Choisir la bonne Architecture pour son Data Warehouse : Guide pratique

Le Data Warehouse reste l’élément central du système d’information pour la plupart des entreprises. Il centralise et structure l’ensemble des données pour produire un socle fiable pour le reporting et l’analyse décisionnelle.

Les solutions de type Reverse ETL permettent également d’exploiter directement les données du Data Warehouse pour des cas d’usage marketing-ventes.

Mais pour délivrer tous ses bénéfices, un Data Warehouse doit reposer sur une architecture robuste et adaptée aux besoins métiers.

Le paysage des architectures possibles a considérablement évolué ces dernières années, notamment avec l’essor du cloud computing. Exit le débat « On Premise » vs « Cloud » : de nouveaux modèles hybrides et modulaires ont émergé.

Dès lors, comment s’y retrouver et choisir la bonne architecture pour son Data Warehouse ? Quels sont les avantages et les limites des différentes approches ? Et surtout, quels sont les critères à prendre en compte pour faire le bon choix ?

C’est ce que nous allons explorer dans cet article, en donnant des repères concrets pour vous aider à concevoir un Data Warehouse qui réponde vraiment à vos enjeux business.

L’approche traditionnelle « On Premise » : un modèle qui a encore ses adeptes

Commençons par un petit rappel. Historiquement, les Data Warehouses ont d’abord été déployés « sur site », c’est-à-dire dans l’infrastructure informatique propre à l’entreprise. C’est ce qu’on appelle l’approche « on premise ».

Concrètement, cela signifie que l’entreprise est propriétaire de l’intégralité du matériel (serveurs, stockage) et des logiciels qui composent son Data Warehouse. Elle en assure elle-même (ou via un prestataire) la mise en place, la maintenance et l’évolution.

Ce modèle traditionnel présente plusieurs avantages :

• Le contrôle : l’entreprise garde la maîtrise complète de ses données et de son infrastructure. Elle n’est pas dépendante d’un fournisseur tiers.
• La sécurité : les données restent dans le système d’information de l’entreprise, ce qui peut être préférable pour les données sensibles ou soumises à des réglementations strictes.
• La personnalisation : une architecture on premise offre une grande liberté pour configurer et optimiser le Data Warehouse en fonction des besoins spécifiques.

Néanmoins, ce modèle a aussi des limites qui sont devenues de plus en plus visibles avec le temps :

• Les coûts : la mise en place et la maintenance d’un Data Warehouse on premise représentent un investissement initial important, auquel s’ajoutent des coûts récurrents souvent élevés (énergie, personnel IT, mises à jour).
• La rigidité : faire évoluer l’infrastructure pour suivre la croissance des données et des usages peut s’avérer long et complexe. Concrètement, il faut sans cesse provisionner de nouvelles capacités de stockage et de calcul.
• L’administration : l’entreprise doit disposer de ressources et de compétences IT en interne pour gérer toute la stack technique du Data Warehouse (serveurs, OS, bases de données). Ce qui peut constituer un vrai défi…

C’est pour répondre à ces limites qu’ont émergé les architectures de Data Warehouse dans le cloud, qui ont révolutionné la façon de gérer et de valoriser les données.

Le cloud : la nouvelle norme pour les architectures de Data Warehouse

Le cloud computing a incontestablement transformé le paysage des architectures de Data Warehouse. Selon une étude de Gartner, 75% des processus d’entreprise sont déployés dans des infrastructures et services de plateforme cloud. Cette évolution montre une tendance très claire vers des solutions basées sur le cloud.

Mais qu’est-ce qu’un Data Warehouse dans le cloud exactement ? Il s’agit d’utiliser les infrastructures et les services d’un fournisseur cloud (les plus connus sont AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform) pour déployer tout ou partie de son Data Warehouse.

Les données sont hébergées sur les serveurs du fournisseur, qui met à disposition un ensemble de services managés pour le stockage, le traitement et l’analyse des données. Parmi les solutions les plus connues, on peut citer Amazon Redshift, Snowflake, Google BigQuery ou encore Azure Synapse Analytics.

L’approche cloud apporte de nombreux bénéfices pour les architectures de Data Warehouse :

• L’agilité et la rapidité de mise en œuvre : vous pouvez provisionner un Data Warehouse en quelques clics, sans avoir à vous soucier de l’infrastructure sous-jacente. Cela permet de réduire considérablement les délais de mise sur le marché des nouveaux usages data.
• L’évolutivité : les ressources de stockage et de calcul peuvent être augmentées ou réduites à la demande, en fonction des besoins. C’est le principe du « pay as you go » : on ne paie que pour ce qu’on consomme. A la clé : beaucoup plus de flexibilité.
• La performance : les fournisseurs cloud proposent des architectures optimisées et des technologies de pointe (comme le stockage en colonnes ou le traitement MPP) pour gérer des volumes massifs avec d’excellents temps de réponse.
• La réduction des coûts : plus besoin d’investir dans du matériel coûteux et d’engager des frais de maintenance. La plupart des services sont facturés à l’usage, ce qui permet de variabiliser les coûts. De plus, certaines tâches d’administration sont automatisées.

