Si vous avez passé ne serait-ce que peu de temps dans une entreprise, vous avez peut-être rencontré le besoin de collecter efficacement des données à partir de sources d’analyse et d’informations disparates.
Ces analyses de données ont intensément affecté la génération de revenus et la maîtrise des coûts de nombreuses organisations. Mais vous ne devriez pas être surpris par la quantité de données générées et analysées alors que leur nombre et leurs types explosent.
Cette explosion pousse les entreprises axées sur les données à utiliser des solutions fiables, évolutives et sécurisées pour analyser et gérer les données. Les exigences des systèmes dépassent les capacités de la base de données traditionnelle, et c’est là que la technologie cloud entre en jeu.
Et avec l’évolution de la technologie cloud moderne, de nombreuses applications commerciales critiques telles que la planification des ressources d’entreprise (ERP), les bases de données et les outils marketing ont migré vers le cloud. Alors que les données commerciales résident dans le cloud, les entreprises ont besoin d’une solution qui stocke de manière transparente toutes les données des différentes applications basées sur le cloud. La solution est l’entrepôt de données cloud.
Cet article vous aidera à comprendre un entrepôt de données cloud et répertorie quelques-uns des meilleurs. Et en conclusion, expliquez comment sélectionner le meilleur pour votre organisation.
Table des matières
Une brève histoire des entrepôts de données cloud
Comme dans tout domaine technique, vous devez comprendre pourquoi il existe pour le comprendre vraiment. Cette convention s’applique à la compréhension du modèle de fonctionnement de l’entrepôt de données cloud.
Selon Education Ecosystem, les entrepôts de données sont apparus pour la première fois dans les années 1980 et visaient à faciliter le flux de données des systèmes d’exploitation vers les systèmes d’aide à la décision (DSS). Les premières versions nécessitaient une grande quantité de redondance, et de nombreuses organisations devaient avoir plusieurs environnements DSS pour servir plusieurs utilisateurs. Les environnements DSS utilisent les mêmes données. Cependant, la collecte, le nettoyage et l’intégration étaient souvent reproduits.
Au fur et à mesure que les entrepôts de données gagnaient en efficacité, ils sont passés de plates-formes de veille économique (BI) traditionnelles prenant en charge les informations à de vastes architectures d’analyse prenant en charge diverses applications telles que la gestion des performances et l’analyse des performances.
Au fil des ans, des progrès explosifs ont été réalisés dans la création de valeur ajoutée pour les entreprises grâce aux derniers entrepôts pilotés par les données (EWD) qui fournissent un accès aux données en temps réel et des informations sur l’apprentissage automatique. Cependant, cela dépasse le cadre de cet article.
Qu’est-ce qu’un entrepôt de données cloud
Si vous souhaitez adopter l’intelligence dans l’infrastructure d’entreprise, l’entrepôt de données est le cœur de votre architecture. Contrairement aux bases de données ordinaires, les entrepôts de données sont conçus pour offrir des requêtes analytiques optimales sur des ensembles de données volumineux. Les bases de données sont souvent des systèmes de traitement des transactions.
Un entrepôt de données cloud implique une base de données disponible en tant que service géré dans un cloud public et est optimisable pour une BI et des analyses évolutives. Vous pouvez également l’afficher comme une collection d’informations actuelles et passées.
Bien que de nombreux entrepôts de données cloud soient disponibles, chacun offrira sa propre saveur de services. Mais il existe certains facteurs communs que vous vous attendez à voir présents sur toutes ces plates-formes : le stockage et la gestion des données, les mises à niveau logicielles automatiques et la gestion flexible de la capacité qui étend ou réduit de manière transparente vos empreintes de données.
Principales caractéristiques
- Traitement massivement parallèle (MPP) – Cette fonctionnalité se trouve dans les entrepôts de données cloud prenant en charge les projets de Big Data pour bénéficier de requêtes hautes performances lors du traitement de gros volumes de données. MPP comprend plusieurs serveurs fonctionnant en parallèle pour répartir les charges de traitement, d’entrée et de sortie.
- Magasin de données en colonnes – Cette fonctionnalité présente une flexibilité économique lors de la gestion des analyses. Les magasins de données en colonnes traitent les données dans des colonnes au lieu de lignes, ce qui accélère l’agrégation de requêtes comme dans les rapports.
Avantages
Les entrepôts de données cloud montrent leur besoin d’être dans toutes les entreprises modernes pour leurs analyses et leurs informations commerciales qui améliorent les opérations et améliorent les services client, donnant à votre entreprise un avantage concurrentiel. Voici les avantages de l’utilisation d’entrepôts de données cloud.
