Entrepôt de données
L'entrepôt de données, ou datawarehouse, est une méthode spécifique de l'informatique décisionnelle, issue d'un constat simple : les données de l'informatique de production (également appelée « transactionnelle »), notamment les progiciels de gestion intégrés (ou ERP, Enterprise Ressource Planning) ne se prêtent pas à une exploitation dans un cadre décisionnel.
Les systèmes de production sont construits dans le but de traiter des opérations individuelles qui peuvent impliquer différents métiers de l'entreprise et surtout, sans se préoccuper de leur compilation dans le temps. À l'inverse, les sytèmes décisionnels doivent permettre l'analyse par métiers ou par sujets et le suivi dans le temps d'indicateurs calculés. Il est donc souvent indispensable de séparer ces deux mondes et repenser les schémas de données, ce qui implique l'unification des différents gisements de données de l'entreprise en un entrepôt de données global (datawarehouse) ou restreint par sujet/métiers (datamart).
Un datawarehouse se caractérise donc par :
- des données orientées sujet d'analyse (ou « dimension »)
- des données non volatiles. C'est-à-dire en lecture seule, avec une conservation de l'historique et de leur évolution
- des données épurées ou transformées par :
- un filtrage et une validation des données (les valeurs incohérentes doivent être rejetées)
- un codage : une donnée représentée différemment d'un système de production à un autre impose le choix d'une représentation unique.
Le datawarehousing est donc un processus en perpétuelle évolution. Sous cet angle, on peut finalement voir le datawarehouse comme une architecture décisionnelle capable à la fois de gérer l'hétérogénéité et le changement et dont l'enjeu est de transformer les données en informations directement exploitables par les utilisateurs du métier concerné.
Citation
« Un datawarehouse ne s'achète pas, il se construit.» (Citation généralement attribuée à Bill Inmon, un des précurseurs du concept de datawarehouse))