Moderniser un entrepôt de données pour de vrai

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L'entreposage de données est un élément crucial de la gestion des données d'entreprise. Cependant, avec la prolifération du Big Data et du traitement et des informations en temps réel, les approches traditionnelles d'entreposage de données sont devenues obsolètes.

Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui stocke des données historiques provenant de diverses sources. Il fournit une source unique de vérité pour la business intelligence et le reporting.

Les entrepôts de données traditionnels sont construits sur un modèle de traitement orienté par lots. Les données sont extraites, transformées et chargées (ETL) à partir de divers systèmes sources dans l'entrepôt de données périodiquement, généralement sur une base quotidienne ou hebdomadaire. Cette approche rend difficile l’obtention d’informations en temps réel et la réponse rapide aux besoins de l’entreprise.

La modernisation d'un entrepôt de données est une nécessité pour les entreprises afin de rester compétitives sur le marché en évolution rapide d'aujourd'hui. Pour la gestion des données en temps réel, explorez la modernisation d'un entrepôt de données dans des domaines tels que le stockage, le traitement et l'analyse.

Les solutions traditionnelles d'entreposage de données ne peuvent pas fonctionner avec le volume massif de données générées en temps réel, ce qui rend difficile la fourniture d'informations immédiates aux décideurs.

La modernisation d'un entrepôt de données offre plusieurs avantages clés :

La modernisation d'un entrepôt de données pour la gestion des données en temps réel nécessite une approche globale prenant en compte le stockage, le traitement et l'analyse des données.

Stockage de données. Pour moderniser un entrepôt de données, l'organisation doit commencer par le stockage des données. Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles ne sont pas optimisés pour le traitement et l'analyse des données en temps réel et ne conviennent donc pas aux entrepôts de données modernes.

En comparaison, les systèmes de fichiers distribués sont hautement évolutifs et peuvent gérer d’énormes volumes de données sans compromettre les performances. Les systèmes de fichiers distribués incluent également une tolérance aux pannes, qui garantit que les données sont toujours disponibles et accessibles.

Traitement de l'information. La gestion des données en temps réel nécessite une solution de traitement des données moderne. Les modèles de traitement par lots ne conviennent pas au traitement et à l'analyse des données en temps réel.

Les moteurs de traitement de données en temps réel, tels que Confluent, Imply, Rockset et DataStax, peuvent gérer d'énormes volumes de données et fournir un traitement et une analyse des données à faible latence.

Analytique. L'autre composant de la gestion des données en temps réel est l'analyse. Les outils de traitement analytique en ligne analysent les données des entrepôts de données traditionnels, mais ne sont pas optimisés pour le traitement et l'analyse des données en temps réel.

Même si le processus de modernisation d’un entrepôt de données peut s’avérer complexe et exigeant, les avantages du traitement et de l’analyse des données en temps réel valent l’investissement. Une approche globale de modernisation qui couvre le stockage, le traitement et l'analyse des données permet aux entreprises de transformer leur entrepôt de données en un outil puissant de gestion et d'analyse des données.