Le principe du DataMart
Le DataMart est une base de données centrée sur un sujet ou un métier en particulier. On le présente généralement comme un sous-ensemble d’un DataWarehouse. Il en constitue une version plus légère regroupant uniquement des données se rapportant à un secteur précis de l’entreprise (marketing, finances, RH, etc.).
Il s’agit d’un outil facilement accessible pour les utilisateurs, qui permet de gagner du temps par rapport aux bases de données généralistes plus fournies. Le DataMart se distingue également par son architecture structurée, qui convient particulièrement pour assurer des requêtes simples et répétitives.
Un DataMart est dépendant d’un DataWarehouse de référence, puisque c’est à partir du flux de données contenu dans ce dernier que l’on sélectionnera les informations à intégrer dans chaque DataMart thématique. Ainsi, la réunion de tous les DataMarts d’une société permet de reconstituer l’ensemble des données figurant dans son DataWarehouse. Le DataMart s’apparente à une base de données spécifique dont l’exploitation permet de mettre en exergue des informations ciblées. Ces renseignements sont autant d’éléments susceptibles de servir ensuite d’aide à la décision.
Un DataMart réunit des données ciblées et organisées : son approche spécialisée le rend immédiatement fonctionnel pour répondre aux besoins des différents métiers dans l’entreprise.
Les données contenues dans un DataMart peuvent être exploitées et analysées à l’aide d’outils de data mining. Ceux-ci permettent d’extraire avec efficacité des informations pertinentes à partir de bases de données importantes. Un data miner saura utiliser ces instruments d’analyse pour opérer des rapprochements et établir des modèles prédictifs.
En rassemblant des données spécifiques jusque-là éparpillées dans le DataWarehouse, un DataMart offre un gain de temps important aux utilisateurs et facilite considérablement la tâche du data miner chargé d’analyser ces informations.
Son intérêt pour les entreprises
Aujourd’hui, la gestion et l’analyse des gros volumes de données constituent un passage obligé pour les professionnels. Les différentes technologies d’intelligence artificielle et de machine learning sont donc particulièrement prisées en la matière. Dans chaque secteur, la prise de décision se fait à l’aide des données extraites dans un DataMart thématique.
Le DataMart possède plusieurs avantages :
- Il ne contient que le strict nécessaire, étant donné qu’il s’apparente à un extrait des données de l’entreprise. Aucune donnée parasite ne vient entraver la recherche et l’analyse par data mining.
- Les caractéristiques des données réunies dans un DataMart sont de nature à favoriser le travail des utilisateurs :
- Toutes les données stockées de cette manière sont cohérentes et stables : elles ne sont pas affectées par des mises à jour qui viendraient perturber l’analyse.
- Toutes les données sont également historisées et ne sont pas volatiles.
On peut distinguer plusieurs utilisations des DataMarts dans le monde de l’entreprise. Trois secteurs en particulier peuvent en tirer des bénéfices importants, à savoir les RH, la finance et le marketing.
- Un DataMart dédié aux ressources humaines sert à compiler des informations relatives aux employés (moyenne d’âge, rémunérations, ancienneté, etc.). Ces données fournissent des statistiques pertinentes pouvant être utilisées dans le cadre de choix de licenciement ou d’embauche.
- Un DataMart financier offre la possibilité d’analyser, secteur par secteur, la santé financière de la société. En fonction du flux de données, il est possible d’identifier rapidement les coûts et le chiffre d’affaires de chaque département.
- Un DataMart relatif au marketing s’apparente à un outil puissant regroupant des renseignements précis concernant les clients et les prospects de l’entreprise. Les responsables marketing ont ainsi accès à toutes les informations se rapportant à chaque contact (produits proposés et/ou vendus, taux de satisfaction, etc.). Ces données sont particulièrement utiles pour mener une stratégie marketing ciblée.
Le fonctionnement et les limites du DataMart
Les DataMarts permettent l’exploitation de données précises secteur par secteur. Les informations contenues dans chaque base de données sont traitées via des outils de reporting afin de fournir des renseignements et des statistiques exploitables par les utilisateurs en fonction de leurs besoins.
Dotés d’un aspect très structuré, les DataMarts s’apparentent à des extraits simplifiés des données générales de l’entreprise. Cette simplification rend les DataMarts très efficaces pour des tâches répétitives et des requêtes déjà clairement identifiées. Plus faciles à traiter pour les employés, ces informations ne permettent pas en revanche une approche globale. Les utilisateurs souhaitant opérer des requêtes dépassant le cadre strict de leur fonction ne pourront pas y parvenir à partir d’un simple DataMart thématique. Dans l’entreprise, la généralisation des DataMarts peut alors devenir problématique si les utilisateurs n’ont pas d’autres moyens d’accéder aux données.
Le DataMart affiche donc des limites qui expliquent son remplacement progressif par le Data Lake. Cette solution big data, de plus en plus prisée par les entreprises, permet de réaliser un stockage global des informations allié à une plus grande flexibilité.
Contrairement au système classique DataWarehouse/DataMart, le Data Lake permet de charger des données brutes au sein d’une plateforme (de type Data Fabric) et de les transformer afin de les rendre immédiatement exploitables. La démarche ETL habituelle est remplacée ici par une démarche ELT plus flexible, sortant du cadre limité des DataMarts thématiques. Avec des outils d’intelligence artificielle et de deep learning adaptés, le Data Lake permet de prédire plus efficacement les prochaines tendances.