Fournisseurs d’entrepôts de données cloud
Maintenant que vous connaissez le marché des entrepôts de données cloud, vous pouvez choisir celui qui convient à vos besoins. Bien que ceux répertoriés ici ne soient pas classés dans un ordre particulier, nous avons commencé par ceux qui ont la meilleure expertise technique.
Google BigQuery
Développé par Google, BigQuery est un entrepôt de données sans serveur entièrement géré qui est automatiquement évolutif pour répondre à vos besoins de stockage et de calcul. Comme les autres produits Google, il offre de puissantes capacités d’analyse en plus d’être rentable. Il est également fiable et offre plusieurs outils d’intelligence d’affaires que vous pouvez utiliser pour recueillir des informations et faire des prévisions précises. BigQuery convient aux agrégations complexes sur des ensembles de données volumineux grâce à son stockage basé sur des colonnes.
Google tient à ne pas vous laisser gérer votre infrastructure d’entrepôt, et donc Big Query masque le matériel sous-jacent, les nœuds, la base de données et les détails de configuration. Et si vous souhaitez démarrer rapidement, vous devez créer un compte avec Google Cloud Platform (GCP), charger une table et exécuter une requête.
Vous pouvez également utiliser les bases de données en colonnes et SQL ANSI de BigQuery pour analyser des pétaoctets de données à une vitesse rapide. Ses capacités s’étendent suffisamment pour prendre en charge l’analyse spatiale à l’aide de SQL et BigQuery GIS. En outre, vous pouvez créer et exécuter rapidement des modèles de machine learning (ML) sur des données structurées à semi ou à grande échelle à l’aide de SQL simple et de BigQuery ML. Profitez également d’un tableau de bord interactif en temps réel à l’aide du moteur BigQuery BI.
Pour tirer pleinement parti des fonctionnalités d’analyse de données de BigQuery, vous devez maîtriser SQL, tout comme les autres entrepôts de données. Il est également rentable. Mais le prix dépend de la qualité du code (vous payez pour la vitesse de traitement et le stockage), vous devez donc optimiser vos requêtes pour contrer les coûts élevés lors de l’extraction des données.
BigQuery gère les opérations informatiques lourdes sur la base de ses couches de calcul et de stockage séparées et convient donc aux organisations qui privilégient la disponibilité à la cohérence.
Redshift d’Amazon
Inventé en novembre 2021, Amazon Redshift a été lancé en tant qu’entrepôt de données cloud entièrement géré pouvant gérer des données à l’échelle du pétaoctet. Bien qu’il ne s’agisse pas du premier entrepôt de données cloud, il est devenu le premier à proliférer dans la part de marché après une adoption à grande échelle. Redshift utilise le dialecte SQL basé sur PostgreSQL, bien connu de nombreux analystes dans le monde, et son architecture ressemble à celle des entrepôts de données sur site.
En revanche, Redshift est différent des autres solutions de cette liste. Ses couches de calcul et de stockage ne sont pas entièrement séparées. Cette architecture a un impact significatif sur les performances des requêtes analytiques si vous effectuez de nombreuses opérations d’écriture. Par conséquent, vous aurez besoin d’un personnel interne pour mettre à jour les systèmes avec une maintenance et des mises à jour continues.
Si vous recherchez une excellente cohérence au niveau des lignes, comme celle utilisée dans le secteur bancaire, Redshift est un bon choix. Cependant, ce n’est peut-être pas le meilleur choix si votre organisation doit effectuer simultanément les opérations d’écriture et de traitement.
Flocon de neige
L’entrepôt de données cloud Snowflake est unique en son genre ; il est entièrement géré et fonctionne sur AWS, GCP et Azure, contrairement aux autres entrepôts décrits ici fonctionnant sur leur cloud. Snowflake est facile à utiliser et est bien connu pour sa capacité avancée à transformer, exécuter des requêtes rapides, bénéficier d’une sécurité élevée et évoluer automatiquement en fonction de vos besoins.
La base de code flexible de Snowflake vous permet d’exécuter des activités de réplication de données globales telles que le stockage de données dans n’importe quel cloud sans recoder ou apprendre une nouvelle compétence.
Snowflake accueille les analystes de données de tous niveaux car il n’utilise pas le langage de programmation Python ou R. Il est également bien connu pour son stockage sécurisé et compressé de données semi-structurées. En plus de cela, il vous permet de faire tourner plusieurs entrepôts virtuels en fonction de vos besoins tout en parallélisant et en isolant les requêtes individuelles, ce qui améliore leurs performances. Vous pouvez interagir avec Snowflake à l’aide d’un navigateur Web, de la ligne de commande, de plates-formes d’analyse et d’autres pilotes pris en charge.
Même si Snowflake est préféré pour sa capacité à exécuter des requêtes qui ne sont pas possibles avec d’autres solutions, il offre les meilleures créations de tableaux de bord ; vous devez coder des fonctions et des routines personnalisées.
