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La consolidation des données

La consolidation des données

Principes

Les informations, les données, qui seront à la base du système décisionnel, proviennent souvent de multiples systèmes d’information de l’entreprise, et une application décisionnelle constitue le plus souvent un entrepôt de données, un datawarehouse, en puisant les données de plusieurs sources dans l’entreprise.

Il y a de nombreuses raisons à cette étape de consolidation :

  • La centralisation : il serait très difficile, et parfois impossible, d’accéder aux données dans les différents systèmes où elles se trouvent à l’origine, les référentiels : problèmes d’interconnexions réseaux, de débits, mais également de disparités de protocoles et d’interfaces.
  • L’unification : le datawarehouse réunit les données dans un système unique, une modélisation unifiée, des interfaces identiques. Il permet de créer des liens entre des données à l’origine hétérogènes.
  • Les ressources informatiques : les applications décisionnelles peuvent être gourmandes en CPU, disque, mémoire, et les référentiels en place ne sont pas dimensionnés pour supporter ces nouveaux traitements.
  • La spécialisation : les applications décisionnelles ont des besoins spécifiques, qui ne pourront être satisfaits par les référentiels en place dans l’entreprise.
  • Le datawarehouse est une base de données de consolidation, souvent une base relationnelle relativement standard, mais qui doit accueillir et manipuler de gros volumes d’information. Ce peut être une base de données open source ( MySql, PostgreSql, …) comme une base commerciale ( Oracle, SQL-Server).
La consolidation des données

Le datawarehouse concentre de l’information décisionnelle issue de différents systèmes d’information de l’entreprise.

Organisation

Comme évoqué précédemment, cette nouvelle base de données au sein de l’entreprise n’est pas créée pour les bienfaits d’une application opérationnelle directement liée à l’activité de l’entreprise (ex : système comptable, base de données RH, base de données des commerciaux, …). Le datawarehouse ne va stocker que les informations clefs de l’entreprise et ne sera dédié qu’aux requêtes d’analyse et de reporting.

L’entreprise pourra ainsi analyser ses données sans diminuer les performances de ces outils de production courants.

La base décisionnelle va être modélisée dans le but de faciliter les « requêtes ». On parle de modélisation décisionnelle en flocon ou en étoile.

Les tables ne vont être reliées que par un seul champ clef afin d’aider aux performances de requêtes et certaines informations de type « liste de valeurs » vont être répétées de multiples fois dans les tables de dimension.

Comme toute modélisation de base de données, cette étape est cruciale dans la réussite d’un projet décisionnel. La modélisation doit être évolutive afin de facilement recevoir de nouveaux « datamarts » à l’avenir et assurer une réelle pérennité à l’entreprise en historisant un grand nombre d’informations.

Le datawarehouse se doit d’avoir une durée de vie plus longue que les outils de production. En effet, eux peuvent évoluer, voire être remplacés. Dans ce cas, le datawarehouse assure la mémoire de l’entreprise, et seules les interfaces de chargement de ce datawarehouse seront mises à jour.