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L’entrepôt de données, ou datawarehouse, 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 datawarehouse

Identifier les sources de données

La construction d’un Datawarehouse 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 Datawarehouse

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 Datawarehouse 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 ?

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 ware house engage des enjeux techniques, fonctionnels et organisationnels qui ne sont pas neutres sur la chaine des étapes de mise en place d’un projet BI. Se faire accompagner par Koesio permet de sécuriser chaque étape, du cadrage initial aux choix d’architecture, en passant par la modélisation et l’intégration des données. Les experts Koesio apportent une vision globale, orientée usages, afin de garantir la qualité, la performance et la pérennité de la plateforme data.

Elles assurent un chapitre de formation et d’autonomie aux équipes pour s’assurer de l’évolutivité et de l’intégration du projet de BI comme élément de repère de la construction des reportings de données.

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.

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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