McKinsey prévoit que, d‘ici à 2025, les employés de toutes les organisations exploiteront les données dans chaque processus, décision et interaction au travail.
Pour ce faire, les organisations auront besoin d‘une architecture de données efficace où les données structurées sont facilement accessibles pour l‘analyse. Bien que l‘architecture varie d‘une organisation à l‘autre, elle aura un point commun : un dépôt central pour de grands volumes de données structurées, également connu sous le nom d‘entrepôt de données.
Avec un entrepôt de données, les données proviennent de sources internes et externes via des processus ETL et sont utilisées par les analystes de données pour améliorer les processus d‘entreprise et la prise de décision. Vous pouvez utiliser un entrepôt de données personnalisé et le stocker sur site. Vous pouvez également utiliser un entrepôt basé sur cloud, tel que Snowflake.
Examinons Snowflake, ce qu‘il peut faire pour vous et pourquoi vous avez besoin d‘un entrepôt de données en général.
Qu‘est-ce qu‘un flocon de neige ?
Snowflake est un site de données basé sur cloud- plateforme qui propose l‘entreposage de données comme service principal. Chaque client de Snowflake a accès à un entrepôt virtuel dédié, qu‘il construit en fonction de ses besoins en matière de stockage et de traitement. Ensuite, ils migrent leurs données vers l‘entrepôt et mettent en œuvre une nouvelle architecture de données, ce qui fait que toutes les canalisations de données aboutissent au dépôt de données central.
Pour utiliser Snowflake, il vous suffit de souscrire à un plan de paiement à l‘utilisation, de configurer votre entrepôt virtuel en fonction de vos besoins et de commencer à migrer les données vers votre nouvel entrepôt. Il peut être déployé en quelques minutes.
Voici quelques-unes des caractéristiques de l‘entrepôt de données Snowflake :
- Évolutivité - Snowflake utilise une architecture de traitement massivement parallèle (MPP), qui répartit les données sur une grappe de machines fonctionnant indépendamment les unes des autres. Cela permet à l‘entrepôt d‘évoluer en fonction des besoins, plusieurs fois par jour. Lorsque plusieurs utilisateurs traitent simultanément de gros volumes de données par lots ou en flux, le site plateforme se met à l‘échelle et vous dédie des ressources supplémentaires. Il est ensuite automatiquement redimensionné à la baisse.
- Fonctions de sécurité intégrées - Plusieurs mesures de sécurité sont intégrées au site plateforme, telles que l‘authentification multifactorielle pour tous les utilisateurs, le cryptage de bout en bout des données et la liste blanche d‘adresses IP.
- Déploiement sur plusieurs sitescloud - L‘entrepôt peut être déployé sur AWS, Azure et Google Cloud.
- Mises à jour logicielles automatisées - Les mises à jour logicielles du site plateforme sont déployées automatiquement, de sorte que vous n‘avez pas à craindre que le site plateforme devienne obsolète et incompatible avec les outils les plus récents de votre écosystème.
- La place de marché Snowflake - Outre le stockage et l‘informatique, Snowflake plateforme vous donne également accès à des données et à des applications que vous pouvez acheter par le biais de sa place de marché. Par exemple, si vous avez besoin d‘accéder à des données historiques sur les offres d‘emploi d‘entreprises publiques et privées, il vous suffit de les acheter dans la section RH de la place de marché.
En ce qui concerne le langage, Snowflake prend en charge le langage de requête structuré (SQL). Il prend également en charge les données semi-structurées dans le format JSON et d‘autres formats.
Avantages de l‘utilisation d‘un entrepôt de données
Cloud-Basé ou sur site, un entrepôt de données est un élément essentiel de l‘architecture de données de toute organisation. Bien qu‘il soit possible d‘avoir plusieurs pipelines de données et un écosystème de données complet sans entrepôt, il ne faut pas le faire, car vous passeriez à côté des avantages suivants :
Un meilleur contrôle de la qualité des données
Les entrepôts de données utilisent des schémas spécifiques pour stocker les données dans un format structuré - ce qui signifie que les données doivent passer par un processus de schéma sur écriture qui supprime les données non structurées, incomplètes ou dupliquées. Ce filtrage permet aux équipes de disposer de données de haute qualité qu‘elles peuvent utiliser pour prendre des décisions éclairées.
