulets d'étranglement lorsque plusieurs requêtes sont exécutées simultanément.
• Mise à l'échelle dynamique - Les entrepôts basés sur le cloud ajustent automatiquement les ressources pour répondre à la demande.
• Gestion de la contention des ressources - Les systèmes sur site ou hybrides doivent gérer avec soin les ressources de l'unité centrale, de la mémoire et du disque afin d'éviter les ralentissements.

En mettant en œuvre ces stratégies, les entreprises peuvent s'assurer que leur entrepôt de données évolue efficacement et reste performant à mesure que le volume de données et l'activité des utilisateurs augmentent.

Gouvernance et sécurité des données

Les entrepôts de données stockant des quantités croissantes d'informations sensibles, une gouvernance solide et des mesures de sécurité sont essentielles pour prévenir les violations, assurer la conformité et maintenir l'intégrité des données.

• Mise en œuvre de politiques de gouvernance cohérentes
• Mettre en place des contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC) pour restreindre l'accès aux données.
• Maintenir des catalogues de données pour suivre l'historique, la propriété et l'utilisation des données.
• Conformité réglementaire (GDPR, CCPA, HIPAA, etc.)
• Protégez les données personnelles à l'aide de techniques d'anonymisation et de masquage.
• Mettre en œuvre des politiques de conservation des données pour répondre aux exigences légales.
• Chiffrement et meilleures pratiques en matière de sécurité
• Crypter les données au repos et en transit pour empêcher tout accès non autorisé.
• Conservez des journaux d'audit détaillés pour suivre l'accès aux données sensibles.
• La sécurité dans les environnements hybrides et cloud.
• Gérez efficacement les clés de chiffrement dans les systèmes sur site et dans le cloud.
• Sécurisez le trafic réseau entre les systèmes cloud et les systèmes sur site.
• Veillez à ce que les politiques de sécurité des fournisseurs tiers soient respectées.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré les composants clés de l'architecture d'un entrepôt de données, les défis courants et les stratégies pour les surmonter. En fin de compte, un entrepôt de données bien conçu ne se contente pas de stocker des données, il permet aux organisations de prendre des décisions éclairées, fondées sur des données, qui stimulent la croissance et l'innovation.

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