Présentation

Obtenir des solutions d'entrepôt de données performantes

Pour soutenir vos projets d'aide à la décision et accélérer la prise de décision, vous devez vous doter d'une base flexible, optimisée pour collecter et analyser des volumes de données provenant de sources hétérogènes.

Les solutions d'entrepôt de données IBM sont disponibles sur site, dans le cloud ou en tant qu'appliance intégrée. Imprégnées d'apprentissage automatique et d'IA pour des analyses plus profondes et plus rapides, elles partagent également un moteur SQL commun pour simplifier les requêtes. L'entrepôt de données IBM est également disponible sur la plateforme IBM Cloud Pak  for Data pour prendre en charge les déploiements de cloud hybride.

Lire : Forrester désigne IBM un leader dans The Forrester Wave : Data Management for Analytics, T1 2020

Pourquoi IBM pour l'entreposage de données ?

Multicloud hybride

Évitez de dépendre d'un fournisseur avec une approche multicloud. Exécutez sur IBM Cloud Pak® for Data, une plateforme de données de cloud hybride.

Évolutivité adaptable

Mettez à l'échelle le stockage et le calcul de manière indépendante avec une tarification élastique pour les entrepôts de données sur IBM Cloud®. Payez uniquement fonctionnalités dont vous avez besoin.

Une base de départ pour obtenir des connaissances

Exploitez toute la valeur de vos données, structurées, non structurées, géospatiales, en rendant l'IA opérationnelle dans toute l'entreprise.

Vektis

Découvrez comment IBM Db2® Warehouse on Cloud donne à ce fournisseur de services d'information sur les soins de santé la flexibilité et la capacité d'évoluer selon les besoins pour répondre aux demandes croissantes d'analyse des clients.

Ressources

Exploiter la puissance de l'IA

Les spécialistes d'IBM et de Sirius discutent de la manière dont une plateforme moderne de données et d'IA unifie les données de l'entreprise pour obtenir de meilleures informations.

Bénéficier de la flexibilité des entrepôts de données hybrides

Ce rapport explique pourquoi les principales entreprises sont presque deux fois plus susceptibles d'utiliser une architecture d'entrepôt de données hybride.

Soutenir la croissance et la complexité des données

L'Aberdeen Group examine comment les solutions d'entrepôt de données traitent la complexité et l'hétérogénéité des données.

Obtenir Netezza dans le cloud

Netezza est proposé sur IBM Cloud et AWS.

Répondre plus précisément aux besoins en ressources

IBM Db2 Warehouse Flex One est une base de données cloud qui prend en charge plus efficacement les volumes de données inférieurs à 1 To.

Réduire le stress de la dépendance vis à vis d'un fournisseur

Le produit IBM Db2 Warehouse on Cloud, entièrement géré et élastique, est disponible sur AWS.

S'immerger plus en profondeur dans les entrepôts de données

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un système qui regroupe des données provenant de différentes sources dans un magasin de données unique et central, afin de prendre en charge l'analyse, l'exploration des données, l'apprentissage automatique et l'IA. Appelé également entrepôt de données d'entreprise (EDW), sa fonctionnalité permet aux entreprises d'exécuter des analyses sophistiquées sur des pétaoctets de données qui ne pourraient pas être traitées par une base de données relationnelle traditionnelle. Pour améliorer davantage vos analyses, vous pouvez ajouter des applications de visualisation et d'aide à la décision.

Un système d'entrepôt de données est plus qu'un simple stockage. Un pipeline de données est construit pour permettre l'intégration des données. L'infrastructure de pipeline inclut le processus appelé Extraction, Transformation, Chargement (ETL) ou Extraction, Chargement, Transformation (ELT). Dans ces processus, des données provenant de sources multiples sont collectées, nettoyées et transformées. Pour le processus ETL, les données sont transformées avant d'être chargées dans l'entrepôt de données à l'aide d'un logiciel d'intégration de données, tel qu'IBM DataStage. Dans le processus ELT, les données sont transformées dans l'entrepôt de données lui-même.

