Qu'est-ce qu'un magasin de données opérationnelles ?

Un magasin de données opérationnelles (ODS) est un système centralisé base de données conçu pour intégrer et stocker des données en temps réel ou quasi réel provenant de plusieurs sources.

Qu'est-ce qu'un magasin de données opérationnel ?

Un magasin de données opérationnelles (ODS) est une base de données centralisée qui consolide et intègre les données de divers systèmes transactionnels pour fournir une vue en temps réel ou quasi réel des opérations en cours. Il est conçu pour répondre aux besoins immédiats de reporting et d'analyse d'une organisation en maintenant une base de données constamment mise à jour. dépôt des données opérationnelles.

Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, optimisés pour l'analyse historique et le stockage à long terme, un ODS se concentre sur les données à court terme et actualisées utilisées pour les opérations quotidiennes. L'ODS permet aux entreprises d'accéder aux données actuelles et de les interroger sans affecter les performances des systèmes transactionnels, garantissant ainsi que les décisions opérationnelles peuvent être prises sur la base des informations les plus récentes disponibles.

Il est particulièrement utile pour les organisations qui ont besoin d'un accès rapide à des données actualisées pour des tâches telles que la surveillance, la création de rapports et la réponse aux événements opérationnels. Bien que les données d'un ODS ne soient généralement pas transformées dans la même mesure que les données d'un entrepôt de données, il est toujours nettoyé et intégré pour fournir une vue cohérente et précise des opérations en cours.

Comment fonctionne un magasin de données opérationnel ?

Voici une explication étape par étape du fonctionnement général d'un ODS :

1. Collecte de données. L'ODS collecte des données à partir de plusieurs systèmes transactionnels, tels que planification des ressources d'entreprise (ERP), les systèmes de gestion de la relation client (CRM) ou les systèmes de point de vente (POS). Ces systèmes sont conçus pour les opérations quotidiennes, mais les interroger directement ralentit leurs performances. Pour éviter cela, les données sont extraites en continu ou périodiquement de ces systèmes.
2. Intégration de données. Une fois les données collectées, elles sont traitées et intégrées dans le système ODS. Cette étape consiste à nettoyer les données pour garantir leur exactitude et leur cohérence entre les différentes sources. Les données sont standardisées dans un format commun, ce qui permet d'obtenir une vue unifiée des activités opérationnelles.
3. Mises à jour en temps réel. Contrairement aux entrepôts de données, qui mettent généralement à jour les données dans processus par lots, l'ODS prend en charge les mises à jour de données en temps réel ou quasi réel. Cela garantit que les données opérationnelles les plus récentes sont disponibles pour les rapports et les analyses.
4. Stockage de données. L'ODS stocke les données temporairement, généralement pendant une courte période, pour soutenir les opérations en cours. Il se concentre généralement sur les données actuelles et en direct plutôt que sur les données historiques, ce qui le rend idéal pour les rapports opérationnels. L'ODS ne conserve généralement pas les données pour une analyse à long terme, ce qui est l'objectif d'un entrepôt de données.
5. Accès aux données. Les utilisateurs ou les systèmes peuvent interroger l'ODS pour générer des rapports, exécuter des analyses ou surveiller indicateurs clés de performance (KPI) sans impacter les performances des systèmes transactionnels sources. L'ODS fournit une vue cohérente et fiable des dernières données opérationnelles, ce qui le rend idéal pour les processus décisionnels quotidiens.

Utilisations du magasin de données opérationnelles

Voici les principales utilisations d’un magasin de données opérationnel, accompagnées d’explications :

