Introduction 

Toutes les technologies basées sur le cloud régissent les opérations centrales d’une entreprise et les processus reposent essentiellement sur les data. Par conséquent, la demande pour de meilleurs outils et des technologies avancées, qui permettent d’optimiser le stockage, l’analyse de data et les processus commerciaux, ne cesse de croître.

C’est ici qu’entrent en jeu les outils et technologies de data warehouse permettant de faciliter l’extraction, le nettoyage et la transformation des data. Les solutions de data warehouse prennent en charge la fusion des data et assurent la mise à jour des enregistrements provenant de sources de data disparates. Un data warehouse fait office de magasin intelligent de data, créé en combinant diverses sources hétérogènes, qui permet de bénéficier d’une analyse plus approfondie et ainsi de conduire à des prises de décisions fiables et basées sur les informations recueillies.

Un data warehouse est utilisé pour stocker des data, générer des rapports, analyser les data et agir en tant que point d’appui pour les opérations commerciales majeures. Les data warehouses sont des outils d’analyse conçus pour aider les utilisateurs chargés de la création de rapports au sein de la hiérarchie à prendre des décisions facilement. Les data warehouses collectent et stockent des data commerciales historiques provenant de l’ensemble de l’entreprise, de sorte qu’elles puissent être évaluées pour en tirer des informations. Les data warehouses peuvent être considérés comme un système uniforme et une source unique de vérité pour une entreprise.

Le coût et la difficulté liés à la création de solutions de data warehouse pour les entreprises ont considérablement baissé grâce à l’émergence des technologies de cloud computing. Les sociétés n’ont plus à investir énormément d’argent et de ressources dans le développement et le maintien d’une infrastructure pour les solutions de data warehouse. Les solutions de data warehouse passent rapidement des silos de data stockés dans des datacenters physiques aux data warehouses sur le cloud.

Les trois étapes principales d’une solution de data warehouse sont l’ETL : Extract, Transform, Load ou extraction, transformation et chargement. Grâce à cette méthode, les data essentielles du système source sont extraites. La qualité des data est surveillée et préservée afin de garantir l’utilisation fiable des data dans le data warehouse. Enfin, une fois les data chargées, elles sont rendues disponibles pour observation, évaluation et analyse afin de dériver les résultats requis.

Il existe de nombreuses technologies de data warehouse sur le cloud. Par conséquent, sélectionner le meilleur outil de data warehouse pour votre projet représente un défi. En utilisant un outil de data warehouse adapté, vous pourrez tirer le meilleur parti de votre data warehouse.Ne vous inquiétez pas, nous sommes là pour vous aider !

Si vous évaluez le potentiel d’un data warehouse pour votre entreprise, cet article est une ressource unique incontournable pour vous. Cet article vous aidera à bien comprendre ce qu’il faut attendre d’un outil de data warehouse. Aujourd’hui, vous avez de la chance : nous allons vous aider à décider quel outil de data warehouse constitue le meilleur choix sen fonction des exigences de votre entreprise.

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Qu’est-ce qu’un data warehouse ?

Le data warehouse est un écosystème plutôt qu’une entité unique. Il s’agit d’une conception architecturale d’un système d’information, qui donne aux utilisateurs l’accès aux data récentes et historiques, lesquelles permettent de prendre des décisions et ne sont pas facilement accessibles ou disponibles dans le magasin de data opérationnel conventionnel.

Les informations recueillies à partir d’une ou de plusieurs sources sont conservées dans un data warehouse. Par exemple, un data warehouse peut être utilisé par une entreprise d’e-commerce pour combiner et agréger les data sur les consommateurs disponibles à plusieurs endroits. Les data warehouses (parfois aussi appelés entrepôts de données en français) contribuent de manière significative à l’organisation et au maintien des enregistrements de data d’une entreprise à des fins d’informatique décisionnelle.

Afin de répondre en continu aux besoins en constante évolution d’une entreprise basée sur les tendances et les demandes du marché, les solutions de data warehouse modernes automatisent les tâches répétitives de conception, de développement et de mise en œuvre d’une architecture de data warehouse. Cette automatisation a permis à de nombreuses entreprises de tirer profit des outils de data warehouse pour réduire leurs délais opérationnels de développement et d’ingénierie.

Aujourd’hui, les grandes et moyennes entreprises ne sont pas seulement contraintes à l’utilisation d’un outil de data warehouse pour disposer d’un référentiel centralisé des enregistrements ; cela les aider aussi à se développer. En plus de combiner des data qui proviennent de nombreuses sources différentes, le data warehouse facilite le travail de l’équipe pour obtenir les informations pertinentes rapidement en toute simplicité et optimiser l’analyse.

Découvrons ci-dessous pourquoi une entreprise devrait passer des data centers traditionnels aux data warehouses sur le cloud.

• Découvrez les problèmes stratégiques et opérationnels qui peuvent survenir en observant les tendances historiques.
• Optimisez les systèmes pour prendre des décisions éclairées et obtenir une assistance rapide.
• Analysez et évaluez les résultats des campagnes marketing.
• Évaluez et surveillez vos objectifs de performances afin de rester au fait des demandes sur le marché.
• Suivez les tendances des consommateurs pour prédire le cycle commercial.

