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Les petites et les grandes entreprises utilisent les données pour développer des stratégies et prendre de meilleures décisions dans tous les domaines de leur fonctionnement. Mais comment collectent-ils, stockent-ils, organisent-ils et maintiennent-ils ces données ? L’entrepôt de données et data mart sont des référentiels souvent exploités pour obtenir des informations précieuses sur l’ensemble de l’entreprise ou des unités spécifiques. Les deux sont similaires, mais ils ont des objectifs différents, et une entreprise peut utiliser une ou les deux unités de stockage.
Cet article vous explique les principales différences entre le magasin de données et l’entrepôt de données. Il met également en évidence les avantages de chacun d’entre eux. Continuez à lire pour comprendre comment vous pouvez utiliser ces référentiels dans votre organisation.
©Wichy/Shutterstock.com Explorons plus en détail les principales différences entre ces deux solutions de stockage. Data Mart est une structure qui regroupe des données provenant d’une seule ou de quelques sources, telles qu’un entrepôt de données, des sources externes et des données opérationnelles internes. systèmes. Cette sous-section de l’entrepôt de données se concentre sur la génération d’informations significatives pour une prise de décision éclairée. Il se concentre sur une partie particulière d’une entreprise ou d’un agenda. En d’autres termes, un data mart est un type d’entrepôt de données simple et plus petit de moins de 100 gigaoctets. Là encore, il se concentre sur un seul sujet et prend plusieurs mois à mettre en place. Par exemple, votre service commercial ou financier peut utiliser un magasin de données pour rapporter ou analyser ses activités. Un magasinier peut également utiliser un magasin de données pour déterminer et signaler le flux de marchandises dans son magasin. En outre, vous pouvez utiliser le modèle pour déterminer vos processus métier et les domaines qui doivent être améliorés. Un entrepôt de données est une unité centralisée qui collecte, stocke, analyse et consomme de gros volumes de données provenant de plusieurs sources. L’extraction, la transformation et le chargement des données se produisent dans la couche intermédiaire initiale. Cela dit, l’entrepôt de données prend en charge le traitement transactionnel complexe, car il s’agit d’un élément clé de l’informatique décisionnelle. Par exemple, le service financier peut utiliser les soldes des comptes, les transactions et les données de dotation pour prendre des décisions financières judicieuses pour une entreprise. De plus, un entrepôt de données crée une base analytique, car il relie des informations brutes provenant de diverses sources de données. Par exemple, vous pouvez l’utiliser pour analyser les informations d’acquisition de produits et les détails marketing de leurs systèmes de stockage. Vous pouvez également fusionner plusieurs magasins de données de différentes unités organisationnelles pour disposer d’un entrepôt de données. Le processus est idéal lorsque vous travaillez avec un budget et un temps limités. Vous pouvez également envisager de commencer par un entrepôt de données à partir duquel vous concevez des magasins de données pour vos services. L’intégration d’un magasin de données dans votre système de gestion des données d’entreprise rationalisera les activités du service. Si elle est bien exploitée, la structure peut vous aider à obtenir des informations précieuses et à résoudre rapidement les problèmes organisationnels. De plus, cette plate-forme contrôle l’accès aux données et les protège contre les écritures accidentelles. Par conséquent, la conception de plusieurs magasins de données est primordiale pour toute entreprise, en particulier celles qui traitent des informations sensibles. Cela explique pourquoi les grandes entreprises ont des magasins de données pour des unités ou des sujets spécifiques, car cela les aide à restreindre l’accès aux données à des individus spécifiques. Au-delà de cela, un magasin de données fournit une unité centralisée pour stocker, traiter, analyser et générer des rapports au niveau départemental. Ainsi, les équipes départementales peuvent facilement accéder à leurs mesures de performance et identifier les domaines spécifiques qui doivent être améliorés. Par exemple, les ventes, le retour sur investissement, ainsi que les avis individuels et clients. Avez-vous hâte de stimuler la croissance de l’entreprise grâce à l’allocation des ressources ? Envisagez d’obtenir un magasin de données pour chaque service afin d’équilibrer la répartition des ressources dans l’entité. Par exemple, le magasin de données des ressources humaines contiendra des informations sur vos employés, de leurs qualifications à leurs performances. Un magasin de données d’expédition suivra le coût total et le temps passé pour livrer un produit. Alors qu’un datamart comptable et financier stockera des informations financières. Vous pouvez optimiser ces informations pour développer votre entreprise de manière stratégique. Les spécialistes des données, les planificateurs financiers, les responsables de production, les équipes marketing et les directeurs généraux utilisent l’entrepôt de données pour faire des décisions