Afin de fournir à la fois des services opérationnels et avantages analytiques, votre entreprise doit collecter, stocker et intégrer efficacement les données provenant de diverses sources. Les données sont le point de départ de tout, qu'il s'agisse de découvrir de nouveaux clients ou de stimuler les ventes ou réduire les dépenses. Au fil du temps, les utilisateurs disposent de plusieurs alternatives en termes de collecte de données pour différents utilisateurs ou simplement pour le stockage. Qu'il s'agisse de bases de données, d'entrepôts de données ou de lacs de données nouvellement créés.
Pour intelligence économique (BI), les frameworks SQL, la recherche et d'autres analyses, les analystes de données, les data scientists, les ingénieurs et les gestionnaires ont tous besoin d'une solution de stockage de données fiable.
Votre organisation moderne a besoin d'un solution de stockage de données qui est plus polyvalent, évolutif, sécurisé et fiable que n'importe quelle ancienne base de données. Les bases de données modernes, les entrepôts de données et les lacs de données sont utiles dans cette situation.
Qu'est-ce qu'une base de données?
A base de données est ou les données associées sont stockées et utilisé pour documenter l'analyse et l'utilisation. Une base de données de point de vente (POS) est un type de base de données. Toutes les informations pertinentes sur les transactions d'un commerce de détail sont enregistrées et stockées dans la base de données du point de vente.
Systèmes de gestion de bases de données structurées, relationnelles et relationnelles (RDBMS), et les structures de données non structurées, également appelées "NoSQL», sont quelques-uns des nombreux types de bases de données. Les processus de base de données gèrent, organisent et mettent à jour les nouvelles données avant de les stocker dans des tables.
Une plateforme comme MongoDB est un exemple de NoSQL base de données, alors que MS Access est un exemple de RDBMS.
Les bases de données sont des espaces de stockage spécialisés pour les données transactionnelles non traitées. Le traitement transactionnel en ligne, également connu sous le nom d'OLTP, est quelque chose que les bases de données font car elles sont si intimement liées aux transactions.
Les cas d'utilisation des bases de données pour toutes les organisations incluent :
- Génération de rapports financiers et autres
- Analyser des ensembles de données de taille modeste
- Automatisation des procédures opérationnelles
- Audit de saisie de données
Bases de données couramment utilisées :
Pour n'en nommer que quelques-unes, voici les bases de données les plus couramment utilisées dans la pratique -
1. PostgreSQLName
PostgreSQL est une base de données relationnelle objet ; cela fera immédiatement sens aux développeurs familiarisés avec la programmation orientée objet (POO).
Cela signifie qu'en plus de sa forme relationnelle, une table PostgreSQL prend également en charge les idées POO traditionnelles telles que l'héritage et la surcharge de fonctions.
PostgreSQL est un choix fantastique si vous devez effectuer un traitement de données à petite ou moyenne échelle ou effectuer des requêtes compliquées.
2. MySQL
Un système complet de gestion de base de données (SGBD), MySQL. En raison de son modèle relationnel et de sa facilité de compréhension, MySQL est peut-être la base de données la plus simple à apprendre à utiliser. Pour des applications plus étendues, n'importe lequel des autres choix de cette liste pourrait être préférable.
3.MongoDB
La première base de données non relationnelle de notre liste est MongoDB, qui est réputée pour utiliser un modèle de données de document plutôt qu'une architecture tabulaire. Si vos données ne sont pas structurées, MongoDB est fantastique et fonctionne bien avec la majorité des applications de cloud computing.
4 Oracle
La base de données la plus utilisée en 2023 est toujours Oracle. Oracle est un SGBD avec une longue liste de fonctionnalités, tout comme MySQL.
Bien qu'Oracle ait été initialement un SGBD relationnel, elle est aujourd'hui considérée comme une base de données multimodèle qui prend en charge une variété d'approches de modélisation non relationnelles, ce qui en fait l'une des bases de données les plus adaptables et les plus complètes disponibles.
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Qu'est-ce qu'un entrepôt de données?
Selon Aperçus de GM, Le marché mondial de l'entreposage de données valait 28.7 milliards de dollars américains en 2022 et devrait atteindre 51.7 milliards de dollars américains d'ici 2028, avec une croissance à un TCAC de 10.4 % entre 2023 et 2028.
Un entrepôt de données ne se limite pas à être une grande base de données. UN entrepôt de données n'est pas fréquemment utilisé dans les applications logicielles. Entrepôts de données conviennent mieux à une analyse approfondie des données, tandis que les bases de données sont optimisées pour des activités de lecture et d'écriture rapides.