Data warehouse vs. database

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Les databases sont utilisées pour stocker des data structurées à partir d’une source unique, effectuer des recherches dans ces data et générer des rapports sur celles-ci. Leur création est simple et il est possible d’interroger les data à l’aide de requêtes SQL. Des databases open source et propriétaires sont disponibles, facilitant ainsi l’installation et l’utilisation au niveau local ou sur le cloud.

Les databases nécessitent des schémas pour le stockage de data structurées et ne sont pas en mesure de gérer des data non structurées ou semi-structurées. En raison de cette architecture rigide, elles ne sont pas adaptées pour faire office d’emplacement central de stockage de data provenant de diverses sources lorsque les data brutes sont différentes en termes de format et de structure. En revanche, elles sont très appréciées pour les applications monolithiques et l’analyse de data.

D’un autre côté, les data warehouses sont utilisés pour consolider et stocker d’importants volumes de data provenant de plusieurs sources différentes. Ils peuvent rapidement générer des informations commerciales à partir de data issues de l’ensemble de l’entreprise, c’est pourquoi ils ont incité les sociétés à investir dans l’utilisation de data warehouses.

Bien que les databases et les data warehouses puissent tous deux stocker des data structurées, ces méthodes de stockage sont adaptées au travail à différentes échelles et avec différentes sources.

Une database constitue le bon choix lorsque toutes les data sont produites par une seule application, c.-à-d. dans un environnement monolithique. Un data warehouse, quant à lui, est conçu pour gérer de gros volumes de data provenant de plusieurs sources organisationnelles. Cependant, les deux technologies de database et de data warehouse offrent aux entreprises des capacités d’interrogation robustes et la possibilité de générer des rapports améliorés.  

Data warehouse vs. data lake

Un data lake peut stocker des volumes considérables de data structurées, semi-structurées et non structurées. Il vous permet de stocker les data dans leur format d’origine. Il est capable de traiter de nombreuses data en vue d’une intégration native sans compromettre les performances d’analyse.

Imaginons qu’un data lake représente la confluence de flux et de rivières de data provenant de sources diversifiées. Un data lake est en mesure de stocker des data en streaming sur plusieurs sources, de la même manière qu’un lac dispose de plusieurs affluents. Par opposition, un data warehouse combine et gère stratégiquement les data provenant de diverses sources. Il s’agit d’un stockage de data à grande échelle conçu pour l’analyse et l’interrogation plutôt que pour le traitement des transactions.

Un data warehouse implique la conversion de data brutes en informations utiles. Un data lake peut être agrandi pour stocker des data non traitées dans leur format natif, sauf disposition contraire. Dans un data lake, un identifiant unique est assigné à chaque élément de data lors du stockage.

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Le data lake est approprié pour les parties prenantes qui réalisent des analyses approfondies. Cela peut inclure les data scientists qui ont besoin de puissants outils d’analyse avec des compétences telles que la modélisation prédictive et l’analyse statistique, mais le data warehouse est aussi approprié pour les utilisateurs opérationnels, en raison de sa structure claire, de sa facilité d’utilisation et de sa compréhension simple.

Toutes les data, qu’elles soient organisées ou non structurées, sont autorisées. Aucun traitement n’est effectué sur les data avant qu’elles n’atteignent le data lake. Cela est très attractif pour les data scientists et les applications qui utilisent des data pour l’IA ou le machine learning, qui présentent des modes d’utilisation des data inédits. Un data warehouse est un emplacement centralisé dans lequel les data structurées peuvent être traitées pour des finalités commerciales spécifiques.

Les data lakes peuvent être considérés comme sans schéma et plus adaptables pour le stockage de data relationnelles provenant d’applications cloud. Ils peuvent également stocker efficacement des journaux non relationnels de serveurs et d’emplacements comme les réseaux sociaux. Les data warehouses, quant à eux, suivent un schéma et stockent les data relationnelles.

Que font les outils de data warehouse ?

Le besoin de combiner et de rationaliser diverses informations ainsi stockées dans le data warehouse découle du fait que les data warehouses contiennent des data provenant de plusieurs sources. Pour que les systèmes de data warehouse fonctionnent de manière optimale, les opérations répétitives doivent être automatisées.

Ici, les entreprises doivent utiliser des outils de data warehouse, qui sont chargés d’effectuer les fonctions suivantes :

• Extraction de data : processus d’obtention d’informations à partir de plusieurs sources hétérogènes.
• Nettoyage de data : implique l’identification et la résolution de problèmes liés aux data.
• Transformation de data pré-chargement : c’est le processus de conversion d’un schéma de data historique en format de data warehouse souhaité.
• Chargement de data : comprend le tri, la condensation, la consolidation des data, la garantie de la qualité des data et la création d’index et de partitions.
• Mise à jour des data post-chargement : implique la mise à jour des data dans le data warehouse à partir des sources.

