Qu'est-ce que l'automatisation des entrepôts de données ?
L'automatisation des entrepôts de données (DWA) est définie comme l'automatisation de chaque partie du cycle de vie complet d'un entrepôt de données. Elle aide à garantir que les nombreuses tâches qu'un entrepôt de données effectue—découverte, conception, développement, déploiement, approvisionnement et mise à l'échelle—sont gérées automatiquement.
En automatisant chaque étape du cycle de vie de l'entrepôt de données, ces outils d'automatisation nécessitent moins de temps pour le gérer. Le personnel de données peut consacrer plus de temps à des tâches critiques au lieu de gérer l'entrepôt de données 24/7.
Avantages de l'utilisation de l'automatisation des entrepôts de données
- Augmentation de la productivité et du ROI : Les solutions DWA aident les entreprises à livrer des projets rapidement en consommant moins de ressources puisque le processus est entièrement automatisé de bout en bout, augmentant ainsi la productivité et le ROI.
- Agilité accrue des entreprises : Les processus traditionnels d'entrepôt de données pouvaient prendre des semaines pour terminer un projet, causant des retards pour les décideurs d'entreprise à accéder aux données en temps réel. L'utilisation d'outils DWA raccourcit le temps d'accès aux rapports analytiques.
- Meilleure qualité des données : L'introduction de l'automatisation dans les processus d'entrepôt de données d'entreprise aide à réduire les erreurs manuelles. L'automatisation pour les entrepôts de données inclut la préparation des données, le nettoyage des données et l'intégration des données automatiquement, aidant à économiser des heures de travail manuel. Cela aide les entreprises à s'assurer qu'elles disposent de données de qualité lors de la prise de décisions, augmentant ainsi la fiabilité.
- Amélioration des processus de gestion des données : Le nombre de demandes de données ou de demandes analytiques qui arrivent dépasse la vitesse à laquelle les données peuvent être traitées. Pour résoudre ce défi, le logiciel DWA automatise l'ensemble du processus, accélérant le temps d'évaluation des demandes analytiques.
- Plus de temps pour les développeurs : Les processus automatisés d'entrepôt de données d'entreprise permettent aux développeurs de récupérer plus de temps dans leur journée, permettant à leur expertise d'être utilisée ailleurs. Les opérations deviennent beaucoup plus autonomes par nature.
- Standardisation et conformité : Une caractéristique commune des solutions DWA est la documentation, qui garantit que les entreprises restent transparentes et conformes puisque les données sont documentées à chaque étape. Les équipes de confidentialité peuvent utiliser cette documentation et les méthodologies alignées pour s'assurer de la manière dont les données circulent en interne et en externe pour une entreprise et soulever toute préoccupation si observée.
Impacts de l'utilisation de l'automatisation des entrepôts de données
Le domaine de l'intelligence d'affaires (BI) pourrait être positivement impacté par la DWA de la manière suivante :
- Fiabilité : La BI a besoin de données fiables. Avec les outils DWA, un analyste BI peut accéder à des données propres, préparées et traitées qui l'aideraient à prendre des décisions basées sur les données chaque fois que possible. Les analystes BI peuvent également utiliser ces outils pour déplacer les données d'entrepôt vers d'autres systèmes, tels que les outils de visualisation de données et les outils BI basés sur le cloud.
- Construction de modèles analytiques : Les utilisateurs d'entreprise peuvent utiliser la DWA pour fournir des informations commerciales basées sur les données. Les utilisateurs d'entrepôt de données peuvent construire des modèles analytiques pour aider à obtenir des rapports d'intelligence d'affaires rapides et précis. Sans DWA, il faudrait des semaines ou des mois pour livrer des informations qui seraient inexactes puisque les données ne sont plus en temps réel.
Meilleures pratiques pour l'automatisation des entrepôts de données
Pour que la DWA fonctionne, les utilisateurs doivent suivre ces meilleures pratiques :
- S'assurer que la DWA offre un support de point de contrôle : Plusieurs outils DWA peuvent ajouter des points de contrôle tout au long du processus de pipeline de données pour que les choses fonctionnent sans problème. Si à un moment donné l'automatisation échoue, seul ce point de contrôle serait mis en pause et corrigé sans impacter l'ensemble du processus.
- Soutenir différents types de déploiement : Le logiciel DWA peut être déployé sur site, dans le cloud ou selon une approche hybride en fonction des exigences du client.
- S'assurer de la réutilisabilité du code : Les développeurs d'entrepôt de données créent plusieurs lignes de code pour divers processus. Une bonne pratique est de s'assurer que la DWA permet la réutilisation du code sur différentes plateformes lorsque cela est nécessaire.
Automatisation des entrepôts de données vs. extraction, transformation et chargement (ETL)
Le logiciel DWA diffère des outils traditionnels d'extraction, transformation et chargement (ETL) puisque ces derniers sont utilisés pour transférer des données entre bases de données ou pour un usage externe. Les outils ETL sont principalement utilisés pour transformer des ensembles de données pour les opérationnaliser via des requêtes et des analyses, tandis que le logiciel DWA automatise tous les processus liés aux données de bout en bout.
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