bien analysées pour l’ensemble de l’organisation. N’oubliez pas que l’entrepôt de données intègre des données provenant de plusieurs sources ; cela peut provenir de tous les systèmes de traitement transactionnel en ligne du département, entre autres sources. Lors de l’analyse et de la dérivation des rapports, les décideurs utiliseront les données de tous les systèmes du département pour aider à identifier les modèles et les tendances de l’entreprise. Ainsi, l’entrepôt de données fournira toutes les informations requises des unités des finances, des ventes, des ressources humaines, de la production et de la chaîne d’approvisionnement. Les principaux décideurs intégreront ensuite les données de divers départements dans un ensemble de données de performance et distribueront les informations résumées à la haute direction pour une meilleure prise de décision. Pour une analyse complète, les responsables peuvent également utiliser le entrepôt de données permettant d’évaluer la performance de chaque collaborateur en consolidant les données des différents services concernés. Par exemple, le responsable marketing peut extraire des données de l’unité de service client, du service commercial et du système de ressources humaines pour évaluer les réalisations de chaque représentant commercial. Il existe trois types principaux : Magasin de données dépendant : Construire un magasin de données dépendant signifie que vous extrayez des données d’un entrepôt de données établi. Magasin de données indépendant : contrairement à un magasin de données dépendant, un magasin de données indépendant utilise des données provenant de sources internes et externes. Le référentiel du magasin de données n’est pas lié à un entrepôt de données et est idéal pour les petites unités commerciales et les objectifs commerciaux à court terme. Malgré cela, la gestion du système autonome devient difficile pour une entité en expansion car elle nécessite une logique et des outils d’extraction, de transformation et de chargement de données distincts. Magasin de données hybride : un magasin de données hybride obtient des données à la fois de l’entrepôt de données et de sources externes. Il convient aux environnements de base de données avec une rotation rapide des applications. Voici les principaux modèles d’entrepôt de données : Données d’entreprise Entrepôt (EDW) : la prise de décisions pour l’ensemble de l’entreprise nécessite des données complètes de tous les départements, et c’est là qu’intervient l’entrepôt de données d’entreprise. Il fournit toutes les informations nécessaires à la gestion globale de l’entreprise. Il fournit également des méthodes unifiées de classification et de représentation des données. Operational Data Store (ODS) : conserver des enregistrements des activités de routine, comme le flux d’articles dans un magasin, nécessite une base de données solide système, et l’ODS facilite la tenue de ces registres. Il obtient les informations de l’entrepôt de données. Data Mart : il s’agit d’une petite partie de la structure de l’entrepôt de données. Comme mentionné, un magasin de données fournit des informations vitales à un secteur d’activité ou à une équipe spécifique. C’est un outil qui permet de gagner du temps, car les informations stockées dans ce référentiel sont spécifiques à un département ou à un sujet. ©Joe Techapanupreeda/Shutterstock.com Les spécialistes organisationnels, les concepteurs de données et les scientifiques des données sont les utilisateurs courants des structures d’entrepôt de données. Un magasin de données traite de faibles volumes de données pour quelques personnes dans une unité commerciale particulière. , tandis qu’un entrepôt de données fournit de nombreux ensembles de données pour l’ensemble de l’entité.Un entrepôt de données fournit une plate-forme pour les données provenant de diverses sources.Un magasin de données fait partie des composants de l’architecture de l’entrepôt de données.Un entrepôt de données peut avoir plusieurs bases de données.Un entrepôt de données contient des données semi-structurées et ad hoc. Une entreprise peut utiliser à la fois un magasin de données et un entrepôt de données ou seulement l’un d’entre eux. Un entrepôt de données est idéal pour stocker et traiter de gros volumes de données pour une entreprise. Il donne une vision de l’ensemble de l’organisation. À l’inverse, un magasin de données contient des volumes de données plus petits. Il s’agit d’un petit segment de l’entrepôt de données qui aide à fournir un aperçu des divisions spécifiques qui composent une entreprise. Ainsi, envisagez un entrepôt de données si vous souhaitez analyser des données provenant de sources disparates. Cependant, utilisez un magasin de données si vous souhaitez analyser les données d’une division spécifique. Suivi facile des performances : Il stocke des données individualisées et spécifiques données pour une unité ou une équipe particulière.Rentabilité : sa mise en place est moins chère qu’un entrepôt de données car elle nécessite moins de ressources.Délai de mise en œuvre plus court : Le processus de construction est plus court que celle d’un entrepôt de données.Amélioration de l’expérience de l’utilisateur final : ce référentiel contient des données pour un service particulier, vous