Types d’outils de data warehouse

Il existe trois types principaux de data warehouse, qui sont les suivants :

• Data warehouse d’entreprise : les EDW (Enterprise Data Warehouse, data warehouse d’entreprise) sont des data warehouses centralisés qui permettent de faciliter la prise de décisions dans divers services au sein d’une entreprise. Ils fournissent une méthode constante d’agrégation et de représentation des data. En outre, ils permettent aux utilisateurs de catégoriser les data par sujet et d’accorder l’accès uniquement aux services pertinents.
• Stockage de data opérationnelles : lorsqu’un système OLTP (Online Transactional Processing, traitement des transactions en ligne) n’est pas capable de satisfaire les besoins de génération de rapports d’une entreprise, un système ODS (Operational Data Storage, stockage de data opérationnelles) est utilisé. La mise à jour et l’actualisation en temps réel d’un ODS en fait un système idéal pour les tâches quotidiennes, comme la conservation des informations employés. D’autre part, une assistance en matière de décisions tactiques et stratégiques est fournie par un EDW. L’EWD utilise un ODS, qui est une database centrale exploitée à des fins de génération de rapports opérationnels. Les ODS sont utilisés pour la génération de rapports opérationnels, le contrôle et la prise de décisions. Il s’agit d’un composant complémentaire d’un EDW.
• Data mart : un data mart est un composant d’un data warehouse. Il est dédié à un type spécifique de branche d’activité, comme la comptabilité, la finance, les ventes, les achats ou l’inventaire, etc. Ce système répond aux besoins d’un groupe spécifique d’utilisateurs en fournissant des informations essentielles. Cela permet de garantir qu’aucune seconde n’est perdue lors de la recherche dans un grand data warehouse, car les data spécifiques sont facilement accessibles.

Par le passé, les entreprises utilisaient les solutions de data warehouse d’une manière comparativement plus simple. Mais les solutions de data warehouse modernes ont bien plus à offrir. Voici les phases générales du travail avec un data warehouse :

• Database opérationnelle hors ligne : à cette étape, les data sont simplement copiées d’un système opérationnel vers un autre serveur. De cette façon, le chargement, le traitement et la signalisation des data copiées n’ont aucun impact sur les performances du système opérationnel.
• Data warehouse hors ligne : les data dans le data warehouse sont régulièrement mises à jour à partir de la database opérationnelle. Les data dans le data warehouse sont mappées et transformées afin de répondre aux objectifs du data warehouse.
• Data warehouse en temps réel : à cette étape, les data warehouses sont mis à jour lorsqu’une transaction a lieu dans la database opérationnelle. Par exemple, les systèmes de réservation de compagnies aériennes ou ferroviaires.
• Data warehouse intégré : à cette étape, les data warehouses sont mis à jour en continu lorsque le système opérationnel réalise une transaction. Le data warehouse génère ensuite des transactions qui sont retournées au système opérationnel.

Facteurs importants pour les outils de data warehouse  

Dans les entreprises, lorsque les parties prenantes font face à des défis dans la gestion des data disponibles dans plusieurs formats, les data warehouses peuvent aider à résoudre les problèmes de productivité. S’assurer que les data sont nettoyées avant leur chargement dans le data warehouse peut faire gagner un temps précieux et économiser des efforts. À mesure que la quantité d’informations devient plus importante dans une entreprise, les data warehouses deviennent inévitables.

Il est essentiel de peser minutieusement le pour et le contre des outils de data warehouse disponibles sur le marché avant de choisir la solution la mieux adaptée à votre entreprise. Déterminer le moment idéal pour investir dans un data warehouse n’est pas toujours simple. Pourtant, à mesure que leurs processus exigent la récupération de data provenant de plusieurs sources distinctes, de nombreuses entreprises commencent à envisager cette transformation. Former l’équipe pour qu’elle soit à même d’utiliser efficacement l’outil peut certes prendre un certain temps, mais un outil de data warehouse est tout de même un cadeau du ciel qui réduit considérablement la charge de travail.

Aux débuts d’une entreprise, l’utilisation d’une database peut constituer un choix sensible et le manque de data warehouse ne pose pas vraiment problème. Cependant, à mesure que l’entreprise se développe et que le volume de data se rapproche de l’échelle du pétaoctet et au-delà, ces recherches lentes peuvent sérieusement entraver les opérations de l’entreprise, ce qui nécessite alors l’utilisation d’un data warehouse.

Voyons en détail les facteurs importants qu’une entreprise doit prendre en compte avant de sélectionner l’outil de data warehouse le plus approprié :

