10 cas d’usage des entrepôts de données

Un entrepôt de données est un système de gestion des données principalement utilisé pour la veille stratégique (BI) et l’analytique. Les entrepôts de données stockent de grandes quantités de données historiques provenant d’un large éventail de sources et les rendent accessibles aux requêtes et à l’analyse. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, ces systèmes sont capables de stocker de grandes quantités de données non structurées, ce qui les rend idéaux pour les projets de mégadonnées et le traitement des données en temps réel. La valeur des données d’un entrepôt augmente au fil du temps, car l’historique des indicateurs relatifs aux clients, aux produits et aux processus métier peut être analysé afin d’identifier les tendances et les comportements.

Cet article présente 10 cas d’usage courants des entrepôts de données en entreprise.

Les entrepôts de données pour le reporting tactique

Les entrepôts de données sont particulièrement adaptés au stockage des données destinées au reporting. Comme ils sont optimisés pour les requêtes hautes performances, ils conviennent parfaitement aux opérations ponctuelles ou à la demande ainsi qu’au reporting des performances. Les entrepôts de données servent souvent à consolider les données provenant de plusieurs systèmes sources, offrant une vue globale et holistique de la manière dont certains facteurs interagissent avec différents domaines.

Grâce à leur rapidité et à leur optimisation intégrée des performances, ils sont idéaux pour accéder rapidement à des informations ou traiter des demandes urgentes. Ils fournissent des réponses presque instantanément, au lieu de vous faire attendre des heures ou des jours pour générer des rapports selon la méthode traditionnelle. Les rapports sont également plus précis, car ils intègrent des informations provenant de toute l’organisation plutôt que des données fragmentaires, susceptibles de créer des silos ou de devenir obsolètes.

Les entrepôts de données pour l’intégration des mégadonnées

On estime qu’environ 80 % des données générées par les entreprises sont non structurées : e-mails, documents PDF, publications sur les réseaux sociaux et fichiers multimédias, par exemple. Les données non structurées sont notoirement difficiles à héberger et à exploiter efficacement, et la plupart des solutions ne sont pas suffisamment complètes pour intégrer efficacement toutes les sources de données non structurées de votre organisation. Vous risquez donc de passer à côté d’informations importantes ou d’obtenir des résultats inférieurs à ceux qu’un entrepôt de données d’entreprise pourrait produire.

Avec un entrepôt de données, le flux de données est plus fiable, car il a été vérifié au moins une fois par plusieurs parties au moyen de requêtes de données à la demande. Vous pouvez également automatiser l’analyse des mégadonnées, ce qui laisse davantage de temps aux analystes pour approfondir des problèmes précis au lieu d’essayer de coordonner des outils et des solutions disparates. En rassemblant des données structurées et non structurées provenant de plusieurs sources de votre organisation et en les stockant dans un entrepôt de données, vous pouvez obtenir une vision plus globale des données de votre entreprise à des fins de traitement et d’analyse.

Les entrepôts de données pour le traitement du langage naturel (NLP)

De nombreuses organisations cherchent à améliorer leur service client grâce au traitement du langage naturel (NLP), qui permet une analyse rapide et ouvre des perspectives de croissance pour les services d’assistance, de vente et de marketing.

Un entrepôt de données peut stocker les immenses quantités de données structurées et non structurées transmises par les clients et les utilisateurs, qui peuvent ensuite être analysées à l’aide de modèles de NLP. Une analyse adéquate de ces données permet aux employés ou aux bots de l’organisation de répondre en temps réel, par exemple grâce à une assistance par chat en direct ou à des réponses fondées sur les interactions passées avec les clients.

Ce type d’exploration de données est difficile sans un système stable de stockage des données tel qu’un entrepôt de données. Il est important de recueillir toutes les informations sur vos clients — e-mails, appels téléphoniques et publications sur les réseaux sociaux notamment — afin de pouvoir les catégoriser et les classer correctement selon les produits ou services qu’ils utilisent le plus souvent. Cette étape est essentielle pour établir le profil de chaque client, profils qui constituent leurs identités numériques uniques, où toutes les informations associées sont stockées au sein d’une même instance.

Les entrepôts de données pour l’audit et la conformité

Les audits et les contrôles de conformité sont deux tâches qui mobilisent beaucoup de ressources. Les auditeurs doivent examiner des feuilles de calcul contenant des données, tandis que les responsables de la conformité doivent parcourir des documents juridiques — des exercices fastidieux qui compliquent le respect des exigences des autorités de réglementation.

