Les feuilles de calcul conviennent parfaitement à la gestion de petits ensembles de données et à l'exécution de tâches simples telles que l'organisation de listes ou la réalisation d'analyses financières simples. Cependant, à mesure que les données augmentent en volume et en interconnexions, par exemple pour suivre les relations entre plusieurs ensembles de données ou analyser les tendances dans le temps, les feuilles de calcul deviennent rapidement compliquées. Cette complexité est souvent source de confusion, d'inefficacité et d'heures perdues à essayer de comprendre.

C'est là que les bases de données entrent en jeu. Elles prennent en charge des tâches allant du suivi des performances financières à l'optimisation des chaînes d'approvisionnement, en passant par la prévision des pannes d'équipement. Elles ne se contentent pas de stocker des informations, elles transforment les données en un outil que vous pouvez réellement utiliser. Vous pouvez compter sur les bases de données pour organiser de grandes quantités d'informations, connecter des ensembles de données disparates et utiliser des fonctions telles que les rapports automatisés, les analyses en temps réel et les flux de travail rationalisés. En bref, elles permettent de découvrir des modèles et des informations que les feuilles de calcul statiques ne peuvent tout simplement pas révéler.

Les entreprises qui tirent le meilleur parti de leurs bases de données trouvent de meilleures méthodes de travail, utilisant leurs données pour résoudre des problèmes et découvrir des opportunités. Avec la bonne configuration, elles peuvent repérer les tendances, prendre des décisions éclairées et gérer les opérations de manière plus fluide. Dans cet article, nous allons vous expliquer ce que sont les bases de données, comment elles fonctionnent et comment elles peuvent transformer votre façon de travailler.

Qu'est-ce qu'une base de données ?

Une base de données est l'endroit où les entreprises stockent, organisent et relient toutes sortes de données. Elle sert de hub central pour tout ce qui concerne les informations structurées, comme les noms et les adresses, et le contenu non structuré, comme les images et les vidéos. En organisant et en reliant les données, les bases de données vous épargnent le casse-tête de la recherche d'informations et vous permettent d’accomplir votre travail.

Les bases de données sont principalement de deux sortes : transactionnelles et analytiques.

Les bases de données transactionnelles gèrent les opérations quotidiennes telles que le traitement des transactions et la mise à jour des inventaires - des tâches où la rapidité est primordiale. Elles sont les piliers opérationnels des entreprises, exécutant efficacement les activités quotidiennes. En voici quelques exemples :

• MySQL : Base de données open-source pour les applications Web et les plateformes de commerce électronique.
• PostgreSQL : Base de données fiable souvent utilisée dans les systèmes financiers et les ERP.
• Microsoft SQL Server : S'intègre bien aux applications professionnelles basées sur Windows.
• Amazon Aurora : Base de données native pour les charges de travail transactionnelles à haute performance.
• Base de données Oracle : Solution sécurisée et évolutive pour les besoins transactionnels des grandes entreprises.

Les bases de données analytiques sont des penseurs qui traitent des requêtes complexes permettant de prendre des décisions stratégiques. Elles traitent d'importants volumes de données pour dégager des tendances ou répondre à de grandes questions, comme la détermination des habitudes d'achat au fil du temps. Les informations qu'elles fournissent permettent aux entreprises de planifier plus efficacement l'avenir. En voici quelques exemples :

• Snowflake : Un data warehouse basé sur le cloud, connu pour traiter des données structurées et semi-structurées.
• Google BigQuery : Créé pour l'analyse à grande vitesse d'ensembles de données massifs, idéal pour l'analyse en temps réel.
• Amazon Redshift : Un data warehouse évolutif pour l'analyse de données multidimensionnelles.
• Teradata : Une base de données analytique puissante utilisée pour le traitement des données à l'échelle de l'entreprise et l'analyse des données.
• ClickHouse : Une base de données en colonnes open-source optimisée pour les requêtes analytiques à grande vitesse.

Qu'il s'agisse de traiter l'achat d'un client ou d'analyser des années de données de vente pour élaborer une stratégie pour l'avenir, les bases de données aident les entreprises à fonctionner sans heurts. Ce sont des outils indispensables, qui transforment les données brutes en stratégies exploitables permettant d'augmenter le chiffre d’affaires et d'améliorer l'efficacité.