• Cloud vs. local : le premier facteur à prendre en compte lors du choix d’un outil de data warehouse concerne le fait de savoir si la solution sera au niveau local ou sur le cloud. Un data warehouse cloud constitue l’alternative idéale si vous souhaitez bénéficier d’une solution économique sans serveurs supplémentaires, sans matériel et sans coûts de maintenance. Si la sécurité des data est une préoccupation majeure pour votre entreprise, une configuration locale de data warehouse peut être le meilleur choix, car cela vous donne un contrôle total sur l’accès aux data et leur protection. Néanmoins, cette approche est coûteuse et nécessite beaucoup de maintenance.
• Data structurées vs. non structurées vs. semi-structurées : le nombre de sources de data, le format dans lequel les data sont présentées et dans quelle mesure leur structure est prévisible, constante ou bien connue en amont sont tous des facteurs essentiels à prendre en compte. Tandis que les data warehouses acceptent uniquement des data structurées provenant de diverses sources, les data lakes peuvent stocker des data non structurées. Les databases présentent une limite en termes d’échelle et fonctionnent le mieux en présence d’une source unifiée de data structurées.
• Exigences de traitement des data : comprendre ce qu’est un modèle data et quand il doit être défini constitue une étape de l’approche de gestion des data. Les data lakes fournissent la possibilité de stocker des data brutes avec toutes les autres metadata. Lors de l’extraction des data pour l’analyse, il est possible d’utiliser un schéma. Les databases et les data warehouses ont besoin de procédures d’ETL qui transforment les data brutes en une structure prédéfinie (parfois appelée « schéma en écriture »).
• Contraintes budgétaires et de stockage des data : les prix du stockage augmentent de manière exponentielle à mesure que le volume des data continue de croître. Les data lakes sont la solution la plus économique, car ils permettent de conserver des data non traitées, alors que les data warehouses nécessitent un espace de stockage bien plus important pour traiter et préparer les data pour le stockage à des fins d’analyse. Il est possible d’agrandir ou de réduire les databases sur demande.
• Performances et évolutivité : les outils de data warehouse offrent différents niveaux de performances. Afin de maintenir les performances optimales de votre data warehouse, vous devez utiliser une solution qui garantit que vos data sont correctement nettoyées, dé-dupliquées, converties et chargées. Vous pouvez également choisir un produit capable de s’adapter aux besoins croissants de votre entreprise. Certaines options d’outil et de stockage pour les data warehouses sont évolutives horizontalement, ce qui signifie qu’elles continuent de fonctionner de manière optimale lorsque votre data warehouse s’agrandit. De tels outils de data warehouse peuvent être abordables s’ils sont correctement configurés.
• Qui va utiliser les data ? : ce qui est important pour l’entreprise dépend de l’utilisateur final : s’agit-il d’un analyste commercial, d’un data scientist ou d’une autre personne ? Un data warehouse répond aux besoins d’une équipe d’opérations si le cas d’utilisation principal concerne les informations commerciales et les rapports, mais la configuration et le stockage des data coûtent plus cher. Les data scientists préfèrent travailler avec les data lakes qui donnent accès aux data structurées et non structurées, car ils souhaitent pouvoir totalement exploiter les techniques de pointe d’apprentissage automatique et artificiel. Une database relationnelle est idéale pour un analyste commercial expérimenté en SQL et qui peut uniquement avoir besoin d’écrire un rapport de tendances pour un problème spécifique.
• Intégrations : le développement commercial implique souvent l’intégration de plusieurs sources de data, notamment des databases, des applications de streaming et des sources cloud, produisant ainsi de grandes quantités de data hétérogènes. Dans cette situation, il est essentiel de sélectionner un outil de data warehouse capable d’agréger les data provenant de plusieurs applications et systèmes d’information.
• Écosystème de data et technologique : les entreprises ont différents points de vue sur la question de savoir si elles doivent investir dans un logiciel open source, un logiciel propriétaire ou les deux. Avec la croissance des data non structurées provenant de plusieurs systèmes d’entreprise internes, ainsi que les flux de data en temps réel, les data lakes sont devenus de plus en plus populaires. Un autre aspect de la technologie à prendre en compte est la facilité et la précision avec lesquelles le système peut être mis à jour lorsque les sources et les structures de données changent. Un data lake facilite les mises à jour, tandis que les databases relationnelles et les data warehouses coûtent plus cher à mettre à jour.
• Cas d’utilisation : les data warehouses peuvent être très utiles, surtout lorsque de plus en plus de parties prenantes d’entreprise dépendent d’informations précises pour soutenir leurs décisions et maintenir les avantages concurrentiels. Ils exigent néanmoins de gros investissements continus. Les personnes chargées d’enquêter sur les avantages des data warehouses doivent comparer ces fonctionnalités avec les objectifs principaux d’une entreprise. Elles doivent également s’assurer que le data warehouse sera suffisamment utilisé par tous les employés de l’entreprise pour soutenir sa création et sa maintenance.

À moins qu’une solution de data warehouse ne soit spécifiquement conçue pour répondre aux exigences de votre entreprise, ses capacités sont inutiles. Certains outils sont très performants pour le traitement d’ensembles de data très volumineux, tandis que d’autres excellent avec les petits volumes. En évaluant les solutions potentielles, tenez compte du type de data prédominant dans votre application. Si vos data sont stockées dans plusieurs systèmes ou formats, recherchez une solution capable de gérer la complexité croissante.

Pour déterminer si la création d’un data warehouse représente la meilleure option pour répondre aux besoins actuels et futurs d’une entreprise, le plus simple est de l’évaluer en fonction des facteurs présentés ci-dessus. Une entreprise disposera alors des informations nécessaires pour prendre une décision éclairée.

