Data Warehouse : Tout ce qu’il faut savoir sur ce stockage destiné aux projets d’envergure

A l’heure ou les grandes entreprises adoptent massivement la numérisation et profitent des avantages du Big Data, le traitement et le stockage des données est rapidement devenu une problématique commune à tous les projets d’envergure. Pour répondre à ce besoin croissant, les grands acteurs du marché du numériques ont mis au point une solution adaptée et répondant aux besoins récurrents liés au traitement de données : le Data Warehouse. Qu’est-ce qu’un Data Warehouse, a quoi sert-il et quels sont les principaux acteurs du marché ? nous répondons à toutes vos interrogations dans la suite de cet article !

Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?

Un data warehouse est un dépôt central de données et d’informations qui collecte et conserve des données historiques et cumulatives provenant de divers systèmes internes et externes.

Le data warehouse comprend un ensemble de technologies qui permettent aux utilisateurs de transformer des données brutes et éparses en informations exploitables, d’obtenir une version unique de la situation et d’améliorer le processus global de prise de décision.

Quelles différences entre un Data Warehouse et une base de données ?

Base de données   Conçu pour stocker des données provenant d’un nombre très limité de sources. Efficace pour le traitement des opérations transactionnelles. Sa capacité d’analyse et d’intégration des données est limitée. Mise en œuvre rapide et moins coûteuse. Idéal pour voir l’état actuel d’une entreprise.

Data Warehouse   Conçu pour stocker des données provenant d’un nombre illimité de sources. Efficace pour analyser et agréger de grands volumes de données. Permet de visualiser les données et d’extraire rapidement des rapports à partir de données complexes. Mise en œuvre initiale plus coûteuse et laborieuse. Outil idéal pour étudier l’évolution d’une entreprise et faire des projections à moyen et long terme.

 

 

A l’heure actuelle, il existe plusieurs sociétés et services spécialisés dans le Data Warehouse, toutefois, pour bien choisir un founrisseur susceptible de correspondre à vos besoins, un petit tour d’horizon s’impose.

Snowflake Data Warehouse: un service accessible et polyvalent

Snowflake est le premier Data Warehouse conçu pour le cloud. Il a été conçu et pensé pour les entreprises en leur apportant la simplicité sans pour autant en sacrifier les fonctionnalités.

L’avantage de Snowflake est qu’il sépare le calcul du stockage. Cela est important car presque toutes les autres bases de données, y compris Redshift, combinent les deux, ce qui signifie que vous devez dimensionner votre charge de travail la plus importante et supporter les coûts qui en découlent.

Amazon Redshift: un Data Warehouse base sur le cloud de AWS

Présenté en Octobre 2012, Redshift est une offre Data Warehouse proposée par la firme Amazon et hébergée sur le cloud via l’écosystème AWS (Amazon Web Services).

Destiné avant tout aux projets d’envergure, Amazon Redshift est capable de manager des bases de données à l’échelle du pétaoctet. Ce service est également souvent utilisé dans le cadre de la migration de bases de données à grande échelle.

La base de données orientée colonnes de Redshift est conçue pour se connecter aux clients SQL et aux outils de business intelligence, mettant ainsi les données à la disposition des usagers en temps réel. Basé sur PostgreSQL 8, Redshift offre des performances rapides et des requêtes efficaces qui aident les équipes à réaliser des analyses et à prendre des décisions commerciales solides.

Google BigQuery : Performant et accessible

Google BigQuery est un Data Warehouse destiné aux entreprises et basé sur le cloud. Ce service offre des requêtes SQL rapides et une analyse interactive d’ensembles de données massifs.

BigQuery se base sur la technologie Dremel de Google et est conçu pour traiter des données en lecture seule.

La plateforme utilise un paradigme de stockage en colonnes qui permet une analyse beaucoup plus rapide des données, ainsi qu’un modèle d’architecture arborescente qui facilite considérablement l’interrogation et l’agrégation des résultats et les rend plus efficaces.

En outre, BigQuery est ce que l’on appelle « serverless » et conçu pour être hautement évolutif grâce à son cycle de déploiement rapide et à sa tarification à la demande.