Il existe de nombreux types de bases de données, que nous aborderons plus loin dans cet article. Mais pour l'instant, nous aborderons essentiellement les bases de données relationnelles, qui sont les types de bases de données les plus populaires. Vous avez probablement entendu parler de Microsoft SQL Server ou de MySQL, qui sont tous deux des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR).

Aperçu rapide des éléments qui composent une base de données

Les bases de données se présentent sous de nombreuses formes, notamment les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) tels que MySQL et PostgreSQL, ainsi que les bases de données NoSQL telles que MongoDB et Cassandra. Bien que les éléments décrits ci-dessous soient communs à la plupart des systèmes de base de données, les implémentations spécifiques peuvent varier en fonction du type de base de données. Comprendre la structure d'une base de données vous prépare à la gérer et à l'utiliser efficacement.

Voici un aperçu des cinq éléments clés qui composent un système de base de données classique :

• Matériel : Toute la technologie physique qui prend en charge les opérations de la base de données, comme les serveurs, les ordinateurs, les disques durs et les dispositifs de réseau. Vous utilisez ces éléments pour héberger et exécuter un logiciel de base de données.
• Logiciel : Au cœur de la fonctionnalité des bases de données, les logiciels permettent de créer, de gérer et de manipuler des données. Ils comprennent le système de gestion de base de données (SGBD) qui gère l'accès aux données, le système d'exploitation et le logiciel de réseau pour le partage des données.
• Données : Au cœur de toute base de données se trouvent les données elles-mêmes, classées en données structurées, semi-structurées ou non structurées.
• Langage d'accès aux données : Principalement SQL (Structured Query Language), le langage standard pour la gestion et l'interrogation des bases de données relationnelles. Pour les bases de données non relationnelles, d'autres langages d'interrogation ou API sont utilisés, en fonction du type de base de données.
• Procédures : Les règles prédéfinies qui aident les utilisateurs et les administrateurs à interagir avec le système de base de données. Les procédures vous aident à gérer les données de manière cohérente et sécurisée.

Savoir comment le matériel, les logiciels, les types de données, le langage SQL et les procédures s’associent constitue une base solide pour faire progresser vos stratégies en matière de bases de données et parvenir à une gestion robuste des données.

À quoi servent les bases de données ?

Les bases de données sous-tendent une multitude d'applications, qu'il s'agisse d'outils de marketing numérique complexes ou de simples utilitaires quotidiens. Voici quelques stratégies clés pour exploiter efficacement les analyses de marketing numérique et améliorer vos campagnes marketing.

• Rationaliser les opérations en temps réel : Les entreprises utilisent souvent des bases de données opérationnelles pour gérer efficacement les transactions quotidiennes. Elles optimisent ces bases de données en termes de vitesse, afin d'obtenir un traitement des données en temps réel et une réactivité immédiate dans des environnements en évolution rapide.

Exemple : Pitney Bowes a utilisé Fivetran pour obtenir une visibilité des données en temps quasi-réel dans 16 centres de distribution mondiaux, permettant un suivi efficace de plus de 800 millions de colis par jour.

• Stimuler les relations avec les clients : Au fur et à mesure que votre entreprise se développe, il devient de plus en plus important de garder une trace de chaque interaction avec le client. Les bases de données de gestion de la relation client (CRM) trient toutes les informations relatives aux clients, ce qui permet de leur offrir une expérience plus personnalisée. Exemple : Raiffeisen Bank International a utilisé Fivetran pour fournir un accès aux données en temps réel à plus de 300 employés, ce qui a permis d'améliorer l'acquisition de clients et la qualité des rapports.
• Optimiser les applications logicielles modernes : Les bases de données sont essentielles pour de nombreuses applications logicielles, qu'il s'agisse de plateformes de gestion de projet comme Trello ou Asana, de sites Web de commerce électronique ou d'outils de productivité. Par exemple, une application de gestion de projet utilise une base de données pour suivre les tâches, les délais et les affectations des membres de l'équipe, afin que tout soit organisé et accessible.

Exemple : Square a utilisé Fivetran pour une centralisation fluide des données, permettant l'ingestion en temps quasi-réel de différents types de données dans son data warehouse afin d’alimenter ses applications.

• Prendre des décisions intelligentes grâce aux données : Les bases de données avancées sont l’ingrédient secret de toute entreprise désireuse d'aller de l'avant. Elles analysent des données complexes pour repérer les tendances et les modèles, ce qui vous permet d'affiner vos stratégies et de faire des choix plus judicieux, comme commander de nouveaux stocks avant qu'ils ne soient épuisés en utilisant l'analyse des tendances des registres de ventes récentes.