Les 15 meilleurs outils de data warehouse en 2023

Il peut être difficile de trouver l’outil de data warehouse idéal pour la gestion et le maintien du data warehouse, tout en étant compatible avec les objectifs et contraintes de l’entreprise. Les 15 meilleurs outils de data warehouse qui ont capturé le marché actuel et qui sont appréciés par de nombreuses entreprises qui les utilisent pour automatiser leurs opérations de data warehouse sont répertoriés ci-dessous afin de vous aider dans votre recherche.

Conseil : une fois que vous avez affiné votre recherche de l’outil de data warehouse approprié avec les fonctionnalités dont vous avez besoin, essayez le produit. La plupart des fournisseurs proposent une période d’essai gratuite d’une semaine ou plus, ce qui vous donne assez de temps pour intégrer la solution à vos systèmes et l’évaluer.

 1. Fivetran : la solution de data warehouse low-code Fivetran offre une large gamme de connecteurs pré-construits pour les sources de data populaires, tout en automatisant les procédures ETL. En outre, à mesure que de plus en plus de connecteurs sont ajoutés par les développeurs de Fivetran, les utilisateurs peuvent également demander un connecteur ou créer le leur s’il n’est pas déjà disponible.

Les fonctionnalités complètes de Fivetran permettent aux utilisateurs d’automatiser quasiment tout le processus de data. L’utilisation de modèles data pré-construits permet aux utilisateurs de transformer et d’exporter les data en toute simplicité vers le data warehouse.

Fivetran est un outil très utile pour simplifier les flux de data en évitant les longs délais d’ingénierie nécessaires pour l’écriture de requêtes SQL personnalisées. L’équipe technique peut occasionnellement avoir besoin de créer des scripts et modèles sur mesure lorsqu’une source de data n’est pas encore accessible. Fivetran dispose de tous les outils dont vous avez besoin et nécessite peu ou pas de programmation pour l’ETL.

Le coût utilisateur est exclusivement basé sur le volume de data géré par la plateforme. De plus, Fivetran offre une remise de volume, ce qui réduit le prix par ligne de data lorsque vous synchronisez davantage de lignes. Le montant que vous payez dépend du nombre de lignes ajoutées, modifiées ou supprimées chaque mois. Quel que soit le niveau de tarification choisi, Fivetran devient plus cher à mesure que le volume de data synchronisées augmente.

 2. Stitch (avantages/inconvénients/tarifs) : Talend est désormais propriétaire de Stitch, une solution de data warehouse destinée aux programmeurs (acquisition en fin d’année 2018). Selon Talend, Stitch est un outil de data warehouse open source sur le cloud permettant de transférer rapidement des data. Plus de 3 000 entreprises utilisent Stitch pour transférer des milliards d’enregistrements de databases et d’applications SaaS vers des data warehouses et des data lakes, afin qu’ils puissent être évalués à l’aide d’outils d’informatique décisionnelle. Trois forfaits sont disponibles : Gratuit, Standard et Enterprise, les deux derniers présentant davantage de fonctionnalités sophistiquées.

AVANTAGES

• Fournit une connectivité simple à de nombreuses sources de data
• Extensible
• Structure tarifaire transparente et extrêmement simple

‍INCONVÉNIENTS

• Stitch n’est pas très efficace lorsqu’il s’agit de répliquer des magasins de data tels que MongoDB vers des databases relationnelles. Il est vrai qu’il s’agit d’une tâche complexe. Lorsque Stitch aplatit les éléments, l’ingestion du produit final est fastidieuse.
• La réplication simultanée des data vers plusieurs emplacements n’est pas prise en charge. Par exemple, cela empêche la réplication d’un petit nombre de tableaux d’un magasin de data vers X et le reste vers Y.

TARIFICATION : le prix commence à 100 $/mois pour le forfait Basic jusqu’à 2 500 $/mois pour le forfait Premium. Les forfaits comme le forfait Advanced ou Premium sont facturés à l’année.

 3. Integrate (avantages/inconvénients/tarifs) : il s’agit d’une interface visuelle conviviale et simple qui rend la construction de pipelines de data entre diverses sources et destinations de data plus facile que jamais. Cet outil de data warehouse offre des possibilités de data warehouse inédites grâce à l’ELT, au Reverse ETL, ainsi que des informations exploitables pour le data warehouse, l’observabilité des data et la vitesse d’exécution de la change data capture (CDC).

AVANTAGES

• Outil de data warehouse simple et intuitif.
• Offre des personnalisations étonnantes.
• Interface par glisser-déposer simple d’utilisation.
• Intégration simple de la plateforme aux parties externes.
• Le personnel de l’assistance client est compétent.

‍INCONVÉNIENTS

• La génération de rapports d’erreurs internes de la plateforme se sont révélés confus.
• Présente un délai lors de l’ajout de connecteurs de data supplémentaires.

TARIFICATION : le prix peut varier de 15 000 $/an pour le forfait Starter à 25 000 $ pour le forfait Professional.

 4. Informatica (avantages/inconvénients/tarifs) : les utilisateurs peuvent ingérer, intégrer et nettoyer des data grâce à la solution de data warehouse native sur le cloud d’Informatica à l’aide de l’intégration de data cloud pour l’ELT et l’ETL cloud d’Informatica. L’exécution d’intégrations complètes n’a jamais été aussi simple, les utilisateurs peuvent relier les data sources et cibles avec des milliers de connecteurs qui reconnaissent les metadata.

