Qu’est-ce qu’un Datamart / Datawarehouse ?

Introduction au concept de Datamart

Le datamart est un terme essentiel dans le monde de l’analyse de données et du Business Intelligence (BI). Il s’agit d’une sous-section d’un entrepôt de données, c’est-à-dire d’une base de données spécialisée qui stocke un segment d’informations d’une entreprise.

Alors qu’un data warehouse peut être considéré comme une immense bibliothèque de données de l’entreprise, un datamart peut être vu comme une section spécifique de cette bibliothèque, organisée autour d’un sujet particulier, tel que les ventes, le marketing ou les ressources humaines.

Dans cet article, nous explorerons ce qu’est un datamart, à quoi il sert, et pourquoi il est si important pour les organisations qui souhaitent tirer parti de leurs données pour prendre des décisions éclairées et améliorer leurs opérations.

Définition d’un datamart?

Un datamart est conçu pour répondre aux besoins des utilisateurs dans un domaine fonctionnel particulier. Il est orienté sujet et structuré pour faciliter la reporting et l’analyse. Par exemple, un datamart de vente contiendrait des données liées uniquement aux transactions de vente, aux clients et aux produits vendus.

La mise en place d’un datamart peut se faire à moindre coût et plus rapidement que la création d’un entrepôt de données complet, ce qui le rend attrayant pour les départements spécifiques souhaitant améliorer leur analyse de données sans attendre une solution d’entreprise à grande échelle.

Avantages du Datamart

Les avantages principaux de l’implémentation d’un datamart incluent :

• Performance : étant plus petit et ciblé, les requêtes sont généralement plus rapides qu’avec un entrepôt de données.
• Simplicité : il est plus facile à comprendre et à utiliser par les utilisateurs métier car il est spécifique à leur domaine.
• Agilité : Les datamarts peuvent être développés et mis en œuvre en moins de temps que les entrepôts de données, permettant des retours sur investissement plus rapides.
• Flexibilité : ils peuvent être ajustés ou étendus plus facilement pour répondre à des besoins de reporting changeants.
• Relevabilité : ils tendent à être plus pertinents et regroupent des données utiles pour des analyses spécifiques.

Types de Datamart

Il existe plusieurs manières de catégoriser les datamarts, mais ils sont souvent divisés en trois types principaux basés sur leur méthode de sourcing d’informations :

• Indépendant : un datamart qui est créé sans utiliser de data warehouse comme source de données. Il est généralement petit et géré par un seul département.
• Dépendant : un datamart qui est construit en utilisant les données d’un data warehouse existant, garantissant la cohérence et la qualité des données entre les différentes parties de l’organisation.
• Holistique : un datamart qui combine des données de différentes sources, y compris des entrepôts de données et des bases de données opérationnelles externes. Il s’agit d’une approche plus complexe mais potentiellement plus complète.

Comparaison entre Datamart et Datawarehouse

Qu’est-ce qu’un Data Warehouse?

Un data warehouse est une base de données centralisée conçue pour soutenir les processus de décision au sein d’une entreprise. Il est optimisé pour la lecture, l’agrégation et l’analyse de grandes quantités de données historiques en provenance de sources hétérogènes. Il fournit une vue d’ensemble complète des activités d’une entreprise sur une longue période.

Qu’est-ce qu’un Datamart?

Quant à lui, un datamart est une sous-section d’un data warehouse. Il se destine à un département spécifique, une fonction ou un ensemble de données lié à un sujet spécifique, comme les ventes ou les ressources humaines. Un datamart contient moins de données que le data warehouse et est conçu pour répondre rapidement à des requêtes sur mesure pour un groupe d’utilisateurs précis.

Différences clés de conception et d’utilisation

La principale différence entre un data warehouse et un datamart est leur échelle et leur portée. Un data warehouse stocke une grande quantité de données concernant toute l’entreprise, tandis qu’un datamart se concentre sur un seul aspect de l’entreprise. Voici quelques-uns des traits distinctifs :

• Étendue des données: Un data warehouse a une échelle et une portée plus large et est donc plus coûteux et complexe à maintenir. En revanche, un datamart, ciblant un domaine spécifique, est moins coûteux et plus facile à gérer.
• Performance: Les datamarts peuvent souvent fournir des résultats de requêtes plus rapidement en raison de leur spécialisation et de la quantité moindre de données à traiter.
• Structure: Le data warehouse intègre des données provenant de multiples sources et les homogénéise, alors qu’un datamart est souvent construit autour d’une source de données unique ou un petit ensemble de sources étroitement liées.
• Utilisateurs: Les data warehouses sont généralement utilisés par les analystes de données qui doivent avoir une vision complète de l’entreprise, tandis que les datamarts servent des utilisateurs spécialisés dans un domaine spécifique.

Choisir entre Datamart et Data Warehouse

La décision de se concentrer sur un data warehouse ou un datamart dépendra largement des besoins spécifiques de l’organisation. Un data warehouse est idéal pour les entreprises exigeant une analyse détaillée et complète de l’ensemble de leurs données. Un datamart, par ailleurs, peut être suffisant pour des besoins ciblés et si le budget est un problème, offrant des avantages en termes de simplicité et de coût.

Technologies et acteurs du marché

Sur le marché, différentes solutions de data warehouses et datamarts sont proposées par des acteurs majeurs du secteur des technologies de l’information, tels que Oracle, Microsoft avec son service Azure, Amazon avec AWS, Google Cloud Platform, et d’autres fournisseurs de solutions d’entreposage de données et de business intelligence.

En somme, bien que les datamarts et les data warehouses puissent parfois être perçus comme interchangeables, ils jouent en fait des rôles très différents dans la stratégie de gestion des données d’une entreprise. La prise de décision doit donc se faire sur la base d’une compréhension solide de ces différences, et doit toujours être alignée sur les objectifs et les capacités organisationnelles.

Utilisations des Datamarts

Les datamarts ont diverses applications dans le domaine de la gestion de données :

• Analyse Sectorielle: Un datamart peut être utilisé pour consolider les données relatives à un secteur d’activité particulier, comme les ventes, le marketing ou la finance, permettant une analyse approfondie des performances et des tendances spécifiques.
• Gestion de Projets: Pour les équipes projet, un datamart peut fournir des informations critiques concernant l’avancement, les ressources, les dépenses et la conformité aux délais préalablement définis.
• Marketing Personnalisé: Les équipes de marketing peuvent s’en servir pour cibler plus précisément les clients en analysant les données démographiques, les habitudes d’achat et les préférences collectées.
• Rapports Réglementaires: Des datamarts dédiés peuvent être mis en place pour simplifier les processus de reporting et d’audit internes ou externes en rassemblant toutes les données nécessaires pour être en conformité avec les réglementations.

La réussite de la mise en œuvre d’un Datamart repose également sur l’engagement et la formation des utilisateurs, garantissant ainsi qu’ils comprennent comment utiliser le système pour obtenir l’information voulue, et ce, de manière autonome. Il est aussi crucial d’assurer une gouvernance des données efficace et un alignement avec les politiques de sécurité et de confidentialité de l’entreprise.

Un Datamart bien conçu et correctement implémenté peut devenir un atout puissant pour une entreprise, facilitant l’accès à l’information, améliorant la prise de décision et augmentant l’agilité de l’organisation. En mettant l’accent sur les étapes clés de sa mise en œuvre et en priorisant les besoins des utilisateurs finaux, les entreprises peuvent maximiser les avantages de leurs Datamarts et les intégrer efficacement à leur stratégie globale de gestion de données.