Exemple : JetBlue a fait appel à Fivetran pour répliquer les données de maintenance des avions dans Snowflake, ce qui permet de prendre des décisions de maintenance proactives et basées sur des données qui évitent les retards de vol.

• Unifier les sources de données : La fusion d'informations provenant de différentes sources en un seul endroit peut transformer les perspectives de votre entreprise. Les bases de données vous permettent de tout intégrer, offrant une vue d'ensemble de vos opérations et ouvrant la voie à une analyse transversale utile.

Exemple : Saks a utilisé Fivetran pour intégrer plusieurs sources de données en l'espace de quelques heures, afin d'obtenir une ingestion de données en temps quasi-réel toutes les cinq minutes, ce qui a permis d'améliorer l'expérience client.

Chacune de ces utilisations montre à quel point les bases de données sont polyvalentes et essentielles à l'ère numérique, en aidant les entreprises à rester efficaces et perspicaces.

Les différences entre les bases de données relationnelles et non relationnelles

Les bases de données peuvent être classées en deux catégories : relationnelles et non relationnelles. Chacune traite les données de manière unique, offrant des stratégies de gestion des données distinctes pour répondre aux différents besoins des entreprises. Voici en quoi elles diffèrent.

Bases de données relationnelles

Les bases de données relationnelles, qui utilisent généralement le langage SQL (Structured Query Language), organisent et récupèrent des données agencées de manière nette dans des tables. Imaginez une base de données relationnelle comme une série de feuilles de calcul reliées entre elles. Chaque table est constituée de lignes et de colonnes qui stockent des éléments d'information connexes. Par exemple, une table peut contenir toutes les informations relatives aux clients, tandis qu'une autre peut assurer le suivi de leurs commandes. Vous pouvez l'envisager comme une feuille de calcul illimitée avec un nombre illimité d'onglets et de liens entre les données.

Pour que tout reste connecté, les bases de données relationnelles utilisent des identifiants spéciaux appelés « clés primaires » afin de relier les informations connexes des différentes tables. Une clé primaire est unique - comme un numéro d'identification personnel pour chaque ligne. En revanche, une « clé étrangère » agit comme un pont reliant les tables entre elles, garantissant que les données d'une table correspondent exactement à celles d'une autre. Cette configuration permet un accès fluide et organisé à de nombreuses données connexes, ce qui facilite la gestion de relations complexes. Voici quelques exemples de bases de données relationnelles :

• Base de données Oracle : Connue pour ses performances et son évolutivité, elle est souvent utilisée par les grandes entreprises pour des applications critiques.
• MySQL : Une base de données relationnelle open-source couramment utilisée pour les applications Web et les projets de petite ou moyenne envergure.
• PostgreSQL : Une option open-source puissante dotée de fonctionnalités avancées telles que la prise en charge de requêtes complexes et de grands ensembles de données.
• Microsoft SQL Server : Un choix populaire pour les entreprises fonctionnant sous Windows, avec de fortes capacités d'intégration pour l'analyse et le reporting.

Bases de données non relationnelles

Dans les systèmes non relationnels, les données sont souvent regroupées dans des schémas flexibles qui peuvent évoluer dans le temps, ce qui en fait une solution idéale pour les applications qui nécessitent un développement et un déploiement rapides. Par exemple, un magasin de documents peut contenir toutes les interactions avec les clients dans un document par client, évitant ainsi la structure rigide des tables relationnelles. Il permet un accès plus rapide aux données non structurées et peut évoluer horizontalement, ce qui le rend idéal pour traiter de grands volumes de données diverses.

Contrairement aux bases de données relationnelles qui utilisent des clés primaires et étrangères pour tenir à jour les relations, les bases de données non relationnelles s'appuient sur des documents intégrés et des liens par le biais de références. Elles simplifient les requêtes et les opérations en réduisant la nécessité de joindre les tables. Voici quelques exemples de bases de données non relationnelles courantes :

• MongoDB : Une base de données documentaire permettant de stocker des données non structurées ou semi-structurées, souvent utilisée pour les applications Web et la gestion de contenu.
• Cassandra : Un magasin à colonnes larges (stocke les données dans un format tabulaire avec des colonnes flexibles) conçu pour une évolutivité massive et une tolérance aux pannes, fréquemment utilisé dans les applications IoT et les analyses en temps réel.
• Redis : Un magasin clé-valeur en mémoire (stocke les données sous forme de paires clé-valeur en mémoire pour un accès ultra-rapide), idéal pour la mise en cache, la gestion des sessions et les applications en temps réel telles que les systèmes de chat.
• DynamoDB : Une base de données clé-valeur et documentaire entièrement gérée par Amazon, conçue pour gérer des charges de travail à grande échelle avec des performances à faible latence.

