Qui utilise les solutions d'entrepôt de données ?
Les solutions d'entreposage de données se concentrent sur les données pertinentes pour l'analytique commerciale et les organisent et les optimisent pour permettre une analyse efficace. Ce logiciel fournit une interface facile pour les analystes commerciaux.
Analystes de données et data scientists : Ces employés utilisent les entrepôts de données pour obtenir une vue centralisée des données à travers une organisation afin d'obtenir des informations précieuses en termes de capacité à répondre aux questions nécessaires à la prise de décision stratégique.
Logiciels liés aux solutions d'entrepôt de données
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les entrepôts de données incluent :
Bases de données : Les bases de données consistent en une grande famille d'outils utilisés pour stocker des informations numériquement. Il existe une grande variété de bases de données telles que logiciels de bases de données relationnelles, logiciels de bases de données orientées objet, et bases de données graphiques. Elles peuvent être utilisées pour stocker pratiquement n'importe quel type d'ensemble de données, selon leur nature, mais varient considérablement entre elles.
Outils ETL : L'ETL est le moyen le plus courant d'extraire des données d'un entrepôt de données. Ces outils ont longtemps été utilisés pour faciliter l'utilisation de sources d'informations hétérogènes et les transformer en formats de données prêts à être présentés.
Logiciels de traitement et de distribution de big data : Les logiciels de traitement et de distribution de big data fonctionnent souvent en tandem avec les entrepôts de données pour traiter et distribuer de vastes sommes d'informations avant le stockage. Ces outils aident à améliorer l'évolutivité et la puissance de traitement de l'entrepôt, ce qui améliore l'exploration par rapport aux outils ETL.
Plateformes d'analytique : Pour mettre en œuvre un système d'analytique efficace et efficient, les entreprises ont besoin d'entrepôts de données bien structurés et conçus. Les entrepôts de données peuvent être expliqués comme des solutions pour l'intégration des données qui permettent en outre le reporting et l'analytique. Les entrepôts de données sont un composant essentiel des systèmes d'analytique ; par conséquent, un entrepôt de données mal conçu peut entraîner une valeur inférieure des informations générées et affecter davantage les mesures de prise de décision commerciale. Les outils d'analytique sont associés à l'entreposage de données sous la forme de reporting et d'analyse de l'information.
Mise en œuvre des solutions d'entrepôt de données
Comment les solutions d'entrepôt de données sont-elles mises en œuvre ?
Une organisation peut décider d'acheter un entrepôt de données commercial ou de construire un entrepôt de données interne. Dans les deux cas, une planification appropriée est nécessaire en termes d'architecture et d'alignement du projet d'entrepôt de données sur les objectifs de l'entreprise, car le but final est d'obtenir des informations précieuses pour les dirigeants d'entreprise pour la prise de décision stratégique.
La mise en œuvre de l'entrepôt de données peut être effectuée de la manière suivante : entrepôt de données d'entreprise, magasin de données opérationnel et data mart.
Magasin de données opérationnel : Une base de données opérationnelle (ODS) est conçue pour gérer les données opérationnelles actuelles. Les informations dérivées de ces données soutiennent principalement l'amélioration des processus opérationnels.
Entrepôt de données d'entreprise (EDW) : Il s'agit d'un dépôt de données centralisé qui collecte les données de l'entreprise à partir de multiples sources à travers l'entreprise et les rend disponibles pour l'analyse afin de fournir des informations exploitables.
Data mart : Il peut être considéré comme un sous-ensemble d'un entrepôt de données. Il est axé sur une division spécifique de l'entreprise comme les ventes, le marketing et la finance. Les data marts fournissent des données en petits ensembles ou partitions pour offrir un accès facile et efficace.
Qui est responsable de la mise en œuvre des solutions d'entrepôt de données ?
Le déploiement d'un entrepôt de données nécessite la participation de plusieurs parties prenantes. Certaines d'entre elles sont les suivantes :
Cadres de la direction : Ces personnes aident les utilisateurs à comprendre les objectifs et stratégies à long terme d'une organisation en ce qui concerne les projets de données. Ils jouent un rôle majeur dans la définition des projets de données avec les chefs de projet et l'équipe de données pour les aider à comprendre quel type de données peut être précieux pour l'organisation pour la prise de décision.