Snowflake est populaire parmi les entreprises de taille moyenne qui n’ont pas besoin d’effectuer des opérations d’écriture et de traitement à grand volume ou qui nécessitent une cohérence sur de gros volumes de données.
Base de données SQL Azure
Ce produit est une base de données gérée en tant que service disponible en tant que section de Microsoft Azure, la plate-forme de cloud computing. Si votre organisation utilise les outils commerciaux de Microsoft, cela pourrait être une sélection naturelle pour vous.
La base de données Azure SQL est prédominante pour l’hébergement basé sur le cloud avec un parcours utilisateur interactif allant de la création de serveurs SQL à la configuration des bases de données. Il est également largement préféré en raison de son interface facile à utiliser et de ses nombreuses fonctionnalités de manipulation des données. En outre, il est évolutif pour réduire les coûts et optimiser les performances en cas de faible utilisation.
En revanche, il n’est pas conçu pour de grandes charges de données. Il est adapté aux charges de travail de traitement des transactions en ligne (OLTP) et gère de grands volumes de processus de lecture et d’écriture de centres commerciaux.
Cet outil serait un choix préféré si votre entreprise traite des requêtes simples et de petites charges de données. Cependant, ce n’est pas le meilleur si votre entreprise a besoin d’une puissance de feu analytique importante.
Synapse azur
Cette section de la plate-forme Azure est orientée vers l’analyse et combine plusieurs services tels que l’intégration de données, l’entreposage de données et l’analyse de données volumineuses. Bien qu’il semble similaire à la base de données Azure SQL, il est différent.
L’analyse Azure Synapse est évolutive pour les grandes tables de données basées sur son informatique distribuée. Il s’appuie sur le MPP (mentionné au début, revisitez si vous ne l’avez pas compris) pour exécuter rapidement de gros volumes de requêtes complexes sur plusieurs nœuds. Avec Synapse, l’accent est mis sur la sécurité et la confidentialité.
Bien qu’il s’agisse d’une option standard pour les entreprises qui utilisent déjà les outils Microsoft, il est difficile de l’intégrer à des produits autres que des entrepôts de données d’autres sociétés. Le service peut parfois être bogué car il est constamment mis à jour.
Azure Synapse est conçu pour le traitement analytique en ligne et est donc préférable pour le traitement de grands ensembles de données en temps réel. Vous pouvez envisager d’utiliser Azure Synapse sur SQL si les données de votre entrepôt sont plus importantes qu’un téraoctet
Éclair de feu
Alors qu’il était encore nouveau dans le domaine. Firebolt prétend être un entrepôt de la future génération fonctionnant 182 fois plus vite que les systèmes basés sur SQL. Firebolt est rapide car il utilise de nouvelles techniques d’analyse et de compression des données.
Au cours de ses requêtes, il accède à de petites plages de données à l’aide d’index, contrairement à d’autres entrepôts de données qui utilisent des partitions et des segments entiers, libérant ainsi la bande passante de votre réseau. Il est évolutif et peut interroger de grands ensembles de données à des vitesses impressionnantes.
Bien qu’il soit nouveau sur le marché, il ne s’intègre pas à l’ensemble de l’écosystème (qui est vaste) des plates-formes d’entreprise et des outils d’intelligence. Cependant, le problème est facilement résolu à l’aide d’un outil spécifique d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour canaliser les données vers et depuis l’entrepôt.
Les puissances de stockage et de calcul de Firebolt sont séparées, ce qui le rend économique pour les grandes et les petites institutions. Il est préférable pour les entreprises qui ont besoin d’analyses rapides, bien que des analystes de données internes expérimentés soient nécessaires.
Choisir le bon entrepôt de données cloud
Si vous avez besoin d’un entrepôt de données cloud et que vous en voulez un bon, tenez compte de la taille de votre organisation et de la façon dont vous gérez les données. Si vous possédez une petite organisation qui gère de petites tailles de données et avec peu ou pas de ressources humaines pour gérer le secteur de l’analyse de données, comme certains sites de commerce électronique, vous voudrez plutôt choisir une maison de données facile à utiliser et rentable. de performance prospective.
D’un autre côté, si vous dirigez une grande organisation qui a besoin d’un ensemble particulier de données, vous êtes obligé de faire face à un compromis. Le compromis est une description détaillée selon le théorème CAP qui stipule que toute donnée distribuée garantit la sécurité, la disponibilité et la tolérance de partition (c’est-à-dire la protection contre les pannes). Dans la plupart des cas, chaque organisation aura besoin d’une tolérance partielle laissant le compromis entre cohérence et disponibilité.
Vous pouvez désormais consulter les outils d’intégration de données les plus fiables.