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L'impact des bases de données sur les entreprises modernes

Les bases de données ne se contentent pas de stocker des données ; elles permettent aux entreprises de réagir rapidement à l’évolution du marché. Ce sont des outils indispensables pour exploiter de grandes quantités d'informations afin de stimuler l'innovation dans divers secteurs. Voici quelques domaines dans lesquels les bases de données transforment les activités des entreprises :

• Gestion de la chaîne d’approvisionnement : Les bases de données permettent de tout suivre, des niveaux de stock aux statuts de livraison, garantissant ainsi le bon déroulement et l'efficacité des opérations.
• Gestion financière : Les bases de données permettent d'assurer la précision des données financières et une stricte conformité. Le suivi financier en temps réel permet aux entreprises de prendre rapidement des décisions éclairées et de conserver une longueur d'avance en matière de gouvernance financière.
• Gestion des ressources humaines : Les bases de données rationalisent tout, de la paie à l'évaluation des performances. Elles permettent aux équipes RH de consacrer moins de temps à la paperasserie et plus de temps à ce qui compte : soutenir les employés.
• Gestion de la relation client (CRM) : Les bases de données des systèmes CRM vous permettent d'avoir toutes les interactions et préférences de vos clients à portée de main. Elles vous aident à personnaliser le service client et le marketing comme jamais auparavant, en transformant les données en relations plus étroites.
• Continuité des activités et gestion des risques : Les bases de données permettent aux entreprises d'avoir une vision plus claire des risques potentiels et de la manière de gérer les perturbations. Elles vous aident à faire en sorte que vos opérations se déroulent sans heurts, quoi qu'il arrive.

Les entreprises qui exploitent les bases de données améliorent considérablement leur agilité et leur compétitivité. Cela leur donne un avantage tactique leur permettant de s'adapter rapidement et de saisir les opportunités dès qu'elles se présentent.

Exploiter la puissance des bases de données grâce à l'intégration

Aussi puissantes que soient les bases de données, leur véritable potentiel réside souvent dans leur capacité à travailler ensemble. L'intégration de données provenant de sources multiples - qu'il s'agisse de systèmes internes ou d'ensembles de données externes - permet de transformer des informations fragmentées en quelque chose de significatif et de concret. C'est là que l'intégration des données fait toute la différence, en aidant les entreprises à unifier leurs données et à prendre des décisions plus judicieuses.

H2 : L'évolution de l'intégration des données dans les systèmes de base de données

La valeur d'une base de données prend tout son sens lorsque l'on y ajoute une couche d'intégration des données. C'est ce qui relie vos bases de données de manière fluide, vous donnant un accès cohérent et en temps réel aux informations dont vous avez le plus besoin. Fivetran, leader dans cette évolution, simplifie le processus d'intégration grâce à des connecteurs de données robustes qui rationalisent la fusion de données provenant de sources diverses. Ils collectent des données et les rendent exploitables en temps réel, une nécessité pour les entreprises confrontées à la complexité croissante des données.

Les outils d'automatisation, tels que Fivetran, utilisent l'IA et l'apprentissage automatique pour révolutionner l'intégration des données. Ils repèrent et résolvent activement les divergences entre les données, augmentant ainsi la fiabilité et l'efficacité des processus décisionnels. Par exemple, les algorithmes peuvent corriger à l'avance les erreurs de données pour rationaliser l'intégration et la rendre plus efficace. Une approche proactive permet aux entreprises de s'adapter rapidement aux nouvelles technologies et aux évolutions du marché, en transformant de vastes ensembles de données en informations précieuses grâce à des outils de pointe tels que Fivetran.

Si vous souhaitez voir comment cela fonctionne, consultez le Répertoire des connecteurs Fivetran. Commencez par un essai gratuit ou utilisez le forfait gratuit.