Les différences critiques entre les data marts et les entrepôts de données

Alors que les volumes de données collectées ont augmenté de manière exponentielle, l’infrastructure de stockage cloud a suivi le rythme. Les entreprises peuvent choisir parmi des entrepôts de données, des lacs de données, des maisons de lacs, etc.

Les data marts et les entrepôts sont 2 des choix de stockage les plus couramment utilisés. Chacun offre des avantages et des inconvénients différents, et vos objectifs commerciaux dictent finalement lequel est le mieux adapté pour vous.

Alors, comment pouvez-vous faire le meilleur choix ? Voici les principales différences entre les data marts et les entrepôts.

Différence #1 – Définitions

Les entrepôts de données et les marts peuvent être différenciés en fonction de leurs noms. Les entrepôts sont de grands dépôts de données recueillies à partir de différentes sources.

Typiquement, les volumes de données stockés dans les entrepôts sont importants. En revanche, un data mart est un sous-ensemble d’un entrepôt de données. Son utilisation est localisée à un département ou une unité commerciale spécifique.

Souvent, les entreprises utilisent des data marts et des lacs en plus d’un entrepôt. Par exemple, de nombreuses entreprises utilisent Snowflake (un entrepôt de données) avec un lac de données tel que Databricks. Elles déploient ensuite un data mart comme solution à usage unique pour répondre à des besoins commerciaux localisés.

Ainsi, répondre à la question de la comparaison des solutions comme Databricks vs Snowflake revient souvent à vos besoins commerciaux. De plus, vous devez ensuite déterminer si vous aurez besoin d’un data mart pour un traitement de données supplémentaire. Les marts vous aident à traiter et charger rapidement les données tandis que les entrepôts sont relativement lents.

Cependant, les entrepôts hébergent un grand volume de données par rapport aux data marts. De plus, vous pouvez définir des schémas détaillés au sein d’un entrepôt, tandis que les marts se prêtent bien à des définitions moins complexes. Ainsi, si vos données sont variées et nécessitent une analyse approfondie, un entrepôt est probablement votre meilleur choix.

Un data mart est une excellente option si vous avez plusieurs demandes de données prédéfinies à traiter qui nécessitent un ensemble spécifique de variables.

Différence #2 – Portée

Un entrepôt de données vise à servir l’ensemble de l’organisation, comme vous l’avez déjà appris. Cet objectif entraîne des conditions de conception et de traitement qui créent des différences dans les processus quotidiens. Par exemple, les entrepôts accueillent des données provenant de plusieurs sources tandis que les marts hébergent des données d’un petit nombre d’entre elles.

En conséquence, les tailles des entrepôts sont grandes tandis que les marts sont relativement petits. Les entrepôts sont très complexes à installer puisque les définitions de schémas de données et les processus ETL prennent du temps à définir. En revanche, les marts peuvent être opérationnels en quelques semaines une fois les tâches préliminaires exécutées.

Les data marts ont des utilisations limitées, comme vous l’avez déjà appris. Ils ne sont pas un choix efficace si vous souhaitez étendre vos capacités de traitement de données. Les entrepôts vous offrent de la flexibilité en matière d’évolutivité, car vous pouvez facilement ajouter de nouvelles tables et schémas pour accueillir de nouvelles données.

Cependant, la taille d’un entrepôt fonctionne souvent contre vos objectifs. Si votre entreprise subit un changement massif qui nécessite des redéfinitions de données, votre entrepôt actuel formera un obstacle à la progression. Vous devrez très probablement en installer un nouveau, ce qui retardera les délais de mise sur le marché.

Les marts sont donc mieux adaptés aux conditions commerciales en évolution rapide. Cependant, même eux ont des limites. Si vos variables d’analyse de données sous-jacentes changent souvent, votre data mart ne vous aidera pas beaucoup. Vous pourriez déployer plusieurs data marts facilement pour tenir compte des conditions changeantes, mais à un moment donné, vous aurez besoin d’un entrepôt pour stocker et centraliser vos données.

Différence #3 – Implications d’analyse

Les entrepôts peuvent stocker de grands volumes de données complexes et cela vous aide à exécuter des analyses complexes sur les données. Cela ne signifie pas que les data marts ne servent pas des fins analytiques.

Le contexte dans lequel vous avez besoin d’analytique est important. Si votre entreprise a besoin de modélisation complexe et prévoit de mettre en œuvre des moteurs d’IA pour traiter les données, un entrepôt est votre meilleur choix.

L’inconvénient de l’analytique basée sur les entrepôts est que les requêtes prennent du temps à s’exécuter. Si votre entreprise fait face à des conditions en constante évolution, vos analyses pourraient être obsolètes au moment où les résultats arrivent. Ainsi, les data marts sont souvent utilisés dans de telles situations. Cependant, vous devez être spécifique lorsque vous utilisez un mart.

Par exemple, si votre équipe de vente a besoin d’un aperçu instantané de ce qui motive les tendances d’achat des clients actuels, un data mart ne les aidera pas puisque cette analyse nécessite un traitement de données important.

Cependant, s’ils ont besoin d’informations sur les tendances d’achat de produits spécifiques (unités vendues, emplacements, emplacements les plus vendus, ventes de produits par rapport à d’autres produits, benchmarks, etc.), un data mart est un excellent choix.

Grâce à des résultats rapides, vos équipes peuvent prendre des décisions ad hoc rapidement, impactant positivement votre entreprise. Le secret est de définir sur quelles zones de votre entreprise vous souhaitez vous concentrer. Si votre attention s’étend au-delà d’un seul département ou fonction commerciale, un lac ou un entrepôt vous servira mieux.

Toute décision visant à améliorer les performances à long terme nécessite un entrepôt. Un pourcentage significatif des données collectées de nos jours est non structuré. Dans de tels cas, les entrepôts et les lacs sont un meilleur choix que les marts.

Quel est le meilleur choix pour vous ?

En fin de compte, le choix entre un data mart et un entrepôt de données se résume à vos objectifs commerciaux et à vos délais. Les deux choix vous serviront bien, alors prenez le temps de choisir celui qui vous convient le mieux.