Revitaliser les entrepôts de données : pourquoi l'automatisation est la clé du succès

Alors que les organisations adoptent les données à une échelle bien plus grande que jamais, ces nouvelles compétences et rôles permettront à la fois flexibilité et concentration au sein des entreprises — soutenant une approche plus axée sur les données et, in fine, un plus grand succès commercial.

L'automatisation d'entrepôt de données est l'une de ces inventions qui est si précoce et si innovante que seuls les premiers adopteurs et les visionnaires ont fait le saut de la foi. Le reste du monde des affaires n'en a soit pas entendu parler, soit se méfie de quelque chose qui semble trop beau pour être vrai. Mais ce n'est pas parce que cela semble trop beau pour être vrai que c'est faux.

Un moine écrivant des copies de la Bible avec sa plume aurait pu penser qu'une machine à écrire était trop belle pour être vraie, qui sait quelle tricherie il aurait imaginée contenue dans le développement subséquent des traitements de texte, des ordinateurs et des iPads ?

La presse à imprimer a modernisé et révolutionné le monde de l'imprimerie. Aujourd'hui, l'automatisation d'entrepôt de données révolutionne l'entreposage de données avec des résultats similaires : économies financières, gains de vitesse, d'efficacité et de précision. Mais avant de regarder l'avenir de l'entreposage de données, retournons aux années 80, quand les entrepôts de données ont été créés, pour voir pourquoi il est temps de passer à autre chose.

Les problèmes des entrepôts de données traditionnels

La méthode traditionnelle de construction d'entrepôts de données est d'une lenteur d'escargot. Le codage ETL est écrit à la main, donc cela prend des mois de construire l'entrepôt de données qui est souvent hors synchronisation avec les exigences au moment du déploiement. C'est comme un homme prenant des ans pour restaurer son cabriolet deux places pour l'avoir prêt juste au moment où sa femme annonce qu'elle est enceinte de jumeaux.

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Le fait triste est que la vraie valeur et les capacités des données sont rarement comprises avant que l'entrepôt de données ne soit construit, mais à ce moment-là, il est trop tard. L'entrepôt, s'il n'est pas abandonné avant achèvement, est une déception coûteuse et inflexible.

Peut-être est-ce pourquoi de nombreux technologues et leaders d'opinion sont prêts à déclarer l'entrepôt de données mort — plus pertinent à l'ère du big data. Mais ces prognostiqueurs se trompent. Le big data peut étendre et enrichir un entrepôt de données, mais ne peut pas le remplacer. Ce ne sont pas les entrepôts de données qui sont morts, mais la façon traditionnelle de les concevoir et de les construire.

Réussir son entrepôt de données

Au cœur de l'entrepôt de données, il intègre des données d'entreprise critiques et précieuses qui ne se trouvent pas dans les sources de big data et qui continuent d'être la ressource de données principale pour l'analytique descriptive, prescriptive et décisionnelle. Il sert de mémoire d'entreprise, collectant le corps d'histoire qui rend possible l'analyse de séries temporelles et de tendances.

L'entrepôt de données organise et structure également les données pour les rendre compréhensibles et utiles pour la consommation par de nombreuses parties prenantes métier différentes. Cette intelligence d'affaires donne aux organisations l'avantage, les rendant plus compétitives, plus centrées client, plus rentables.

L'automatisation d'entrepôt de données, l'avenir de l'entrepôt de données

Les entrepôts de données seront nécessaires pour un avenir prévisible, mais ils doivent être plus rapides à construire et à coût raisonnable, s'adapter facilement aux exigences changeantes et être réactifs aux changements métier et techniques. Et tout cela doit se produire sans compromettre la qualité de la solution.

Voici l'automatisation d'entrepôt de données, l'avenir de l'entrepôt de données. L'automatisation d'entrepôt de données fournit qualité et efficacité grâce à la capacité de construire de meilleures solutions ; des solutions qui répondent aux véritables exigences métier.

Avec l'automatisation d'entrepôt de données, l'entreprise peut faire des changements beaucoup plus tard dans le processus de développement et le changement peut se produire plus fréquemment avec moins de perturbation, de gaspillage et de retravail. Cette efficacité n'est pas seulement un plaisir, elle fait gagner du temps, des ressources et de l'argent. Dans une construction d'entrepôt de données traditionnelle, il est particulièrement difficile d'obtenir des exigences complètes et correctes en raison du processus de développement linéaire. L'automatisation apporte aussi des avantages de qualité par l'application de normes et la standardisation des processus de développement.

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L'agilité de l'entrepôt de données automatisé n'est pas limitée à sa capacité à changer dans le processus de développement de l'entrepôt, elle peut aussi gérer les changements dans les exigences métier. Répondre au changement en temps réel et sans le délai de projets longs est l'essence de l'agilité métier.

Construire mieux et plus vite

La vitesse est le facteur critique qui permet l'agilité. La capacité à générer rapidement et à régénérer tout aussi vite quand le changement survient sont des capacités fondamentales de l'automatisation. La capacité à échouer vite est aussi importante.

Parfois, les équipes d'entreposage ne peuvent pas livrer ce dont l'entreprise a besoin en raison de l'indisponibilité des données, de problèmes de qualité des données, ou de règles métier insaisissables et difficiles à définir. Découvrir ces problèmes le plus tôt possible réduit le gaspillage en temps et ressources.

En fin de compte, construire mieux, construire plus vite, et changer rapidement quand nécessaire apportent des économies de coûts substantielles au développement, l'exploitation, la maintenance et l'évolution de l'entrepôt de données.

Au-delà du développement et du changement d'un entrepôt de données, l'automatisation offre de nombreux avantages techniques qui contribuent à une durée de vie prolongée et à une facilité d'opérations pour l'entrepôt. La cohérence des composants dans un entrepôt de données est améliorée grâce à la capacité de construire selon des normes et conventions. Les capacités de documentation automatisée assurent une documentation complète qui reste en synchronisation avec l'implémentation.

L'analyse d'impact pour les changements planifiés est soutenue par des capacités de métadonnées étendues et les tests sont simplifiés avec l'automatisation des tests pendant le développement et en tant que capacité de validation des processus d'opérations. La maintenance devient plus facile avec une cohérence améliorée, une meilleure documentation, des tests simplifiés, le contrôle de version, l'implémentation automatisée des changements et une méthodologie de déploiement standardisée.

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Alors, comment tout cela fonctionne-t-il ? Comment le processus est-il automatisé ? Eh bien, tout est une question de motifs.

Les motifs de conception sont fondamentaux pour l'automatisation d'entrepôt de données. Identifier et réutiliser des motifs est central pour la capacité d'atteindre simultanément cohérence, qualité, vitesse, agilité et économies de coûts.

Les motifs de conception encapsulent les normes architecturales ainsi que les meilleures pratiques pour la conception de données, la gestion de données, l'intégration de données et l'utilisation des données. Les motifs appliqués dans un outil d'automatisation d'entrepôt de données soutiennent les objectifs de conception et développement accélérés, mais tout aussi important, ils pilotent la conformité aux normes et la cohérence des résultats d'entreposage de données.

L'Intelligence d'Affaires que les entrepôts de données permettent aux entreprises d'extraire est inestimable. Elle maintient les entreprises compétitives, rentables et en avance sur la foule. Et maintenant, les machines lentes, douloureuses et obsolètes qui tentaient de livrer ces rapports ont été rénovées, modernisées et automatisées.

Propos de Rob Mellor, directeur général, WhereScape Europe continentale