Entrepôts de données stocker des enregistrements provenant de diverses sources, contrairement aux bases de données, qui ne contiennent souvent que des enregistrements provenant d'une seule source.
Cela est dû au fait que l'objectif principal d'un entrepôt de données est de donner à ses clients la possibilité d'effectuer des analyses sur des données combinées provenant de nombreuses sources (mais liées).
Cela vous permet de tirer le meilleur parti de vos outils de reporting et d'analyse de données.
Caractéristiques de l'entrepôt de données
1. Posséder la capacité de gérer d'énormes volumes de données
Les entrepôts de données sont des emplacements idéaux pour les données historiques, telles que les enregistrements approfondis des dépenses de l'entreprise, car ils sont conçus pour gérer d'énormes quantités de données.
Les entrepôts de données peuvent facilement contenir des pétaoctets de données structurées provenant de nombreuses sources, car ils sont conçus pour des cas d'utilisation qui concernent des organisations entières.
2. Assistance ETL
Les données sont extraites d'une source, transformées dans un format compatible avec l'entrepôt de données, puis chargées dans le stockage à l'aide du processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL).
La fonctionnalité ETL est souvent incluse dans les entrepôts de données, permettant aux utilisateurs de combiner rapidement des données provenant de nombreuses sources et de les formater selon le schéma de l'entrepôt de données.
Plus précisément, 85 % des entreprises pensent que le big data va complètement changer leur façon de faire des affaires.
3. Prise en charge des outils OLAP et BI
L'utilisation d'entrepôts de données vous permet de créer facilement des visualisations de tendances et d'informations, car la majorité d'entre elles sont compatibles avec les logiciels OLAP et les outils de business intelligence (BI).
Pour cette raison, les analystes de données considèrent les entrepôts de données comme essentiels pour créer des visualisations et des rapports.
Entrepôts de données couramment utilisés :
1 Flocon de neige
Semblable à BigQuery, Snowflake utilise une architecture qui sépare la couche centrale de stockage des données de la couche de traitement des données pour découpler le stockage et l'informatique.
En raison de son léger avantage sur la concurrence en termes de performances, d'évolutivité et d'optimisation des requêtes, Snowflake est actuellement l'entrepôt de données le plus populaire.
Cela a cependant un coût, car Snowflake est souvent plus cher.
2. BigQuery sur Google
Une autre entrepôt de données basé sur le cloud qui excelle dans la gestion de l'analyse des données est Google BigQuery. BigQuery, contrairement à Redshift, sépare le stockage du calcul afin que vous puissiez mettre chacun à l'échelle si nécessaire.
De plus, étant donné que BigQuery peut automatiquement affecter un calcul supplémentaire si nécessaire, il s'adapte bien lorsqu'il traite d'énormes volumes de données.
3. Kindle Redshift
Un entrepôt de données cloud appelé Amazon Redshift a une capacité de stockage d'un exaoctet (un milliard de gigaoctets). Redshift, d'autre part, associe l'informatique et le stockage, de sorte que vous ne pouvez pas développer chacun séparément.
La mémoire doit être mise à l'échelle simultanément avec les nœuds de calcul si vous souhaitez simplement augmenter vos nœuds de calcul, ce qui peut être un gaspillage.
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Qu'est-ce qu'un Data Lake?
Les données brutes et traitées (non structurées et structurées) d'une organisation sont conservées dans un lac de données à grande et à petite échelle.
Un lac de données collecte tout ce que l'organisation juge utile pour une utilisation ultérieure, contrairement à un entrepôt de données ou à une base de données. Tout peut être utilisé pour cela : images, films, PDF, etc.
Le lac de données recueillera des informations provenant de diverses sources de données non liées, puis les traitera de la même manière qu'un entrepôt de données.
Un lac de données peut être utilisé pour l'analyse de données et le développement de rapports, tout comme un entrepôt de données. Contrairement à un entrepôt de données, un lac de données utilise une technologie beaucoup plus sophistiquée.
Selon un rapport publié par Étude de marché future, l'industrie du marché des lacs de données devrait passer de 5.1385 milliards USD en 2023 à 21.3687 milliards USD d'ici 2032, affichant un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 19.50% pendant la période de prévision (2023 – 2032).
Son traitement et son analyse font appel à une variété de programmes et d'outils, dont Java. Les lacs de données et l'apprentissage automatique sont souvent combinés. Les résultats des expériences d'apprentissage automatique sont également fréquemment conservés dans le lac de données.
