Entrepôt de Données : Must Have ou Has Been ?

Dans un monde où la transformation numérique est cruciale pour la compétitivité, la gestion efficace des données est au cœur des préoccupations. Ce webinar, organisé par Thélio en partenariat avec Microsoft, explore la pertinence des entrepôts de données à l’ère du Big Data et du cloud.

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Une hégémonie disputée par de nouveaux entrants

L’objectif de ce webinar est de répondre à une question clé : les entrepôts de données sont-ils toujours essentiels ou obsolètes face aux nouvelles technologies de gestion des données, telles que les Datalakes ?

À travers une chronologie détaillée, les experts de Thélio et Microsoft décryptent l’évolution des entrepôts de données et proposent des solutions adaptées aux besoins actuels des entreprises. 

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De meilleurs diagnostics par la Data Science

L’intégration de la data science transforme les processus de diagnostic dans de nombreux secteurs.

Traditionnellement, les opérateurs effectuent des diagnostics manuels en parcourant les systèmes et en saisissant les informations pertinentes dans un système informatique complexe.

Cette méthode est non seulement laborieuse mais aussi sujette à des erreurs humaines, compromettant ainsi la précision des diagnostics.

Aujourd’hui, les technologies de reconnaissance vocale avancée sont utilisées pour enregistrer les observations des opérateurs. Ces enregistrements sont ensuite convertis en texte grâce à des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP).

Les modèles de data science analysent ces textes pour identifier automatiquement les types de pannes et les détails spécifiques nécessaires.

Cette automatisation permet non seulement d’améliorer la précision des diagnostics en réduisant les erreurs humaines, mais aussi de gagner un temps considérable, augmentant ainsi l’efficacité opérationnelle. Les opérateurs peuvent désormais se concentrer sur l’intervention technique plutôt que sur la saisie administrative, ce qui se traduit par une meilleure qualité de service.

Une architecture moderne de données

Face à la complexité croissante des données, une architecture hybride s’avère indispensable pour gérer efficacement les différentes typologies de données.

Les entreprises adoptent de plus en plus une approche combinant entrepôts de données et data lakes, exploitant le meilleur de chaque technologie.

Les entrepôts de données structurés sont utilisés pour les analyses récurrentes et les rapports standardisés. Ils assurent une gestion rigoureuse des données structurées, garantissant leur qualité, leur intégrité et leur accessibilité pour les analyses stratégiques.

Parallèlement, les data lakes offrent une solution flexible et scalable pour stocker et analyser des volumes massifs de données semi-structurées et non structurées, provenant de sources variées telles que les logs web, les fichiers audio, les images, et les données IoT.

Des outils modernes comme Azure Synapse Analytics jouent un rôle crucial dans cette architecture hybride. Ils permettent une intégration fluide des entrepôts de données et des data lakes, offrant ainsi une plateforme unifiée pour la gestion et l’analyse des données.

Grâce à cette intégration, les données peuvent être traitées et analysées en temps réel, fournissant des insights précieux pour la prise de décision rapide et informée.

Symbiose des technologies 

Les entrepôts de données et les data lakes ne sont pas en compétition mais se complètent.

Les entrepôts de données restent essentiels pour les analyses structurées récurrentes, tandis que les data lakes sont adaptés aux analyses de données semi-structurées et non structurées. 

Évolution continue 

L’évolution technologique fournit des outils toujours plus performants et flexibles, répondant aux besoins croissants en gestion et analyse des données.

Il est crucial de choisir les bons outils pour chaque usage spécifique afin d’optimiser la performance et l’efficacité des processus d’entreprise. 

Lakehouse : La nouvelle évolution en gestion des données

Avec l’évolution rapide des technologies de données, une nouvelle architecture émerge, combinant les meilleures caractéristiques des entrepôts de données et des data lakes : le Lakehouse.

Cette approche hybride vise à offrir une gestion unifiée des données structurées, semi-structurées et non structurées, répondant aux besoins analytiques et opérationnels de manière efficace et scalable.

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