Entrepôt de données en français

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un système de stockage regroupant des données, conçu pour faciliter l'analyse et les applications d'intelligence d'affaires. Le terme ‘entrepôt de données’ renvoie au processus de création de ces ressources à partir de données existantes ou nouvelles. L’essor de l’entrepôt de données est relativement récent, émergent avec l’adoption croissante d’analyses par les entreprises et le besoin de garantir que les données collectées soient accessibles sous une forme finale pour des applications d'intelligence d'affaires, comme Power BI.

Mise en œuvre

Dans le développement d'un entrepôt de données, deux systèmes principaux sont utilisés, couramment appelés ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform). Ces systèmes exécutent les mêmes étapes, bien que leur ordre et la technologie utilisée puissent varier.

Les étapes clés de l'ETL

1. Extraction (Extract): Cette étape consiste à rassembler toutes les sources de données disparates qui seront réunies dans l'entrepôt. Cela peut inclure des bases de données existantes, des API, etc.
2. Transformation (Transform): Traditionnellement, cette étape vient après l'extraction. Les données collectées sont d'abord stockées dans une zone intermédiaire avant d’être transformées afin de répondre aux besoins des utilisateurs finaux.
3. Chargement (Load): Le chargement implique de stocker ou transférer les données transformées dans l'entrepôt de données. De nos jours, il est courant que les étapes de chargement et de transformation soient inversées. Avec l'avènement de l'informatique en nuage, la zone intermédiaire devient obsolète et tout le traitement se fait directement dans l'entrepôt de données.