Bien sûr, le cloud soulève aussi quelques points de vigilance, notamment en termes de sécurité et de contrôle des données. C’est pourquoi il est toujours important de bien étudier les politiques et les certifications des fournisseurs sur ces sujets (chiffrement, localisation des datacenters…).

Il faut aussi être conscient d’une forme de dépendance à l’écosystème du fournisseur, même si des architectures multi-cloud permettent de limiter les risques d’enfermement. Un partenaire comme Cartelis peut vous aider à adresser ces enjeux et à tirer le meilleur parti du cloud pour votre Data Warehouse.

Les approches hybrides et multi-cloud : le meilleur des deux mondes ?

Nous l’avons vu, le cloud offre de nombreux avantages pour moderniser un Data Warehouse et supporter de nouveaux cas d’usage autour de la data. Pour autant, cela ne signifie pas qu’il faut nécessairement tout migrer dans le cloud du jour au lendemain.

Chez Cartelis, nous constatons que de plus en plus d’entreprises optent pour des approches hybrides et/ou multi-cloud. L’idée est de combiner des ressources on premise et des services cloud, dans une architecture intégrée et cohérente.

Par exemple, on peut conserver les données les plus sensibles en interne, dans un Data Warehouse on premise, et utiliser le cloud pour les flux de données temps réel ou les traitements d’analytique avancée (machine learning). Un Data Warehouse hybride permet de garder le contrôle sur ses données clés tout en bénéficiant de la puissance et de la flexibilité du cloud pour des cas d’usage spécifiques.

Certains de nos clients sont même allés plus loin avec des architectures multi-cloud. Le principe est d’utiliser plusieurs fournisseurs cloud simultanément (par exemple AWS et Azure), soit pour des raisons de résilience (ne pas être dépendant d’un seul acteur), soit pour tirer parti des points forts de chaque plateforme.

Bien sûr, ces approches ne sont pas sans défis, notamment en termes de gouvernance des données et de sécurité. Faire dialoguer des briques on premise et cloud, ou des services issus de différents fournisseurs, peut rapidement devenir complexe.

Il faut mettre en place des mécanismes de synchronisation des données, d’authentification des accès, de monitoring de bout-en-bout. Les aspects réseau sont aussi assez critiques pour garantir des temps de latence acceptables.

Mais les bénéfices sont réels et de plus en plus d’outils émergent pour faciliter la gestion de ces architectures hybrides et multi-cloud (comme Talend, Informatica ou Databricks). Avec la bonne expertise et le bon accompagnement, c’est un modèle qui permet d’avoir le meilleur des deux mondes pour son Data Warehouse.

Vous avez besoin de conseil pour choisir votre architecture Data Warehouse ? Contactez-nous !

Au fil de cet article, nous avons exploré les différentes architectures possibles pour un Data Warehouse moderne : on premise, cloud, hybride et multi-cloud. Chaque approche a ses avantages et ses défis, et le choix dépend largement de votre contexte et de vos priorités.

Mais une chose est sûre : une architecture de Data Warehouse ne s’improvise pas. C’est un choix structurant, qui engage votre entreprise sur le long terme et conditionne votre capacité à valoriser durablement vos données. Une mauvaise décision peut rapidement se transformer en frein pour vos projets data, avec des coûts et une dette technique qui s’accumulent.

Alors, comment être certain de faire le bon choix ? En vous faisant accompagner par des experts en architecture data. C’est précisément notre métier chez Cartelis. Depuis plus de 10 ans, nous aidons des entreprises de toutes tailles à concevoir et à déployer des Data Warehouses performants, évolutifs et alignés sur leurs enjeux business.

Notre valeur ajoutée ? Une approche à la fois stratégique et opérationnelle de votre architecture data. Nous ne sommes pas là pour vous vendre une solution toute faite, mais pour construire avec vous le Data Warehouse qui vous ressemble et qui répond à vos cas d’usage.

Concrètement, nous commençons toujours par analyser vos besoins métiers et vos contraintes techniques. Quelles sont vos données sources ? Quels sont vos scénarios d’analyse ? Quels sont vos objectifs de performance et de coûts ? Autant de questions qui vont nous guider pour définir l’architecture cible.

Ensuite, nous vous aidons à choisir les briques technologiques les plus adaptées, en toute neutralité. On premise, cloud ou hybride ? Quelle plateforme pour quels processus ? Nous comparons les options et vous aidons à prendre la meilleure décision, en fonction de critères objectifs (scalabilité, sécurité, TCO…).

Enfin, nous vous accompagnons dans la mise en œuvre de bout-en-bout : de la migration des données à la mise en place des flux d’alimentation, en passant par le développement des couches de transformation et de restitution. Nos consultants assurent un transfert de compétences continu auprès de vos équipes pour les rendre pleinement autonomes.

Avec Cartelis, vous avez l’assurance d’un Data Warehouse bien conçu, qui s’adaptera dans la durée à l’évolution de vos besoins et de vos données. Vous pourrez capitaliser sur un patrimoine data stable et cohérent, pour industrialiser vos cas d’usage et accélérer votre transformation digitale.

Alors, prêts à franchir le pas et à optimiser votre architecture décisionnelle ? Parlons-en dès maintenant !

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