Choix d'une plateforme d'entrepôt de données

Les charges de travail d'analyse complexes actuelles impliquent un large éventail de sources et de types de données. Celles-ci vont des données transactionnelles structurées résidant sur site aux données non structurées, nées dans le cloud, qui proviennent des capteurs de l'Internet des objets (IoT) et des appareils mobiles. Pour obtenir les informations les plus pertinentes, vos équipes d'analyse métier doivent intégrer toutes ces données. Le choix de la plateforme d'entrepôt de données adaptée ou de la bonne combinaison de solutions peut contribuer à optimiser vos résultats.

Entrepôt de données dans le cloud
Pour l'analyse des données nées dans le cloud, un entrepôt de données cloud peut être la meilleure solution. Il vous permet d'analyser les données là où elles se trouvent pour accélérer les résultats et réduire la complexité. Vous bénéficiez également de la rapidité de déploiement, de l'évolutivité rapide et de la souplesse budgétaire des solutions de cloud.

Entrepôt de données sur site

Lorsque des données existent déjà sur site ou que les réglementations gouvernementales restreignent le transfert de données au-delà des frontières de l'État ou du pays, un entrepôt de données sur site peut être le meilleur choix. Là encore, vous bénéficiez de l'efficacité de l'analyse des données là où elles se trouvent et vous évitez les coûts liés au déplacement de grandes quantités de données vers d'autres environnements. Vous pouvez également conserver un contrôle étroit sur vos données tout en réduisant la latence des analyses.

Appliance d'entrepôt de données intégrée

Une solution d'analyse intégrée qui combine du matériel et du logiciel peut offrir des performances élevées tout en réduisant les charges de gestion liées à l'exploitation d'un entrepôt de données traditionnel « défini par les logiciels ». Ces solutions prennent en charge divers sources et types de données, ainsi que les volumes de données à croissance rapide. Elles peuvent inclure les dernières technologies de science des données, telles que l'apprentissage automatique ou l'IA, pour soutenir vos initiatives d'analyse avancée.

Environnements hybrides

De nombreuses entreprises peuvent bénéficier d'une combinaison de plateformes. La clé pour tirer parti de cette approche est de s'assurer que les solutions ont une plateforme sous-jacente commune. Elle  pourrait partager un moteur SQL commun, des fonctionnalités d'analyse intégrées, des outils communs et un logiciel de données sous-jacent.

Vous pourriez également envisager une plateforme intégrée de données et d'IA, telle qu'IBM Cloud Pak for Data, qui modernise la façon dont vous collectez, organisez et analysez les données. Reposant sur la plateforme open source Red Hat® OpenShift® pour prendre en charge les déploiements multiclouds hybrides, la solution inclut IBM Db2 Warehouse parmi ses nombreuses fonctionnalités de gestion, d'intégration et d'analyse des données conçues pour alimenter l'innovation avec l'IA.

Base de données versus entrepôt de données versus lac de données

Les différents systèmes de stockage de données s'alignent sur les types et le volume de données que vous devez stocker, ainsi que sur la manière dont les données seront utilisées.

Une base de données contient des données structurées et est limitée dans le volume de données qu'elle peut contenir. Elle est utilisée principalement pour les requêtes rapides et le traitement transactionnel.

Un entrepôt de données contient également des données structurées, mais peut accueillir des volumes plus importants de données actuelles et d'historique provenant de sources multiples. Les données sont organisées en schémas qui sont utilisés pour l'analyse des données opérationnelles.

Enfin, un lac de données contient des volumes massifs de données brutes (structurées, semi-structurées et non structurées), ouvrant la voie à une analyse plus approfondie des données qui n'étaient pas accessibles auparavant. Les données sont simplement stockées, et non organisées en schémas. Elles ne sont pas transformées tant qu'elles ne sont pas nécessaires. Les lacs de données reposent généralement sur des plateformes d'analyse Big Data telles que Apache Hadoop.

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