Les entrepôts de données stockent des copies électroniques des documents importants, ce qui permet de gagner du temps et de l’argent, de réduire le taux d’erreur et d’analyser les résultats avec davantage de précision. Un bon entrepôt de données dispose également d’un format de stockage structuré, afin que tous les enregistrements pertinents puissent être récupérés instantanément. Les audits sont ainsi plus rapides et plus simples, tandis que la conformité est facilitée, car les entreprises peuvent rapidement prouver qu’elles respectent les réglementations en vigueur.

En savoir plus sur la réglementation relative à la conformité des systèmes de stockage des données.

Les entrepôts de données pour l’analytique par exploration de données

Des entreprises comme Netflix fondent de nombreuses décisions métier sur l’analytique par exploration de données : quels contenus sont les plus populaires, quelles stratégies promotionnelles sont les plus efficaces et quelles campagnes marketing trouvent le plus d’écho auprès des abonnés. Le processus d’analytique par exploration de données stocke d’immenses quantités de données dans un emplacement centralisé afin de faciliter leur analyse. Les entrepôts de données se prêtent parfaitement à l’exploration de données analytique, car ils peuvent stocker et rendre accessibles les données nécessaires pour dégager des informations, ainsi que la propriété intellectuelle et les données de veille concurrentielle.

Les entrepôts de données pour résoudre les problèmes de qualité des données

Il est important de corriger rapidement les erreurs et les mises à jour manquées afin d’éviter la corruption des données ou la création de silos isolés, qui peuvent entraîner des problèmes de précision dans les analyses. L’un des principaux avantages de l’entreposage de données est qu’il permet aux équipes de veille stratégique d’agir sur les erreurs présentes dans leurs bases de données.

Au lieu de corriger manuellement chaque erreur à mesure qu’elle apparaît, ces tâches peuvent être automatisées à l’aide d’outils d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), comme Informatica ou Talend. Par exemple, vous pouvez utiliser SQL Server Integration Services (SSIS) pour comparer les fiches clients aux données d’expédition. En cas de problème — si une personne reçoit plusieurs expéditions provenant d’adresses différentes, par exemple — vous pouvez le corriger en modifiant une fiche maître existante ou en en créant une nouvelle.

L’entreposage de données rend possibles ces corrections car il permet aux entreprises de suivre et de mettre à jour de gros volumes de données au fil du temps, afin que les erreurs ne s’accumulent pas sans être détectées. Une fois l’entrepôt de données mis en place, les services informatiques peuvent ajouter des fonctionnalités avec un minimum d’efforts : nul besoin de réinventer les systèmes de données lorsque la réglementation évolue ou lorsque de nouveaux usages apparaissent pour ces données. En tirant parti, lorsque nécessaire, des fonctionnalités intégrées de gestion des données, les professionnels de l’informatique consacrent également moins de temps à assembler des solutions ponctuelles.

Les entrepôts de données pour le traitement RTDW

L’entreposage de données en temps réel, ou RTDW, désigne le traitement instantané de toutes les données de l’entreprise à des fins d’analyse dès leur entrée dans le système d’information de l’organisation. Cela réduit, voire élimine, les opérations coûteuses et chronophages de post-traitement ainsi que les longs retards liés à l’accumulation des données. Voici les principaux avantages du RTDW qui aident les entreprises à obtenir de meilleurs résultats métier :

• Une aide instantanée à la prise de décision pour les utilisateurs opérationnels et le personnel du service client
• Des prévisions et des projections plus précises
• Une meilleure gouvernance et une sécurité renforcée des données, avec moins de mises à jour et de rapprochements
• Une qualité des données améliorée grâce à la validation en temps réel, à l’assurance qualité et au contrôle des erreurs — les données sont continuellement nettoyées, mises à jour et validées
• Des opérations rationalisées, qui peuvent contribuer à identifier les inefficacités et à optimiser les processus
• Une réduction des coûts grâce à l’analytique prédictive et au reporting diagnostique automatisé
• Une réduction des erreurs de traitement manuel grâce à leur détection et à leur résolution précoces
• Une efficacité opérationnelle accrue grâce à la récupération avancée de données à haute vitesse
• Un service client et une satisfaction client améliorés grâce à des réponses en temps réel aux comportements et aux habitudes des clients
• Une atténuation des risques grâce à une réponse plus rapide aux problèmes
• Une réduction des dépenses d’investissement grâce à une utilisation efficace des ressources
• Une agilité et une résilience accrues de l’entreprise grâce à une dépendance réduite au traitement manuel

La logistique et la fabrication sont deux secteurs où l’entreposage de données en temps réel peut avoir un impact majeur sur les opérations. Par exemple, un fabricant peut vouloir être informé d’un composant défectueux dès son installation afin de lancer un rappel ou de prendre des mesures préventives. De leur côté, les prestataires logistiques peuvent analyser les données d’expédition pour mieux se préparer aux pics de demande et optimiser les itinéraires.

