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L’entrepôt de données, ou data warehouse, est le socle de votre data d’entreprise

Stocker la data brute et la data transformée, voici les enjeux d’une bonne construction d’un duo data lake et data warehouse dans votre projet de Business Intelligence.

L’historisation de la data est le fondement d’une capacité à sortir des tendances et évolutions.

Si la data instantanée est déjà un indicateur essentiel, la capacité d’une entreprise à mesurer les évolutions de ses indicateurs détermine sa capacité à prendre les bonnes décisions, et garantir sa compétitivité.

Les étapes de mise en place d'un data warehouse

Identifier les sources de données

La construction d’un Data warehouse débute par le recensement des différentes sources de données de l’entreprise : ERP, CRM, logiciels métiers ou fichiers externes.

Collecter et centraliser les données

Les données sont extraites puis regroupées dans un environnement unique afin de consolider les informations provenant des différents outils.

Nettoyer et harmoniser les données

Les informations sont vérifiées, corrigées et standardisées pour éliminer les doublons, incohérences et erreurs de format.

Modéliser le Data warehouse

Les données sont organisées dans une structure adaptée à l’analyse décisionnelle afin de faciliter les croisements et les performances de requête.

Alimenter automatiquement la plateforme

Des flux automatisés sont mis en place pour actualiser régulièrement les données et garantir des analyses toujours à jour.

Exploiter les données dans les outils BI

Le Data warehouse alimente ensuite les solutions de Business Intelligence afin de construire des tableaux de bord, reportings et indicateurs de pilotage fiables.

Vos attentes autour de la création d'un data warehouse

Centraliser vos données dans un référentiel unique et fiable ?

Le data warehouse permet de regrouper l’ensemble de vos données au sein d’un entrepôt unique. Vous disposez d’une base de référence cohérente, consolidée et partagée, facilitant l’analyse et la prise de décision.

Disposer de données historiques et comparables dans le temps ?

L’entrepôt de données conserve l’historique de vos informations. Cette approche permet d’analyser les évolutions, de comparer les périodes et d’appuyer vos décisions sur une vision fiable et durable de vos données.

Sécuriser et fiabiliser l’exploitation de vos données ?

Le data warehouse structure les données selon des règles maîtrisées. Il garantit qualité, cohérence et sécurité des informations, tout en facilitant leur exploitation par les outils de BI et d’analyse.

Quelles solutions de Data warehouse propose Microsoft BI ?

Intégrateur Data Microsoft

Microsoft Fabric

Plateforme data unifiée Microsoft, de la collecte à la restitution. Réunit dans une seule plateforme ce qui était réparti entre plusieurs outils Microsoft : collecte des données, entrepôt, stockage et restitution Power BI. Une seule brique à administrer.

Intégrateur Data Microsoft

Azure Data Factory

Collecte et intégration de vos données, vers un entrepôt. Va chercher vos données là où elles se trouvent, applications installées localement comme logiciels en ligne, et les intègre dans votre entrepôt. C’est l’étape qui précède les tableaux de bord.

Intégrateur Data Microsoft

SQL Server BI

Entrepôt de données installé sur vos serveurs. Connecte, transforme et stocke vos données dans un entrepôt hébergé sur votre propre infrastructure. C’est l’option Microsoft historique, pour les organisations qui conservent leurs données en interne.

Construire un data warehouse fiable et évolutif

La mise en place d’un data warehouse nécessite une structuration et une méthodologie pour éviter les changements constants de mode de fonctionnement et le risque d’une non-évolutivité. Elle démarre par une phase d’analyse des sources de données existantes et des besoins métiers, afin de définir une architecture adaptée.

Les données sont ensuite intégrées, transformées et modélisées pour garantir cohérence et historisation.

Cette structuration permet de disposer d’un entrepôt de données fiable, évolutif et prêt à être exploité par les outils décisionnels.

Sécuriser votre projet BI d’entrepôt de données avec Koesio

Un projet de data warehouse engage des enjeux techniques, fonctionnels et organisationnels qui pèsent sur chaque étape d’un projet BI. Se faire accompagner par Koesio permet de les sécuriser une à une : du cadrage initial aux choix d’architecture, en passant par la modélisation et l’intégration des données. Nos experts apportent une vision globale, orientée usages, pour garantir la qualité, la performance et la pérennité de votre plateforme data.

Nous formons également vos équipes pour les rendre autonomes , gage de l’évolutivité de votre entrepôt et de son adoption durable comme socle de vos reportings.

Valoriser vos données avec la suite Microsoft BI

Microsoft Fabric et SQL Server jouent des rôles complémentaires dans la mise en place d’un entrepôt de données. SQL Server permet de stocker, structurer et historiser des données relationnelles de manière fiable et performante. Microsoft Fabric étend ces capacités en proposant une plateforme cloud unifiée intégrant ingestion, transformation, stockage analytique et exploitation BI, facilitant ainsi la valorisation des données à grande échelle.

En résumé, SQL Server constitue une brique centrale pour la construction d’un data warehouse relationnel pour apporter stabilité, fiabilité et maîtrise des données. Microsoft Fabric complète et modernise l’entrepôt de données pour faciliter l’industrialisation, la scalabilité et la valorisation rapide de la donnée.

Questions fréquentes autour du data warehouse

Data warehouse ou data lake : quelle différence ?

Un data warehouse stocke des données structurées et déjà transformées, prêtes pour l’analyse décisionnelle. Un data lake conserve des données brutes, dans leur format d’origine, pour des usages plus larges comme la data science ou l’IA. Les deux sont complémentaires et peuvent coexister au sein d’une même architecture, c’est le cas dans Microsoft Fabric, qui réunit entrepôt et data lake (OneLake).

SQL Server ou Microsoft Fabric pour mon entrepôt de données ?

Les deux permettent de construire un entrepôt, mais répondent à des contextes différents. SQL Server héberge un entrepôt relationnel sur votre propre infrastructure : c’est l’option des organisations qui conservent leurs données en interne. Microsoft Fabric est une plateforme cloud unifiée (ingestion, stockage, restitution Power BI) pensée pour industrialiser et faire évoluer votre entrepôt à grande échelle. Le bon choix dépend de votre stratégie d’hébergement et de vos volumes ; un audit permet de trancher selon votre contexte.

Combien coûte la mise en place d’un data warehouse ?

Il n’existe pas de tarif unique. Le budget dépend du nombre de sources à connecter, du volume de données, de la complexité de la modélisation, du mode d’hébergement (cloud ou sur vos serveurs) et des licences nécessaires. Un audit initial cadre le périmètre pour établir un chiffrage réaliste, adapté à votre projet.

Pourquoi un data warehouse plutôt que ma base de données actuelle ?

Vos bases opérationnelles (ERP, CRM) sont conçues pour la saisie et les transactions du quotidien, pas pour l’analyse. Le data warehouse regroupe et historise vos données dans une structure dédiée au décisionnel : vous analysez sans ralentir vos applications métier, et vous conservez l’historique même si vous changez d’outil demain.

Et si on se rencontrait ?

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Construisez un data warehouse performant pour piloter vos décisions

Centralisez, structurez et valorisez vos données avec une solution adaptée à vos enjeux métier. Demandez votre devis personnalisé et sécurisez la mise en place d’un entrepôt de données fiable, évolutif et prêt pour la Business Intelligence.

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Questions fréquentes autour du data warehouse

Data warehouse ou data lake : quelle différence ?

SQL Server ou Microsoft Fabric pour mon entrepôt de données ?

Combien coûte la mise en place d’un data warehouse ?

Pourquoi un data warehouse plutôt que ma base de données actuelle ?

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