Datawarehousing

Un entrepôt de données, ou data warehouse, est une base de données regroupant l’ensemble des données fonctionnelles d’une entreprise (ventes, achats, paie, marketing, etc.). Son but est de fournir un ensemble de données servant de référence unique, utilisée pour la prise de décisions dans l’entreprise par le biais de statistiques et de rapports réalisés via des outils de reporting.

Les données sont stockées en deux familles: les faits, qui sont des données de base à un niveau de détail plus ou moins fin (ex: ligne d’un ticket de caisse, mouvement comptable ou ligne d’une facture téléphonique) et les dimensions, qui sont des axes d’analyse des faits (ex: la dimension temps, la dimension produits, la dimension clients). Des faits de différents domaines peuvent évidemment avoir une ou des dimensions en commun. Ceci peut aussi permettre de croiser des domaines, par exemple: les ventes, les prévisions de ventes et les stocks peuvent être croisés pour obtenir des prévisions de stocks.

Dans les faits se trouvent des indicateurs, qui sont les éléments que le décideur suivra pour piloter son activité. Un exemple d’indicateur: le nombre d’appels téléphoniques reçus par un call center.

L’avantage du stockage des données sous cette forme est la performance des requêtes d’interrogation de ces données.
Exemple de requête simple : dans le prêt-à-porter, le décideur peut demander à savoir instantanément le nombre d’article vendus (indicateur) par mois sur les douze derniers mois (dimension temps) par ligne de produits (dimension produit) par pays, région et ville (dimension géographie) afin d’en extraire des tendances. Ceci peut être affiché dans un tableau de bord, voir le chapitre Reporting & Analyse.

Le data warehouse est donc une collection de données orientées métier, intégrées, non volatiles et historisées, organisées pour le support d’un processus d’aide à la décision.

Les données en aval du data warehouse sont ensuite utilisées de deux manières: elles peuvent être agrégées en datamarts qui sont des “vues” métier à des niveaux pertinents de détail afin d’en augmenter encore les performances d’interrogation pour de l’analyse à la demande (ad hoc), et/ou utilisées dans des rapports et tableaux de bord.