Définir une architecture de Data Warehouse

Un moteur de base de données comme SQL Server offre une telle souplesse d’emploi et de montée en charge qu’il est possible d’imaginer et mettre en œuvre des solutions techniques très variées et adaptées à chaque besoin.

Bien des DSI et des architectes impliqués dans un projet décisionnel ont une fâcheuse tendance à vouloir faire entrer très tôt dans le processus de réflexion les choix d’architecture matérielle et statuer sur l’opportunité ou non de partir sur des Appliances. Pourtant, cette décision est plutôt l’une des dernières étapes du processus de décision du projet Data Warehouse. Avant d’en arriver à ce stade, il est impératif d’avoir franchi d’autres étapes nécessaires à la découverte des éléments qui permettront de statuer judicieusement sur vos choix d’architectures.

I - La phase préliminaire : Tout projet Data Warehouse doit commencer par une phase d’apprentissage et d’élaboration sur la méthodologie que l’on va utiliser, sur le jargon que l’on va employer et sur la conduite de projet que l’on va adopter.

II - La conception et le design du modèle de données : on débute par une phase de mise en place d’un dictionnaire de métadonnées qui va permettre non seulement de mettre tout le monde d’accord, mais aussi de statuer sur les types d’informations et sur ce que l’on veut analyser. Puis, on va construire une modélisation décisionnelle de cette information qui peut être à la fois à plat (avec des modèles en 3ème forme normale, en étoile ou en flocon) ou multidimensionnelle (avec des cubes OLAP), les deux approches étant bien plus complémentaires qu’antinomiques.

III - On va ensuite s’intéresser à la façon dont on va charger les données : techniques de capture des données (fonction change data capture de SQL Server), outils ETL de transformation, processus d’acquisition, outils de réplication, connecteurs disponibles, etc.

 IV - Concevoir le système de stockage du Data Warehouse : c’est lors de cette phase que l’on va prendre en compte les notions de Performance et de Qualité de service (aussi bien en termes de stabilité que de capacité de montée en charge). On doit notamment évaluer comment la performance doit évoluer avec l’augmentation de la volumétrie d’une part (comment on passe de 5 To à 10 ou 15 To par exemple) et avec l’augmentation d’un nombre d’utilisateurs (comment la performance serveur évolue si on passe de 1000 à 3000 utilisateurs). C’est à ce moment que l’on va définir l’architecture matérielle.

V - La restitution : il s’agit là de savoir comment les services et informations fournis par le Data Warehouse vont être exploités et présentés aux utilisateurs au travers des outils internes de l’entreprise, des outils de reporting et reporting ad-hoc et au travers des suites Office ou des portails (SharePoint par exemple).
 

Loïc Duval - Spécialiste systèmes d'exploitation
Féru de nouvelles technologies, ingénieur en informatique, spécialiste des systèmes d'exploitation, des SGBD, des infrastructures et de la sécurité des Endpoints, Loïc Duval…

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