Entreposage de données

Qu’est-ce que l’Entreposage de données?

L’entreposage de données peut être défini comme le processus de collecte et de stockage de données provenant de diverses sources et de gestion de l’informatique pour fournir des informations commerciales précieuses. Il peut également être appelé stockage électronique, où les entreprises stockent une grande quantité de données et d’informations. C’est un élément essentiel d’un système d’informatique décisionnelle qui implique des techniques d’analyse de donnéesanalytique des donnéesl’analyse des données est la science de l’analyse des ensembles de données brutes afin de tirer une conclusion concernant les informations qu’ils détiennent..

 Entreposage de données - Fonctionnement

L’entreposage de données est un mélange de technologies et de composants qui permettent une utilisation stratégique des données. Il s’agit de la collecte électronique d’un volume important d’informations par une organisation destinée à l’interrogation et à l’analyse plutôt qu’au traitement des transactions. L’entreposage de données est une méthode permettant de traduire les données en informations et de les rendre accessibles aux consommateurs en temps opportun pour faire la différence.

Résumé

  • L’entreposage de données peut être défini comme le processus de collecte et de stockage de données à partir de diverses sources et de gestion pour fournir des informations commerciales précieuses.
  • Le processus est un mélange de technologies et de composants qui permettent une utilisation stratégique des données.
  • L’entreposage des données doit être effectué de manière à ce que les données stockées restent sécurisées, fiables et puissent être facilement récupérées et gérées.

Comprendre l’entreposage de données

L’analyse de données est utilisée pour fournir des informations plus approfondies sur la performance d’une organisation en comparant des données combinées provenant de diverses sources de données hétérogènes. Un entrepôt de données exécute des requêtes et des analyses sur les données historiques obtenues à partir de ressources transactionnelles.

L’idée de l’entreposage de données a été développée dans les années 1980 pour aider à évaluer les données détenues dans des systèmes de bases de données non relationnelles. Il a été conçu pour permettre aux entreprises d’utiliser leurs données archivées pour les aider à obtenir un avantage d’entreprise. Le vaste volume de données dans les centres de données provient de divers endroits, tels que les communications, les ventes et les finances, les applications basées sur les clients et les réseaux de partenaires externes.

Toutes les données qui sont placées dans l’entrepôt ne changent pas et ne peuvent pas être modifiées car l’entrepôt de données analyse les incidents qui se sont déjà produits en se concentrant sur les modifications des données au fil du temps. L’entreposage des données doit être effectué de manière à ce que les données stockées restent sécurisées, fiables et puissent être facilement récupérées et gérées.

Étapes de l’entreposage de données

Les étapes suivantes sont impliquées dans le processus d’entreposage de données:

  1. Extraction de données – Une grande quantité de données est recueillie à partir de diverses sources.
  2. Nettoyage des données – Une fois que les données sont compilées, elles passent par un processus de nettoyage. Les données sont analysées pour détecter les erreurs et toute erreur trouvée est corrigée ou exclue.
  3. Conversion des données – Après le nettoyage, le format passe de la base de données à un format d’entrepôt.
  4. Stockage dans un entrepôt – Une fois converties au format entrepôt, les données stockées dans un entrepôt passent par des processus tels que la consolidation et la synthèse pour faciliter et coordonner leur utilisation. À mesure que les sources sont mises à jour au fil du temps, plus de données sont ajoutées à l’entrepôt.

Avantages de l’entreposage de données

L’entreposage de données – lorsqu’il est mis en œuvre avec succès – peut bénéficier à une organisation des manières suivantes :

1. Avantage concurrentiel

Le retour sur investissement massif pour les entreprises qui ont introduit avec succès un entrepôt de données montre l’énorme avantage concurrentiel que la technologie apporte. L’avantage concurrenceavantage concurrenceun avantage concurrentiel est un attribut qui permet à une entreprise de surpasser ses concurrents. Il permet à une entreprise d’atteindre des marges supérieures en permettant aux décideurs d’accéder aux données qui peuvent révéler des informations auparavant indisponibles et inexploitées liées aux clients, aux demandes et aux tendances.

2. Augmentation de la productivité des décideurs

Le stockage des données augmente l’efficacité des décideurs métier en fournissant une archive interconnectée de données cohérentes, impartiales et historiques. L’entreposage de données permet d’intégrer les données de diverses structures conflictuelles dans une forme qui offre une vision plus claire de l’entreprise. En traduisant les données en informations utilisables, l’entreposage de données aide les gestionnaires de marché à effectuer des analyses plus pratiques, précises et fiables.

3. Prise de décision rentable

L’entreposage de données conserve toutes les données au même endroit et ne nécessite pas beaucoup de support informatique. Il est moins nécessaire de disposer d’informations externes sur l’industrie, ce qui est coûteux et difficile à intégrer.

Inconvénients de l’entreposage de données

Les problèmes suivants peuvent être associés à l’entreposage de données:

1. Sous-estimation des ressources de chargement des données

Souvent, nous ne parvenons pas à estimer le temps nécessaire pour récupérer, nettoyer et télécharger les données dans l’entrepôt. Cela peut prendre une grande partie du temps de production global, bien que certaines ressources soient en place pour minimiser le temps et les efforts consacrés au processus.

2. Problèmes cachés dans les systèmes sources

Les problèmes cachés associés aux réseaux sources qui alimentent l’entrepôt de données peuvent être détectés après des années de non-découverte. Par exemple, lors de la saisie de nouvelles informations sur la propriété, certains champs peuvent accepter des valeurs nulles, ce qui peut amener le personnel à saisir des données de propriété incomplètes, même si elles étaient disponibles et pertinentes.

3. Homogénéisation des données

L’entreposage de données traite également des formats de données similaires dans différentes sources de données. Cela peut entraîner la perte de certaines parties précieuses des données.

Ressources supplémentaires

Afin de vous aider à faire progresser votre carrière à votre plein potentiel, ces ressources supplémentaires vous seront très utiles:

  • Analyse des donnéesanalytique des donnéesl’analyse des données est la science qui consiste à analyser des ensembles de données brutes afin de tirer une conclusion concernant les informations qu’ils détiennent.
  • Python (en apprentissage automatique) Python (en apprentissage automatique) Python est un langage de programmation préféré pour la programmation en raison de ses vastes fonctionnalités, de son applicabilité et de sa simplicité. Il convient le mieux à l’apprentissage automatique
  • Ingénierie financièrel’ingénierie financière englobe un vaste domaine d’étude et de pratique multidisciplinaire qui, essentiellement, applique une approche d’ingénierie
  • Comment gratter des données de stock avec Pythoncomment gratter des données de stock avec Pythonles professionnels financiers qui cherchent à améliorer leurs compétences peuvent le faire en apprenant à gratter des données de stock avec le langage de programmation Python.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.