AVANTAGES

• Présente une capacité admirable de gestion de grands volumes de data.
• Offre activement des réponses à de nouveaux cas d’utilisation pour l’ingénierie data.
• Robuste et en phase avec les avancées modernes d’ingénierie data.

‍INCONVÉNIENTS

• Un peu cher.
• Manque d’interopérabilité interne des produits d’un même groupe sans frais supplémentaires.
• Tutoriels vidéo et supports de documentation insuffisants.

TARIFICATION : le coût du package Basic pour l’intégration cloud commence à 2 000 $/mois. Le prix des options supplémentaires est confidentiel. De nombreux produits Informatica peuvent faire l’objet d’un essai gratuit de 30 jours‍.

 5. Panoply (avantages/inconvénients/tarifs) : Panoply est un data warehouse cloud automatisé et en libre-service qui vise à rationaliser les procédures de stockage en data warehouse. Grâce à la plateforme de data cloud Panoply, il est très simple de synchroniser les data, de les enregistrer et d’y accéder. Cette solution peut fournir des informations sophistiquées sans travail considérable d’ingénierie data. Panoply peut être combiné à d’autres outils de data warehouse comme Stitch ou Fivetran afin d’améliorer encore davantage les processus de data warehouse.

AVANTAGES

• Outil de data warehouse clair et simple d’utilisation
• Fournit une exécution rapide
• Fournit des connaissances complètes sur l’efficacité des modèles data.

‍INCONVÉNIENTS

• Les modèles tarifaires peuvent parfois être fortement axés sur les finances.
• Bien que d’autres sources de data peuvent être ajoutées, l’outil est plutôt coopératif lorsque des sources supplémentaires sont demandées.
• Les délais d’assistance peuvent être problématiques.

TARIFICATION : le prix varie entre 399,00 $/mois pour le forfait Lite à 2 729,00 $/mois pour le forfait Premium.

 6. Talend (avantages/inconvénients/tarifs) : toutes vos data locales et cloud peuvent être intégrées à l’aide d’une plateforme d’intégration cloud en tant que service (iPaaS) sécurisée. Talend Integration Cloud vous donne accès à des outils graphiques performants, à des modèles d’intégration pré-établis et à une bibliothèque évolutive de composants. Prenez des décisions orientées data en toute confiance grâce aux solutions d’intégrité data de pointe proposées par les différentes applications de la suite Talend Cloud.

AVANTAGES

• Fournit une reprise après sinistre et une sauvegarde automatisée.
• Facile à agrandir ou réduire selon les besoins.
• Offre un système amélioré de protection des data.

‍INCONVÉNIENTS

• La rapidité et les performances peuvent être ralenties par une capacité de mémoire inadéquate.
• Des options intégrées peuvent entraîner une dégradation lors d’une utilisation autonome.
• Frais de licence coûteux.

TARIFICATION : le prix peut varier de 1 170 $ par utilisateur et par mois à 12 000 $/an.

 7. Boomi (avantages/inconvénients/tarifs) : Boomi est un outil de data warehouse pouvant être utilisé dans un environnement local, cloud ou hybride. Il offre une interface avec peu ou pas de code capable de se connecter aux systèmes et organisations externes.

AVANTAGES

• Des connecteurs pré-construits pour quasiment toutes les sources de data réduisent de manière significative les délais.
• Plateforme de développement simple d’utilisation qui prend en charge le glisser-déposer.
• Bon groupe communautaire d’utilisateurs avec assistance rapide.

‍INCONVÉNIENTS

• Utiliser les fonctionnalités d’un produit n’est jamais simple et parfois difficile.
• Dell Boomi doit davantage se concentrer sur la gestion des API.
• Cela reflète un retard dans les actions entreprises à la suite des commentaires des utilisateurs.

TARIFICATION : les forfaits Pro Plus commencent à 2 000 $/mois jusqu’à 8 000 $/mois pour les forfaits Enterprise Plus.

 8. Snaplogic (avantages/inconvénients/tarifs) : les équipes data peuvent rapidement approvisionner des data lakes, créer des pipelines de data et fournir aux équipes commerciales les informations dont elles ont besoin pour prendre de meilleures décisions à l’aide de la solution de data warehouse avec peu ou pas de code de SnapLogic.

AVANTAGES

• Vous pouvez extraire les data à partir de n’importe quel système source dans tous les formats et y accéder avec simplicité.
• Fournit un confort optimal aux utilisateurs sans profil technique grâce à la visualisation attractive des différentes transformations de data disponibles.
• Dispose d’un excellent service client et d’un forum communautaire utile.

‍INCONVÉNIENTS

• Doit offrir une méthode pour maintenir le contrôle des versions sur GitHub.
• À mesure que les pipelines deviennent plus complexes, il devient de plus en plus difficile de regrouper tous les éléments ensemble.
• Il n’existe pas de mesure de protection contre une invocation accidentelle de la prévisualisation.

TARIFICATION : tarifs à partir de  9 995,00 $ par an*.