Chefs de projet : Ils sont responsables de la supervision du projet global en termes de budget, de calendriers, de délais et de blocages du projet. Le chef de projet est chargé de communiquer l'avancement du projet à la direction.
Équipe informatique : Ces équipes sont composées d'analystes commerciaux, d'architectes techniques, d'experts ETL et de spécialistes. Cette équipe joue un rôle dans le soutien des projets de données en aidant à exécuter des activités telles que le développement de l'entrepôt de données, la connexion des sources de données, l'exécution des processus ETL, et plus encore. Ils peuvent être tenus de soutenir le système s'il s'agit d'un déploiement sur site.
À quoi ressemble le processus de mise en œuvre pour les solutions d'entrepôt de données ?
Le processus de mise en œuvre d'une solution d'entrepôt de données peut être décomposé en étapes suivantes :
Collecte et définition des exigences : Cette étape implique de comprendre les stratégies et objectifs commerciaux à long terme de l'organisation. Elle couvre également divers autres critères en termes de type d'analyse et de reporting requis, ainsi que le matériel, le logiciel, les tests, la mise en œuvre et la formation des utilisateurs. Cette étape implique plusieurs parties prenantes, à commencer par les décisions de la direction, l'équipe de données et d'analytique, le support informatique et l'équipe de gouvernance des données.
Environnement d'entrepôt de données : À l'étape suivante, les utilisateurs doivent décider quel modèle de déploiement est approprié : sur site, cloud public ou privé, ou cloud hybride. Le cloud public est considéré comme l'un des modèles les moins chers car le fournisseur de cloud s'occupe de la gestion et de la maintenance des exigences matérielles de l'infrastructure.
Modélisation des données : L'une des étapes cruciales de la mise en œuvre de l'entrepôt de données est de décider du modèle de données. Chaque source de données a un schéma de données spécifique, choisir un schéma unique qui convient à tous est nécessaire.
Connexion des sources de données via le processus ETL : Cette étape inclut l'extraction de données de multiples sources disparates, leur transformation en convertissant les données du schéma source au schéma de destination assigné et leur chargement dans les entrepôts de données. La transformation des données inclut également quelques autres actions qui peuvent être effectuées sur l'ensemble de données comme la validation, l'enrichissement et d'autres mesures de santé des données.
Intégration aux outils de BI et d'analytique : Une fois qu'un système d'entrepôt de données est mis en place, l'étape suivante consiste à intégrer l'outil de BI utilisé par l'organisation avec les données de l'entrepôt. Cela facilite le reporting et l'analytique, ce qui conduit à fournir des informations plus rapides et faciles pour une meilleure prise de décision.
Test et validation du système : Cette étape inclut le test de bout en bout de l'ensemble du système d'entrepôt de données. Le système peut être testé sur divers ensembles de paramètres tels que la qualité et l'intégrité des données, la performance du système, et l'analyse de savoir s'il répond aux exigences des utilisateurs finaux en termes de reporting et d'analytique.
Comment acheter des solutions d'entrepôt de données
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels d'entrepôt de données
Si une entreprise commence tout juste et cherche à acheter la première solution d'entrepôt de données, ou peut-être qu'une organisation doit mettre à jour un système hérité - où qu'une entreprise en soit dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel d'entrepôt de données pour l'entreprise.
Les points de douleur particuliers de l'entreprise peuvent être liés à des sources de données non structurées et disparates qui doivent être bien analysées pour les utiliser pour la prise de décision. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, le besoin est de rechercher une solution qui peut aider à organiser et structurer ces données pour créer une vue centralisée pour l'analyse. Les utilisateurs doivent réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui auront besoin d'utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter.
Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.
En fonction de l'étendue du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'un logiciel d'entrepôt de données.
Comparer les produits de solutions d'entrepôt de données
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Réaliser des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection des solutions d'entrepôt de données
Choisir une équipe de sélection
Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système, ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique, ou un administrateur de sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants multitâches et assumant plus de responsabilités.
Négociation
Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que cela signifie que c'est l'évangile (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.