Les 6 premiers entrepôts de données en nuage en 2023

Si vous avez passé ne serait-ce qu'un court moment dans une entreprise, vous avez peut-être été confronté à la nécessité de collecter efficacement des données provenant de sources d'analyse et d'information disparates.

Ces analyses de données ont eu un impact considérable sur la génération de revenus et la maîtrise des coûts de nombreuses organisations. Mais vous ne devriez pas être surpris par la quantité de données générées et analysées, car leur nombre et leurs types explosent.

Cette explosion pousse les entreprises axées sur les données à utiliser des solutions fiables, évolutives et sécurisées pour analyser et gérer les données. Les exigences des systèmes dépassent les capacités des bases de données traditionnelles, et c'est là que la technologie "cloud" entre en jeu.

Grâce aux progrès de cette technologie, de nombreuses applications commerciales essentielles, telles que les progiciels de gestion intégrés (ERP), les bases de données et les outils de marketing, ont migré vers l'informatique en nuage. Alors que les données de l'entreprise résident dans le nuage, les entreprises ont besoin d'une solution qui stocke de manière transparente toutes les données provenant de différentes applications basées sur le nuage. La solution est l'entrepôt de données en nuage.

Cet article vous aidera à comprendre ce qu'est un entrepôt de données en nuage et énumérera quelques-uns des meilleurs. En conclusion, il vous expliquera comment choisir le meilleur pour votre organisation.

Bref historique des entrepôts de données en nuage (cloud data)

Comme pour tout domaine technique, vous devez comprendre pourquoi il existe pour le comprendre vraiment. Cette convention s'applique à la compréhension du modèle de fonctionnement de l'entrepôt de données en nuage.

Selon L'écosystème de l'éducationDans les années 1980, les entrepôts de données sont apparus pour la première fois et avaient pour but de faciliter le flux de données des systèmes opérationnels vers les systèmes d'aide à la décision (DSS). Les premières versions nécessitaient une grande quantité de redondance, et de nombreuses organisations devaient disposer de plusieurs environnements DSS pour servir plusieurs utilisateurs. Les environnements DSS utilisent les mêmes données. Cependant, la collecte, le nettoyage et l'intégration étaient souvent répétés.

Au fur et à mesure que les entrepôts de données gagnaient en efficacité, ils évoluaient de plateformes traditionnelles de veille stratégique (BI) supportant les informations vers de vastes architectures analytiques qui prennent en charge diverses applications telles que la gestion des performances et l'analyse des performances.

Au fil des ans, des progrès fulgurants ont été réalisés pour apporter une valeur ajoutée aux entreprises grâce aux derniers entrepôts pilotés par les données (EWD) ) qui offrent un accès aux données en temps réel et des perspectives d'apprentissage automatique. Cependant, cela dépasse le cadre de cet article.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données en nuage ?

Si vous souhaitez intégrer l'intelligence dans l'infrastructure de votre entreprise, l'entrepôt de données est au cœur de votre architecture. Contrairement aux bases de données ordinaires, les entrepôts de données sont conçus pour offrir des requêtes analytiques optimales sur des ensembles de données massifs. Les bases de données sont souvent des systèmes de traitement des transactions.

Un entrepôt de données en nuage est une base de données disponible en tant que service géré dans un nuage public et optimisé pour une BI et une analyse évolutives. Vous pouvez également le considérer comme une collection d'informations actuelles et passées.

Il existe de nombreux entrepôts de données en nuage, mais chacun d'entre eux offre ses propres services. Mais il existe des facteurs communs à toutes ces plateformes : le stockage et la gestion des données, les mises à jour logicielles automatiques et la gestion flexible de la capacité qui permet d'étendre ou de réduire de manière transparente l'empreinte de vos données.