 9. Zigiwave (avantages/inconvénients/tarifs) : l’outil de data warehouse Zigiwave automatise le flux de data en quelques clics. Il s’agit d’une interface sans code conçue pour les intégrations rapides permettant de mapper des entités de tous les niveaux. Zigiwave (basé en Bulgarie) a réussi 500 intégrations et présente une croissance de 200 %.

AVANTAGES

• Simple d’utilisation et facile à comprendre.
• Il est possible de connecter les outils source et cible, de transformer les data, de configurer des cas d’utilisation et bien plus encore grâce à la documentation et l’assistance complètes.
• L’équipe d’assistance est toujours disponible et compétente pour répondre aux questions et aux préoccupations des utilisateurs.

‍INCONVÉNIENTS

• La possibilité d’implémentation SaaS manque.

TARIFICATION : les tarifs de Zigiwave sont basés sur un système de facturation annuel, à un taux fixe. Vous devez planifier un rendez-vous exploratoire pour en savoir plus sur les tarifs exacts.

10. Oracle Data Integrator (avantages/inconvénients/tarifs) : Oracle offre deux produits uniques pour l’intégration de data. Oracle Data Integrator (ODI) est le nom du logiciel local permettant d’effectuer cette fonction. Il s’agit d’un outil de data warehouse complet qui répond à toutes les exigences de l’intégration de data. Cet outil est capable de gérer d’importants volumes de data tout en préservant de bonnes performances produit. Deux variantes sont disponibles : ODI for Big Data et ODI Enterprise Edition.

La plateforme cloud d’intégration de data Oracle offre une alternative basée sur le cloud. Elle fournit des performances rapides grâce à une interface basée sur navigateur et des connecteurs pré-construits pour les produits SaaS (Software-as-a-Service).

AVANTAGES

• La capacité d’intégration rapide de nouvelles piles technologiques en développant des modules de connaissance individualisés est appréciable.
• Performances rapides et prise en charge native pour de gros volumes de data.
• Il est appréciable de pouvoir créer du code natif pour le système de gestion de data.

‍INCONVÉNIENTS

• La procédure de codage est complexe.
• Une database doit être chargée avant que les transformations ne puissent être appliquées.

TARIFICATION : les tarifs pour la version locale d’Oracle Data Integrator sont négociés dans des contrats et ne sont pas divulgués. 1 Go d’ODI Cloud coûte 1,20 $/heure.

11. Pentaho (avantages/inconvénients/tarifs) : la plateforme Pentaho d’Hitachi Ventara combine les utilisateurs commerciaux et informatiques pour l’ingestion, la préparation, l’association et l’analyse de toutes les data qui ont un impact sur l’entreprise. L’analyse commerciale et les data warehouse sont étroitement intégrés afin d’y parvenir. Il s’agit d’un outil de data warehouse de pointe qui permet aux entreprises d’accélérer leurs analyses et leurs pipelines de data, et qui est optimisé par l’héritage open source de Pentaho.

AVANTAGES

• Les classes Java open source permettent de créer des UDJC personnalisés et des expressions, et il est possible de créer des plug-ins personnalisés supplémentaires.
• Configuration simple pour les transformations et les tâches récurrentes.
• De nombreuses connexions de data sont disponibles.

‍INCONVÉNIENTS

• Pour le dépannage, les étapes Javascript à suivre peuvent voir une courbe d’apprentissage élevée. Les classes Java Pentaho disponibles peuvent avoir été couvertes plus en détail dans une phase JavaScript modifiée.
• Un calendrier, des fonctions financières comme les séries de rendement modifiées, la covariance (et les matrices de covariance) ainsi que l’écart type sont proposés en tant que phases de transformation supplémentaires.

TARIFICATION : le coût par utilisateur et par mois peut varier entre 25 $ et 300 $.

12. Jitterbit (avantages/inconvénients/tarifs) : Jitterbit se concentre sur l’accélération de l’innovation pour ses clients en utilisant tout le potentiel des API, de l’intégration et de l’intelligence artificielle. Grâce à la plateforme de connexion d’API Jitterbit, les entreprises peuvent rapidement relier les applications SaaS, locales et cloud. Elles peuvent aussi intégrer instantanément l’IA dans les processus d’entreprise. Étant donné que Jitterbit exploite des techniques de traitement parallèle hautes performances, vous pouvez déplacer de gros volumes de data en toute simplicité.

AVANTAGES

• Interface conviviale et fiable
• Essai complet disponible
• Service client rapide

‍INCONVÉNIENTS

• Il est possible de fournir une gestion des versions améliorée et une détection des collisions de mise à jour. Lorsque de nombreux développeurs Jitterbit travaillent simultanément, une modification effectuée par un développeur peut occasionnellement remplacer celles effectuées par un autre.
• Même si le forum d’assistance est utile, il peut parfois être difficile de le parcourir.

TARIFICATION : le prix mensuel fixé pour Jitterbit est de 1 000 $ par mois pour la version standard, 2 500 $ pour l’édition professionnelle et 5 000 $ pour l’édition d’entreprise. Discutez avec les fournisseurs pour en savoir plus sur les spécifications supplémentaires et la tarification de Jitterbit.