Vous pouvez soit intégrer des contrôles de qualité dans votre entrepôt de données, soit utiliser ses fonctions natives (comme celles de Snowflake) pour vous assurer que les données incomplètes ou inexactes ne sont pas retenues. Par exemple, vous pouvez définir des règles selon lesquelles tout enregistrement d‘e-mail ne contenant pas le symbole "@" ou toute information sur un produit sans son numéro d‘identification est rejeté.
Centralisation des données historiques
Si vous n‘utilisez pas d‘entrepôt de données, vous continuez à générer et à stocker des données historiques. Mais ces données sont stockées dans plusieurs bases de données et dispersées dans votre écosystème technologique.
Si les analystes doivent collecter des informations à partir de plusieurs bases de données, le risque d‘erreur humaine et d‘analyse inexacte augmente. Que se passe-t-il s‘ils oublient certains ensembles de données ou s‘il y a des données en double dans plusieurs silos ?
Avec un entrepôt de données, vous avez accès à toutes les données historiques en un seul endroit. En effet, toutes les données générées dans votre organisation sont idéalement stockées dans votre entrepôt.
Prenons l‘exemple de Netflix. Le site de streaming plateforme effectue des analyses prédictives sur des données historiques et recommande différentes émissions à chaque utilisateur. L‘algorithme utilisé tient compte de l‘historique de recherche et de visionnage de l‘utilisateur, de sa localisation, de sa démographie et d‘autres facteurs.
Si ces informations sont dispersées dans de multiples bases de données isolées au sein de l‘entreprise, il serait pratiquement impossible pour Netflix de faire des recommandations de contenu basées sur l‘activité de l‘utilisateur. L‘entrepôt de données de l‘entreprise lui permet d‘accéder à toutes les données des utilisateurs en un seul endroit, ce qui rend possible l‘analyse du comportement et la formulation de recommandations personnalisées pour chaque utilisateur.
Conformité des données
Lors du déploiement de votre entrepôt, il est d‘usage de fixer des règles de qualité des données et de définir des groupes d‘utilisateurs. Cette organisation de l‘architecture des données vous permet de contrôler vos pipelines de données, ce qui améliore la conformité.
Supposons que vous deviez vous conformer à la CCPA. L‘une des exigences pour se conformer à la CCPA est de cartographier toutes les données des consommateurs sous votre contrôle. Vous devez disposer d‘un registre complet des éléments suivants
- Les informations que vous recueillez sur les consommateurs.
- Comment le recueillir.
- Comment le conserver.
- L‘endroit où vous le stockez.
- Avec qui vous le partagez.
- La raison pour laquelle vous le partagez avec des parties prenantes externes (le cas échéant).
Sans entrepôt de données, il serait difficile de trouver les informations susmentionnées. Vous devriez chercher dans de multiples bases de données, dont certaines sont partagées avec des tiers, et tenir des registres détaillés des personnes ayant accès à ces informations. Avec un entrepôt de données, vous pouvez montrer aux organes directeurs où et comment vous stockez les informations et qui y a accès.
L‘entrepôt de données Snowflake est doté de fonctionnalités natives qui facilitent la mise en conformité avec de nombreuses réglementations, notamment HIPAA, FedRAMP, SOC 1 et SOC 2.
Utilisez le connecteur Snowflake de SnapLogic pour tirer le meilleur parti de votre entrepôt de données
Snowflake vous donne accès à un entrepôt de données virtuel dédié. Mais pour obtenir des données provenant de sources multiples dans cet entrepôt, vous avez besoin d‘une intégration plateforme.
Un iPaaS comme SnapLogic vous aidera à intégrer des sources de données internes et externes à votre entrepôt de données basé sur cloud et à vous assurer que vous disposez de toutes les données pertinentes dont vous avez besoin pour l‘analyse. Quelle que soit la complexité de votre architecture de données, une intégration plateforme peut aider toutes vos applications et bases de données à communiquer entre elles, gérer vos processus ETL et s‘assurer que vos données parviennent à votre entrepôt de données.
SnapLogic propose des connecteurs Snowflake prédéfinis pour vous aider à déployer facilement votre entrepôt basé sur cloud. Téléchargez la fiche technique pour en savoir plus.