L’entreposage de données pour l’analyse des mégadonnées

Les organisations qui traitent de gros volumes de données — les entreprises en ligne qui traitent chaque mois des millions de transactions par carte bancaire, par exemple — doivent gérer toutes ces informations. Les entrepôts de données sont spécialement conçus pour traiter rapidement et fiablement d’immenses quantités de données, ce qui en fait des outils essentiels pour l’analyse.

Les systèmes traditionnels de traitement des données, comme les bases de données relationnelles, ne peuvent tout simplement pas gérer de telles quantités de données. Ils ne disposent pas non plus de fonctionnalités indispensables, comme la sécurité et l’indexation des bases de données, ce qui augmente considérablement les temps de latence lors des opérations d’écriture comme de lecture.

À lire également : Les meilleurs outils et logiciels de mégadonnées en 2021

Les entrepôts de données pour la prise de décision fondée sur les données

Les solutions d’entrepôt de données permettent de prendre des décisions métier critiques à partir de nouvelles informations tirées des données historiques de votre entreprise. Vous pouvez ensuite utiliser ces nouvelles connaissances pour orienter des plans à grande échelle, par exemple pour déterminer où concentrer les efforts marketing ou quels produits et services développer.

Prenons l’exemple de l’Université de St. Andrews, où les administrateurs chargés des étudiants s’appuyaient largement sur des systèmes d’entrepôt de données et de reporting pour dégager des informations à partir des données relatives aux étudiants. La conservation des données de plus de 10 000 étudiants posait de nombreux problèmes avec les anciens systèmes de l’établissement. Celui-ci a mis en place une architecture et une approche hybrides, permettant au personnel d’analyser les données des étudiants à la demande et d’assurer la flexibilité nécessaire aux futures mises à niveau et évolutions.

Les entrepôts de données pour la veille stratégique

Pour bénéficier d’une visibilité complète sur l’ensemble des systèmes, les entreprises ont besoin d’une plateforme de BI capable de servir de pôle central pour toutes leurs données structurées et non structurées. Un entrepôt de données de traitement des transactions en ligne (OLTP) est idéal pour stocker d’importants volumes de données transactionnelles, mais il n’est pas optimisé pour la veille stratégique. Selon la conception des systèmes OLTP et BI, il se peut même qu’ils ne puissent pas s’intégrer. À l’inverse, les systèmes de traitement analytique en ligne (OLAP) sont optimisés pour traiter et analyser rapidement les données. Ils permettent aux entreprises d’extraire facilement et rapidement des informations à partir de grandes quantités de données, d’identifier des schémas et des tendances, puis d’éclairer leurs décisions métier.

Un entrepôt de données OLAP offre un meilleur accès aux informations importantes en temps réel et contribue à simplifier les requêtes de données complexes en regroupant les données critiques au même endroit. Si vous disposez déjà d’un magasin de données opérationnelles mais souhaitez aller plus loin dans votre stratégie de mégadonnées, la mise en place d’une plateforme de veille stratégique évolutive est essentielle pour poursuivre les efforts de découverte d’informations à l’échelle de l’entreprise.

En résumé : les entrepôts de données en entreprise

L’entreposage de données permet aux entreprises de comprendre les performances passées de leurs données afin d’élaborer des plans efficaces et leur fournit des informations historiques auxquelles elles pourront se reporter ultérieurement lors de décisions métier importantes. Les entrepôts de données sont conçus pour stocker d’immenses quantités de données structurées et non structurées à des fins d’analyse et de veille stratégique. Ils fournissent un historique global et servent de « source unique de vérité » pour l’entreprise. Une stratégie d’entrepôt de données efficace aide les entreprises à comprendre exactement où elles en sont aujourd’hui et à définir des références mesurables capables de soutenir leur croissance à long terme.

À lire ensuite : Guide de conformité du stockage des données d’entreprise