Data Warehouse
Un Data Warehouse est un entrepôt centralisé qui rassemble des données structurées provenant de plusieurs systèmes afin de produire des analyses historiques, des indicateurs cohérents et des rapports décisionnels fiables.
Comment cela fonctionne
Les données issues des applications métier sont extraites, contrôlées et harmonisées avant d’être organisées dans des modèles adaptés à l’analyse. Le Data Warehouse conserve généralement l’historique, sépare les traitements analytiques des applications opérationnelles et applique des règles de gestion communes. Les utilisateurs l’interrogent ensuite au moyen d’un outil de Business Intelligence, d’un notebook ou d’une couche sémantique.
Exemple concret
Un groupe international peut réunir dans un même entrepôt les ventes, les clients, les stocks et les budgets de chaque pays. Les directions disposent alors d’une définition commune du chiffre d’affaires et peuvent comparer les périodes sans rapprocher manuellement plusieurs fichiers.
Principaux avantages
- Vision consolidée et historisée
- Indicateurs gouvernés
- Performance adaptée au reporting
Points de vigilance
- Modélisation initiale exigeante
- Coût de maintenance
- Délai d’intégration des nouvelles sources
Questions fréquentes
Quelle différence avec une base opérationnelle ?
Une base opérationnelle exécute les transactions courantes. Un Data Warehouse est optimisé pour consolider l’historique et répondre à des requêtes analytiques complexes.
Faut-il encore un Data Warehouse dans le cloud ?
Oui. Le cloud change l’élasticité et l’exploitation technique, mais le besoin de modèles cohérents, de qualité et de gouvernance demeure.
Termes associés
Pour approfondir : Microsoft Learn - Data warehousing