Caractéristiques principales

• Traitement massivement parallèle (MPP) ) - Cette fonctionnalité est présente dans les entrepôts de données en nuage qui soutiennent les projets de big data afin d'offrir des requêtes très performantes lorsque vous traitez de gros volumes de données. Le traitement massivement parallèle comprend plusieurs serveurs fonctionnant en parallèle pour répartir les charges de traitement, d'entrée et de sortie.
• Magasin de données en colonnes - Cette fonction offre une flexibilité économique lors du traitement des analyses. Les magasins de données en colonnes traitent les données en colonnes plutôt qu'en lignes, ce qui les rend plus rapides lors de l'agrégation des requêtes, comme dans les rapports.

Avantages

Les entrepôts de données en nuage démontrent la nécessité d'être présents dans toutes les entreprises modernes pour leurs analyses et leurs informations commerciales qui améliorent les opérations et les services à la clientèle, donnant ainsi à votre entreprise un avantage concurrentiel. Voici les avantages de l'utilisation des entrepôts de données en nuage.

1. Desinformations plus rapides - Les entrepôts de données en nuage permettent de disposer de puissantes capacités de calcul et d'effectuer des analyses en temps réel à partir des données recueillies auprès de sources multiples, contrairement aux solutions traditionnelles sur site, ce qui permet à votre entreprise d'accéder plus rapidement à de meilleures informations.
2. Évolutivité - Les entrepôts de données en nuage offrent un espace de stockage quasi illimité à votre entreprise, en fonction de l'évolution de ses besoins. Contrairement aux solutions sur site qui nécessitent du nouveau matériel pour étendre votre stockage, les entrepôts de données en nuage offrent plus d'espace pour une fraction du coût.
3. Frais généraux - Si vous optez pour des solutions sur site, vous devrez disposer de matériel serveur (qui est coûteux) et d'employés pour superviser, effectuer des mises à niveau manuelles et dépanner le système. En revanche, les entrepôts de données en nuage ne nécessitent pas de matériel physique, ce qui réduit considérablement les coûts.

Fournisseurs d'entrepôts de données en nuage

Maintenant que vous savez ce qu'il en est des entrepôts de données en nuage, vous pouvez choisir celui qui répond à vos besoins. Bien que les fournisseurs énumérés ici ne soient pas classés dans un ordre particulier, nous avons commencé par ceux qui disposent de la meilleure expertise technique.

Google BigQuery

Développé par Google, BigQuery est un entrepôt de données sans serveur entièrement géré qui s'adapte automatiquement à vos besoins de stockage et de calcul. Comme les autres produits Google, il offre de puissantes capacités analytiques en plus d'être rentable. Il est également fiable et propose plusieurs outils de veille stratégique que vous pouvez utiliser pour obtenir des informations et faire des prévisions précises. BigQuery permet d'effectuer des agrégations complexes sur des ensembles de données massifs grâce à son stockage en colonnes.

Google tient à ne pas vous laisser gérer l'infrastructure de votre entrepôt, c'est pourquoi Big Query cache le matériel sous-jacent, les nœuds, la base de données et les détails de la configuration. Et si vous souhaitez démarrer rapidement, il vous suffit de créer un compte sur Google Cloud Platform (GCP), de charger une table et d'exécuter une requête.

Vous pouvez également utiliser les bases de données columnar et ANSI SQL de BigQuery pour analyser des pétaoctets de données à une vitesse rapide. Ses capacités sont suffisamment étendues pour permettre l'analyse spatiale à l'aide de SQL et de BigQuery GIS. Vous pouvez également créer et exécuter rapidement des modèles d'apprentissage machine (ML ) sur des données structurées à moyenne ou grande échelle à l'aide de SQL simple et de BigQuery ML. Profitez également d'un tableau de bord interactif en temps réel à l'aide du moteur de BI BigQuery.

Pour exploiter pleinement les capacités d'analyse de données de BigQuery, vous devez avoir une bonne connaissance du langage SQL, tout comme pour les autres entrepôts de données. BigQuery est également louable. Mais le prix dépend de la qualité du code (vous payez pour la vitesse de traitement et le stockage), et vous devez donc optimiser vos requêtes pour éviter des coûts élevés lors de l'extraction des données.