Un lac de données exige des utilisateurs compétents dans les langages de programmation et les méthodologies de science des données en raison du niveau de complexité et de la capacité nécessaire pour l'exploiter.
Enfin, un lac de données n'utilise pas d'ODS pour le nettoyage des données, contrairement à un entrepôt de données.
Fonctionnalités du lac de données
1. Assistance avec des données non structurées
Les données non structurées ne peuvent être stockées que dans des lacs de données, un type particulier de référentiel de données. Tout peut être jeté dans un lac de données, et cela ne posera aucun problème lors de l'écriture.
Cependant, cela implique qu'avant de pouvoir effectuer une analyse utile des données, vous devrez probablement effectuer un prétraitement.
2. Mise à l'échelle simple
Les lacs de données peuvent utiliser des disques durs moins chers pour le stockage, ce qui en fait un choix de stockage considérablement plus abordable par rapport aux bases de données et aux entrepôts de données, qui utilisent beaucoup de RAM et de disques SSD coûteux pour fournir des résultats optimisés.
Cela indique qu'étendre votre utilisation du lac de données est plus simple et plus abordable.
3. Prise en charge de l'extraction, du chargement et de la transformation (ELT)
Dans leur forme native, les données d'un lac de données ne sont pas prêtes à être traitées. Au lieu de cela, l'extraction, le chargement et la transformation (ELT) sont pris en charge par les lacs de données.
L'ELT extrait les données, les charge dans le lac de données, puis les transforme au format requis, contrairement à l'ETL pour les bases de données et les entrepôts de données.
4. Prise en charge des outils OLAP et BI
Les lacs de données sont entièrement compatibles avec les technologies OLAP et BI, tout comme les entrepôts de données. Cependant, avant d'utiliser ces outils, vous devez effectuer l'ELT sur les données.
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Similitude entre la base de données, l'entrepôt de données et le lac de données :
Pour divers cas d'utilisation, une organisation a généralement besoin d'un lac de données, d'un entrepôt de données et d'une ou plusieurs bases de données. Tous trois mettent l'accent sur la collecte de données en un seul endroit afin que diverses unités commerciales puissent les analyser et en tirer des conclusions.
En réalité, il existe aujourd'hui des technologies modernisées qui aident à intégrer divers types de données et d'architectures afin que vous puissiez relier les points dans l'ensemble de votre organisation, quel que soit l'endroit où résident vos données.
Pour faciliter l'analyse de la science des données et la transition d'un lac de données passif exceptionnellement grand à la mise en œuvre de données en temps réel à une échelle gigantesque, ils étendent les données entre les entrepôts de données et les lacs de données et vice versa.
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Base de données vs Data Warehouse vs Data Lake : Quelle est la différence
Une base de données, un entrepôt de données et un lac de données diffèrent principalement en ce qu'ils :
- Les données les plus récentes nécessaires pour alimenter une application sont conservées dans une base de données.
- Courant et données historiques provenant d'une ou plusieurs plates-formes sont conservées dans un entrepôt de données selon un schéma prédéterminé et cohérent, ce qui facilite l'analyse des données par les analystes de l'entreprise et les data scientists.
- Analystes d'affaires ainsi que scientifiques de données peut rapidement analyser les données grâce à la forme brute dans laquelle un lac de données conserve les données récentes et anciennes d'un ou plusieurs systèmes.
- Grâce à un outil externe, tel qu'un magasin de données opérationnelles (ODS), de nombreuses bases de données peuvent se connecter à un entrepôt de données. Un ODS n'est pas requis pour le lac de données.
- L'entrepôt de données se chargera du traitement analytique et du nettoyage des données, tandis qu'un ODS est utilisé pour connecter les bases de données. Le lac de données gérera tout le nettoyage et l'analyse des données "en interne. »
- Un magasin de données reçoit fréquemment des données plus précises de la base de données et de l'entrepôt de données. Un magasin de données n'est pas nécessaire pour le lac de données. Les rapports, tableaux de bord et autres outils reçoivent des données améliorées directement du lac de données.