offrant une excellente expérience d’utilisateur final car les données sont disponibles sur demande. Améliore la recherche : trouver des faits et des statistiques à l’appui sur un secteur d’activité particulier est simple et efficace. Protection des données : elle permet des mécanismes de stockage de données séparés pour sécuriser les informations, réduisant ainsi les risques associés au piratage.Récupération efficace des données : elle stocke des informations spécifiques, permettant ainsi une récupération rapide des données. Intelligence décisionnelle complète : cette structure de stockage de données exploite les analyses de l’organisation, prenant en charge l’intégration des données. En retour, cela améliore votre intelligence économique. Par exemple, la vérification croisée de plusieurs bases de données pour obtenir des informations sur les produits peut être peu pratique et prendre du temps. Mais un entrepôt de données fournit des détails pertinents et opportuns sur le marketing d’entreprise.Améliore la qualité des données : un entrepôt de données garantit que vos politiques commerciales sont basées sur des données raffinées provenant de plusieurs sources. En maîtrisant le modèle d’entrepôt de données, vous pouvez aligner les données et supprimer les détails obsolètes et répliqués des informations. Par conséquent, vous aurez accès à des données de haute qualité lors de l’élaboration des plans organisationnels.Contient des données historiques : Ces données vous aident à prendre des décisions stratégiques et à prédire l’avenir de votre entreprise. Par exemple, l’équipe commerciale utilise des données historiques pour planifier des campagnes promotionnelles et déterminer des stratégies marketing pour les promotions à venir.Améliorer la sécurité des données : votre entreprise n’aura pas besoin de sécurité supplémentaire des données lors de l’utilisation d’un entrepôt de données. La plate-forme dispose de fonctionnalités pour protéger les clients, le personnel et les informations commerciales générales. Veuillez noter qu’un magasin de données et un entrepôt de données jouent un rôle important dans la prise de décision et la promotion des meilleures pratiques commerciales. Comme mentionné ci-dessus, le data mart est crucial pour un département ou plusieurs unités dans un petit établissement. En revanche, l’entrepôt de données couvre toute une organisation et est recommandé pour une utilisation dans les grandes entreprises. Pourquoi dit-on qu’un entrepôt de données est orienté sujet, et qu’est-ce que cela signifie ? Un entrepôt de données est fait pour servir un but précis. Il peut s’agir d’obtenir des informations sur des sujets particuliers (le sujet) tels que l’inventaire, les ventes, les revenus, le taux de satisfaction client, etc. Par exemple, un entrepôt de données de vente fournira des informations à tout service intéressé à comprendre les activités de marketing et de vente de l’entreprise. Comment démarrer avec un datamart ? Démarrez le processus de création du datamart en ouvrant l’espace de travail premium. Sélectionnez + Nouveau suivi de ** Data mart et procédez au chargement des données. Puis-je modifier les données dans un entrepôt de données ? L’entrepôt de données est non volatile, ce qui signifie que les données stockées dans cette structure restent intactes. Toute information modifiée est stockée dans une chambre séparée. Cela aide à comprendre quand et comment les changements de données historiques se sont produits. Quel type de données un magasin de données stocke-t-il ? Un magasin de données stocke des données qui aligne avec des secteurs d’activité spécifiques tels que la finance, le marketing ou les données liées à la recherche. Un data mart a-t-il des couches ? Un data mart architecturé a la virtualisation , la transformation de l’entreprise et les couches de création de rapports. L’entrepôt de données prend-il en charge l’intégration des données ? L’entrepôt de données intègre les données de diverses sources dans un format commun pour une analyse plus approfondie.
Data MartData WarehouseDestiné au Niveau départementalNiveau entrepriseDonnées conservéesDonnées résuméesDonnées détailléesUtilisationDécisions tactiquesDécisions stratégiquesSource de donnéesLimité (systèmes/applications pertinents au sein d’un département spécifique)Multiple (peut être divers systèmes/applications au sein d’une organisation)Durée de constructionDes semaines à quelques moisDes mois à des annéesTaille des donnéesMoins de 100 GoPlus de 100 GoConceptionApproche ascendanteApproche descendante
Un magasin de données et un entrepôt de données utilisent des données agrégées pour vous aider à prendre de meilleures décisions commerciales. Data Mart vs Data Warehouse : Quelle est la différence ?
Définition
Data Mart
Entrepôt de données
Quand l’utiliser :
Magasin de données
Entrepôt de données
Types
Data Mart
Entrepôt de données
Un entrepôt de données peut avoir des magasins de données parmi ses composants d’architecture.Données Mart contre entrepôt de données : 6 faits à connaître
Data Mart ou Data Warehouse : lequel est le meilleur ? Lequel devriez-vous utiliser ?
Avantages d’un entrepôt de données
Data Mart vs Data Warehouse : quelles sont les différences et les avantages de chacun ? FAQ (Foire Aux Questions)