En intelligence d’affaires, l’entrepôt de données, aussi appelé base de données décisionnelle ou data warehouse en anglais, désigne l’endroit où sont emmagasinées toutes les informations pertinentes aux prises de décisions en entreprise.

Par opposition à la simple base de données, l’entrepôt de données ne fait pas que regrouper des données, il les croise entre elles afin d’en dégager des tendances, des liens, des rapports et des conclusions servant à mieux orienter les décisions d’affaires des dirigeants. Également, l’entrepôt de données est utile pour procéder à l’optimisation des données, c’est-à-dire à exploiter le data au maximum afin d’en tirer les meilleures conclusions possibles et d’en faire profiter l’organisation pour laquelle on travaille.

Quels sont les principes de fonctionnement du data warehouse ?

Dans un entrepôt de données, les informations sont :

• Classées par thématique ou champ d’activité (par exemple : client, fournisseur, etc.) ;
• Historiées, c’est-à-dire classées dans le temps ;
• Non modifiables, c’est-à-dire qu’une fois qu’elles sont entrées, elles ne peuvent plus être supprimées ni modifiées.

Données non volatiles

En effet, lorsqu’on lance une requête, on doit toujours être capable de retrouver les mêmes résultats de recherche dans le temps. Cela permet de procéder à des analyses comparatives efficaces qui tiennent compte de la réalité et de suivre l’évolution des données dans le temps sans que les résultats des analyses ne soient biaisés par les nouvelles données qui écrasent les anciennes.

Ainsi, dans une base de données décisionnelle, toutes les données sont datées et numérotées afin que celles-ci conservent leur caractère unique.

Comment sont collectées et transférées les données?

Les informations qui atterrissent dans les bases de données décisionnelles sont collectées et transférées par l’entremise d’applications et d’outils ETL, soit des logiciels qui extraient, téléchargent et transforment les données (Extract-Transform-Load en anglais) en vue de les rendre significatives et de les analyser selon différentes perspectives, axes ou dimensions.

En effet, c’est à partir de différentes bases de données hétérogènes (fichiers Excel, fichiers textes, fichiers XML, etc.) que les applications ETL rassembleront le tout pour le transférer dans le nouveau data warehouse.

Analyse de données selon plusieurs axes (OLAP)

Une fois les données collectées, elles sont par la suite analysées selon plusieurs axes en vue d’aider la direction à avoir une vue d’ensemble transversale sur les activités de la firme. On appelle ce procédé Online Analytical Processing en anglais (OLAP).

Quelle est la valeur ajoutée du data warehouse ?

Le data warehouse offre de multiples avantages aux entreprises qui décident de l’utiliser pour exploiter leur data. En effet, les entrepôts de données permettent de résoudre des problèmes en établissant des liens entre des informations contradictoires, par exemple, ou en pointant des endroits qui nécessitent des corrections ou améliorations. On peut entre autres se servir de ces outils informatiques pour détecter les fraudes en croisant plusieurs données.

L’entrepôt de données permet en général aux gestionnaires de gagner du temps et de l’argent en produisant des analyses et des rapports statistiques rapides et précis, d’avoir accès aux données rapidement et d’effectuer des prévisions justes et réalistes des ventes ou du prochain chiffre d’affaires.

Pour en savoir plus sur les fonctionnalités et les avantages des entrepôts de données, n’hésitez pas à contacter les experts de Thoransoft.