BigQuery prend en charge les opérations de calcul lourdes grâce à ses couches de calcul et de stockage séparées et convient donc aux organisations qui privilégient la disponibilité à la cohérence.

Amazon Redshift

Créé en novembre 2021, Amazon Redshift a été lancé en tant qu'entrepôt de données en nuage entièrement géré, capable de traiter des données à l'échelle du pétaoctet. Bien qu'il n'ait pas été le premier entrepôt de données en nuage, il est devenu le premier à proliférer en parts de marché après une adoption à grande échelle. Redshift utilise un dialecte SQL basé sur PostgreSQL, bien connu de nombreux analystes dans le monde, et son architecture ressemble à celle des entrepôts de données sur site.

En ce qui concerne les inconvénients, Redshift est différent des autres solutions de cette liste. Ses couches de calcul et de stockage ne sont pas entièrement séparées. Cette architecture a un impact significatif sur les performances des requêtes analytiques si vous effectuez de nombreuses opérations d'écriture. Par conséquent, vous aurez besoin d'une équipe interne pour mettre à jour les systèmes avec une maintenance et des mises à jour continues.

Si vous recherchez une excellente cohérence au niveau des lignes, comme celle utilisée dans le secteur bancaire, Redshift est un bon choix. Cependant, ce n'est peut-être pas le meilleur choix si votre organisation a besoin d'effectuer les opérations d'écriture et de traitement simultanément.

Flocon de neige

L'entrepôt de données en nuageFlocon de neige est unique en son genre ; il est entièrement géré et fonctionne sur AWS, GCP et Azure, contrairement aux autres entrepôts présentés ici qui fonctionnent sur leur nuage. Snowflake est facile à utiliser et est bien connu pour ses capacités avancées de transformation, d'exécution de requêtes rapides, de haute sécurité et de mise à l'échelle automatique en fonction de vos besoins.

La base de code flexible de Snowflake vous permet d'exécuter des activités de réplication de données globales comme le stockage de données dans n'importe quel nuage sans avoir à recoder ou à apprendre de nouvelles compétences.

Snowflake s'adresse aux analystes de données de tous niveaux puisqu'il n'utilise pas les langages de programmation Python ou R. Il est également réputé pour sa sécurité et sa facilité d'utilisation. Il est également réputé pour son stockage sécurisé et compressé des données semi-structurées. En outre, il vous permet de faire tourner plusieurs entrepôts virtuels en fonction de vos besoins, tout en parallélisant et en isolant les requêtes individuelles, ce qui améliore leurs performances. Vous pouvez interagir avec Snowflake à l'aide d'un navigateur web, de la ligne de commande, de plateformes d'analyse et d'autres pilotes pris en charge.

Bien que Snowflake soit préféré pour sa capacité à exécuter des requêtes qui ne sont pas possibles avec d'autres solutions, il n'offre pas les meilleures créations de tableaux de bord ; vous devez coder des fonctions et des routines personnalisées.

Snowflake est populaire auprès des entreprises de taille moyenne qui n'ont pas besoin d'effectuer des opérations d'écriture et de traitement de gros volumes ou qui n'ont pas besoin de cohérence sur de gros volumes de données.

Base de données Azure SQL

Ce produit est une base de données gérée en tant que service, disponible dans le cadre de Microsoft Azure, la plateforme d'informatique en nuage. Si votre entreprise utilise les outils commerciaux de Microsoft, il s'agit peut-être d'un choix naturel pour vous.

La base de données Azure SQL est très appréciée pour l'hébergement en nuage, avec un parcours utilisateur interactif allant de la création de serveurs SQL à la configuration de bases de données. Elle est également largement préférée en raison de son interface conviviale et de ses nombreuses fonctionnalités de manipulation des données. De plus, elle est évolutive afin de réduire les coûts et d'optimiser les performances en cas de faible utilisation.

