UNE magasin de données est un référentiel de données conçu pour un ensemble particulier de travailleurs du savoir. Il y a beaucoup de tendance à confondre un Data Mart avec un entrepôt de données. Les deux sont souvent utilisés incorrectement comme synonymes.
Crédits photos: Agsandrew
Mais Non seulement les Data Mart et les entrepôts de données sont les seuls termes liés aux bases de données et au big data Que pouvons-nous trouver? Les bases de données sont devenues autre chose que des tableaux structurés pour stocker et récupérer des informations. Le Outils d'analyse de big data Transformer les bases de données en nouvelles plateformes analytiques.
L'architecture évolue et croît rapidement en réponse au besoin de fournir une intelligence d'entreprise pour une prise de décision efficace.
Pour aider à comprendre tous ces termes, nous essaierons de les définir et d'approfondir leurs différences.
Data Mart et autres architectures de Big Data
Où stockez-vous vos données? Pouvez-vous choisir entre un lac de données et un entrepôt de données traditionnel? Connaissez-vous les possibilités du Data Mart? Voulez-vous découvrir les avantages du cube de données?
Dans les lignes suivantes, vous trouverez les réponses à toutes ces questions:
- Data Mart: est un sous-ensemble des données stockées dans un Data Warehouse, destiné à répondre aux besoins d'un segment commercial particulier. Cette zone de classification des données se concentre sur l'information, atteignant un ajustement maximal à la finalité des utilisateurs de l'unité commerciale. Son principal avantage est sa contribution à la prévention des licenciements.
- Entrepôt de données: un entrepôt de données est le moyen de connecter la base de donnéesUne base de données est un ensemble organisé d’informations qui vous permet de stocker, Gérez et récupérez efficacement les données. Utilisé dans diverses applications, Des systèmes d’entreprise aux plateformes en ligne, Les bases de données peuvent être relationnelles ou non relationnelles. Une bonne conception est essentielle pour optimiser les performances et garantir l’intégrité de l’information, facilitant ainsi la prise de décision éclairée dans différents contextes.... avec les besoins analytiques de l'organisation. Ce référentiel est conçu pour couvrir toutes les ressources de données d'une organisation.. Sa structure facilite l'extraction des données, leur traitement et leur mise à disposition ultérieure pour l'utilisateur. Parmi ses avantages, il y a l'alimentation des Data Marts, ainsi que les couches de traitement et d'analyse de manière directe.
- Lac de données: Cette approche de stockage profite de l'hétérogénéité des données et de leurs sources, pour enrichir les capacités analytiques des profils les plus spécialisés de l'organisation. Ceci est une approche plus fluide qu'un entrepôt de données traditionnel dans lequel les entrepôts de données conservent leurs formats et structures originaux. Son point fort est l'évolutivité illimitée.
- Cube de données: Cette application parvient à placer les données dans des matrices à trois dimensions ou plus, permettant une meilleure visibilité de tous leurs attributs. L'avantage de travailler avec des cubes de données est que les travailleurs du savoir peuvent s'y fier pour créer des volumes de données leur permettant d'approfondir l'information et de stimuler la découverte.
La rigidité des systèmes d'information traditionnels appartient au passé, laissant place à une nouvelle ère où l'intégration des bases de données avec le Big Data donne lieu à des architectures flexibles et très polyvalentes, représentées par le Data Mart, le Data Lake, le Data Cube et le Data Warehouse.
Il est désormais possible pour toute organisation de créer des systèmes d'information qui répondent aux besoins de tous les utilisateurs, offrant l'intelligence d'affaires dans les conditions requises et soutenant le développement des entreprises.
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