| Base de données | Entreposage De Données | Lac de données | |
|---|---|---|---|
| Objectif | Organiser et gérer efficacement les données structurées | Référentiel centralisé pour les données structurées et semi-structurées provenant de plusieurs sources | Référentiel centralisé pour les données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de plusieurs sources |
| Structure de données | Des données structurées avec des schémas prédéfinis | Données structurées et semi-structurées avec des schémas prédéfinis | Données structurées, semi-structurées et non structurées sans schémas prédéfinis |
| Intégration Des Données | Conçu pour le traitement transactionnel | Processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour l'intégration de données provenant de diverses sources | Prend en charge l'ingestion de données par lots et en temps réel |
| Traitement de l'information | Prend en charge les tâches transactionnelles et opérationnelles | Optimisé pour le traitement analytique et les requêtes complexes | Prend en charge le traitement de données par lots et en temps réel |
| Évolutivité | Mise à l'échelle verticale (augmentation de la capacité matérielle) | Mise à l'échelle horizontale (ajout de serveurs supplémentaires) | Évolutivité grâce à l'informatique distribuée et au stockage en nuage |
| Récupération de données | Récupération rapide d'enregistrements spécifiques à l'aide d'index | Requêtes et agrégations complexes pour l'analyse et la création de rapports | Interrogation flexible à l'aide de divers outils et cadres |
| Gouvernance des données | Solides contrôles d'intégrité et de sécurité des données | Met l'accent sur la qualité, la cohérence et l'exactitude des données | Contrôles de gouvernance limités, souvent appliqués en aval |
| Granularité des données | Représentation fine des données | Données agrégées et résumées pour analyse | Données brutes et granulaires, avec potentiel d'agrégation |
| Base d'utilisateur | Personnel opérationnel et applications | Analystes d'affaires, décideurs et scientifiques des données | Scientifiques des données, ingénieurs des données et équipes d'analyse avancée |
| Exemples de technologies | MySQL, Oracle, PostgreSQL | Amazon Redshift, Google BigQuery | Hadoop, Apache Spark, Amazon S3 |
Choisir la bonne solution :
Lorsque vous décidez comment organiser et stocker toutes les données de votre entreprise, il y a quelques différences importantes à prendre en compte. Comme cela a été établi précédemment, les bases de données ont des limites à grande échelle, mais fonctionnent mieux lorsqu'il existe une source unique de données structurées.
Les bases de données traditionnelles sont inefficaces pour la majorité des organisations en raison de ces contraintes, ce qui amène les gestionnaires à accorder plus d'attention aux lacs de données et/ou aux entrepôts de données.
Les données structurées, le traitement de schéma à l'écriture, les vitesses variables, la sécurité laxiste, une base d'utilisateurs ouverte et les cas d'utilisation dans les rapports, l'analyse et l'automatisation ne sont que quelques caractéristiques des bases de données.
Conclusion:
Les lacs de données, les entrepôts de données et les bases de données remplissent tous des fonctions différentes. Pour conserver les données d'application actuelles, presque toutes les applications modernes auront besoin d'une base de données. Les entreprises peuvent choisir d'ajouter un lac de données, un entrepôt de données ou les deux à leurs bases de données pour analyser à la fois les données récentes et historiques provenant de leurs applications.
La quantité de données à gérer augmente à mesure que les applications, les équipes et les organisations se développent. Les ingénieurs, les analystes et les chefs d'entreprise doivent tous avoir une compréhension approfondie des trois différents types d'entrepôts de données pour gérer efficacement ces énormes données.
J'espère que nous avons pu présenter un aperçu des bases de données, des entrepôts de données et des lacs de données dans cet article. Maintenant que vous savez quand utiliser chacun d'entre eux et comment ils fonctionnent tous ensemble pour maximiser la valeur de vos données, vous pouvez peut-être les utiliser efficacement.
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Questions fréquemment posées:
Les bases de données sont conçues pour le traitement transactionnel et le stockage de données structurées, tandis que les entrepôts de données se concentrent sur l'agrégation et l'analyse des données à des fins de business intelligence.
Contrairement à un entrepôt de données, un lac de données stocke des données brutes non traitées de différents types et permet la lecture de schémas, offrant une flexibilité pour l'analyse exploratoire et l'analyse avancée.
Les bases de données sont couramment utilisées pour gérer des données structurées, garantir l'intégrité des données et prendre en charge le traitement transactionnel dans des applications telles que les systèmes de commerce électronique, bancaires et CRM.
Les entrepôts de données excellent dans l'informatique décisionnelle et les processus de prise de décision, permettant l'agrégation, l'intégration et l'analyse de données pour des secteurs tels que la vente au détail, la santé et le marketing.
Les facteurs à prendre en compte incluent la structure des données, le volume, les exigences de traitement et les besoins analytiques. Comprendre les cas d'utilisation spécifiques et les objectifs commerciaux aidera à déterminer la solution la plus appropriée.
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