L'inconvénient est qu'il n'est pas conçu pour traiter de grandes quantités de données. Il est adapté aux charges de travail de traitement des transactions en ligne (OLTP) et gère de grands volumes de petits processus de lecture et d'écriture.

Cet outil est un choix idéal si votre entreprise traite des requêtes simples et de petites charges de données. Cependant, il n'est pas le meilleur si votre entreprise a besoin d'une puissance de feu analytique importante.

Synapse d'Azure

Cette section de la plateforme Azure est axée sur l'analyse et combine plusieurs services tels que l'intégration de données, l'entreposage de données et l'analyse de données volumineuses. Bien qu'elle semble similaire à la base de données Azure SQL, elle est différente.

Synapse d'Azure analytics est évolutif pour les grandes tables de données grâce à son informatique distribuée. Il s'appuie sur le MPP (mentionné au début, revoyez-le si vous ne l'avez pas compris) pour exécuter rapidement de grands volumes de requêtes complexes sur plusieurs nœuds. Synapse met l'accent sur la sécurité et la confidentialité.

Bien qu'il s'agisse d'une option standard pour les entreprises qui utilisent déjà des outils Microsoft, il est difficile de l'intégrer à des produits autres que les entrepôts de données d'autres entreprises. Le service peut parfois présenter des bogues car il est constamment mis à jour.

Azure Synapse est conçu pour le traitement analytique en ligne et est donc mieux adapté au traitement de grands ensembles de données en temps réel. Vous pouvez envisager d'utiliser Azure Synapse plutôt que SQL si les données de votre entrepôt sont supérieures à un téraoctet

Feu d'artifice

Bien qu'il soit encore nouveau dans le domaine. Feu d'artifice prétend être un entrepôt de la future génération qui fonctionne 182 fois plus vite que les systèmes basés sur SQL. Firebolt est rapide parce qu'il utilise de nouvelles techniques d'analyse et de compression des données.

Lors de ses requêtes, il accède à de petites plages de données à l'aide d'index, contrairement aux autres entrepôts de données qui utilisent des partitions et des segments entiers, ce qui libère la bande passante de votre réseau. Il est évolutif et peut interroger de grands ensembles de données à des vitesses impressionnantes.

Bien qu'il soit nouveau sur le marché, il ne s'intègre pas à l'ensemble de l'écosystème (qui est vaste) des plateformes d'entreprise et des outils d'intelligence. Toutefois, le problème est facilement résolu en utilisant un outil spécifique d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour acheminer les données vers et depuis l'entrepôt.

Les puissances de stockage et de calcul de Firebolt sont séparées, ce qui le rend économique pour les grandes et les petites institutions. Il est idéal pour les entreprises qui ont besoin d'analyses rapides, bien que des analystes de données internes expérimentés soient nécessaires.

Choisir le bon entrepôt de données en nuage

Si vous avez besoin d'un entrepôt de données en nuage et que vous en voulez un bon, tenez compte de la taille de votre organisation et de la manière dont vous gérez les données. Si vous possédez une petite organisation qui gère des données de petite taille et qui dispose de peu ou pas de ressources humaines pour gérer le secteur de l'analyse des données, comme certains sites de commerce électronique, vous voudrez choisir un entrepôt de données facile à utiliser et rentable plutôt que de privilégier la performance.

En revanche, si vous dirigez une grande organisation qui a besoin d'un ensemble particulier de données, vous serez forcément confronté à un compromis. Ce compromis est décrit en détail dans le théorème CAPqui stipule que toute donnée distribuée garantit la sécurité, la disponibilité et la tolérance de partition (c'est-à-dire la protection contre les défaillances). Dans la plupart des cas, chaque organisation aura besoin d'une tolérance partielle, ce qui implique un compromis entre la cohérence et la disponibilité.

Vous pouvez maintenant consulter les outils d'intégration de données les plus fiables.