13. Qlik (avantages/inconvénients/tarifs) :   grâce à Qlik, les entreprises peuvent rationaliser la réplication et l’ingestion de data, ainsi que les flux sur différentes databases et plateformes Big Data. Les data sont transférées rapidement, de manière sécurisée et efficace, à l’aide de Qlik Replicate sans affecter les opérations commerciales. Plusieurs entreprises l’utilisent aux quatre coins du monde.

Les data sont envoyées à un système de streaming donné à l’aide de Qlik Replicate. Cet outil fournit des solutions de modélisation data warehouse universelles, automatiques et en temps réel sur tous les points de terminaison source importants, notamment les databases, les systèmes SAP, les mainframes et Salesforce, que ce soit au niveau local ou sur le cloud.

AVANTAGES

• Capacité de réplication en temps quasi réel.
• Grande couverture des sources et des destinations de data.
• Extrêmement fiable et rapide en termes de performances.

‍INCONVÉNIENTS

• La fondation de l’interface Web Replicate est fragile. Si vous en avez des dizaines ou plus, il peut être difficile d’estimer le nombre d’obligations que vous devez respecter. Le module Enterprise Manager, qui doit être installé séparément, résout tous ces problèmes.
• Il peut être difficile de trouver exactement ce que vous recherchez sur le portail d’assistance.
• En cas de perte de connexion lors de la réplication, il est nécessaire de tout recharger pour resynchroniser, ce qui entraîne une grosse perte de temps.

TARIFICATION : les modèles tarifaires ne sont pas publics. Contactez Qlik pour obtenir un prix !

14. Alooma (avantages/inconvénients/tarifs) : les capacités de data warehouse d’Alooma se concentrent sur la sortie envoyée au data warehouse cible. Elles offrent des méthodes de gestion des erreurs et de surveillance de pipelines.

AVANTAGES

• Les équipes d’analyse peuvent adopter un schéma clair et standardisé à l’aide des transformations de data qui se produisent avant le chargement des data dans le data warehouse.
• Pour les data pour lesquelles l’ETL est généralement nécessaire, Alooma propose une large variété de fournisseurs tiers courants pré-intégrés.

‍INCONVÉNIENTS

• Même si l’outil de data warehouse fait un très bon travail de consommation et de conversion des data, davantage d’instructions sur le contrôle des sorties seraient utiles.
• Renforcez plutôt les possibilités au cours de la phase de transformation, au lieu d’utiliser des transformations d’événement unique.

TARIFICATION : les modèles tarifaires sont confidentiels. Contactez l’équipe d’Alooma pour recevoir un devis !

15. IBM (avantages/inconvénients/tarifs) : la plateforme ETL de pointe IBM® InfoSphere® DataStage® intègre les data de nombreux systèmes d’entreprise. Cet outil utilise une infrastructure parallèle haute performance accessible en ligne et au niveau local. La plateforme évolutive permet une gestion étendue des metadata tout en favorisant la connectivité d’entreprise.

AVANTAGES

• Dispose d’un système automatique d’équilibrage de charge.
• S’avère être un outil efficace pour la gestion de gros volumes de data.
• Fournit de nombreuses techniques de partitionnement qui peuvent être utiles pour optimiser des tâches concurrentes.

‍INCONVÉNIENTS

• Le lien entre les différents systèmes pose problème.
• Aucun manuel d’utilisation complet fourni.
• Dépannage basé sur un point de contrôle non pris en charge.

TARIFICATION : tarif de base à 934 USD/mois, pouvant aller jusqu’à 12 142 USD/mois.

Remarque : les données tarifaires sont fournies par le développeur logiciel ou tirées de sources de tarification disponibles au public. Le coût final de l’acquisition doit être négocié avec le fournisseur.

Conclusion

Entre 2019 et 2024, il est prévu que le marché mondial des data warehouses suive une croissance de 8,3 %, atteignant une valeur de marché de 20 milliards de dollars. Cela indique que les data warehouses sont maintenant des mécanismes courants de stockage de data, et non un simple concept à la mode ou à la pointe de la technologie. Les outils de data warehouse deviennent la méthode de prédilection des entreprises orientées data comme pour gérer leurs volumes en constante expansion de data organisées et non structurées.

Les data warehouses permettent aux personnes de vérifier dans quelle mesure l’automatisation peut bénéficier à leur entreprise. L’automatisation de diverses tâches opérationnelles gagne en popularité, en particulier à mesure que les personnes reconnaissent sa valeur pour réduire les erreurs ou accélérer les flux de travail.

Les outils de data warehouse continueront de régner en maître sur le secteur dans les prochaines années, et ce dans quasiment toutes les tailles de secteurs et de marchés. De nombreuses options sont actuellement disponibles sur le marché. Vous avez seulement besoin de l’approche adéquate et de l’équipement approprié pour votre application.

Cet article a abordé toutes les facettes des outils de data warehouse, y compris leur application, les outils de data warehouse populaires et les considérations importantes à prendre en compte lors du choix des bons outils de data warehouse. C’est généralement une bonne idée de faire d’abord des tests avec la version d’essai d’une application majeure de data warehouse avant d’effectuer tout achat et, si possible, de discuter avec des utilisateurs existants pour obtenir leurs avis.

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