• Reporting opérationnel en temps réel. L'une des principales utilisations d'un ODS est de fournir des rapports opérationnels à jour. Étant donné que l'ODS est mis à jour en temps réel ou presque, il peut être interrogé pour générer des rapports opérationnels à jour sans affecter les performances des systèmes sources. Cela le rend idéal pour surveiller les activités quotidiennes telles que les transactions de vente, les interactions avec le service client ou les niveaux de stock.
• Intégration des données entre les systèmes. Un ODS intègre les données de divers systèmes transactionnels, tels que les systèmes ERP, CRM et POS, dans un format unifié. Cette vue intégrée aide les organisations à gérer et à comprendre les opérations interdépartementales, en garantissant que les données des différents systèmes sont cohérentes et facilement accessibles. Il résout le problème des silos de données en créant un référentiel centralisé de données opérationnelles.
• Aide à la décision opérationnelle. La nature en temps réel d'un ODS permet aux organisations de prendre des décisions opportunes en fonction des données les plus récentes. Il aide les gestionnaires et les décideurs qui doivent agir sur la base de données opérationnelles actuelles, par exemple dans les cas de gestion des stocks, d'interactions avec les clients ou de surveillance des performances du système.
• Nettoyage et validation des données. Un ODS est souvent utilisé pour nettoyer, valider et normaliser les données provenant de sources multiples avant qu'elles ne soient transmises aux systèmes en aval ou utilisées à des fins opérationnelles. Le processus garantit que les données analysées ou utilisées pour les rapports sont exactes et exemptes de divergences, évitant ainsi les erreurs qui pourraient résulter d'incohérences dans les systèmes sources.
• Déchargement du système source. L'interrogation des systèmes transactionnels dégrade directement leurs performances, en particulier si les requêtes sont fréquentes ou complexes. En déchargeant les requêtes sur un ODS, les organisations peuvent maintenir les performances de leurs systèmes sources tout en permettant aux utilisateurs d'accéder aux données opérationnelles importantes. Cela garantit que les systèmes transactionnels critiques pour l'entreprise, comme le traitement des commandes ou la facturation, continuent de fonctionner sans problème.
• Zone de préparation pour l'entreposage des données. Un ODS peut servir de zone de stockage intermédiaire pour les données avant leur transfert vers un entrepôt de données pour un stockage et une analyse à long terme. L'ODS peut aider à prétraiter les données, en s'assurant qu'elles sont nettoyées et intégrées avant d'entrer dans l'entrepôt de données.
• Surveillance et alertes en temps réel. De nombreuses organisations utilisent un ODS à des fins de surveillance et d'alerte en temps réel. En recevant en permanence des mises à jour des systèmes transactionnels, l'ODS suit des mesures ou des conditions spécifiques en temps réel, déclenchant des alertes lorsque certains seuils sont atteints. Cela est essentiel pour les opérations urgentes, telles que la détection de fraudes, les pannes système ou les événements commerciaux critiques qui nécessitent une attention immédiate.
• Support des processus métiers. Un ODS prend en charge les processus opérationnels quotidiens qui reposent sur des données actualisées, comme l'exécution des commandes, les opérations de service client ou la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Étant donné que ces processus nécessitent souvent des données actualisées pour fonctionner efficacement, l'ODS garantit qu'ils ont accès à des informations actualisées, ce qui permet des opérations plus fluides et des temps de réponse améliorés.

Avantages du stockage de données opérationnelles

Voici les principaux avantages d’un magasin de données opérationnel :

• Accès aux données en temps réel. Un ODS fournit un accès en temps réel ou quasi réel aux données, ce qui permet aux organisations de surveiller et d'analyser les activités opérationnelles en cours. Cela est particulièrement avantageux pour les entreprises qui ont besoin d'informations actualisées, leur permettant de prendre des décisions opportunes et de réagir rapidement aux conditions changeantes.
• Prise de décision améliorée. En offrant une vue unifiée et actualisée des données opérationnelles, un ODS permet une meilleure prise de décision. Les décideurs peuvent s'appuyer sur des données précises et cohérentes pour évaluer les performances, gérer les ressources ou résoudre les problèmes. Cela conduit à des décisions plus éclairées, basées sur les données, et améliore l'efficacité opérationnelle globale.
• Charge réduite sur les systèmes transactionnels. Un ODS décharge le traitement des requêtes des systèmes transactionnels sources, contribuant ainsi à préserver leurs performances. Au lieu d'exécuter des rapports ou des analyses complexes directement sur des systèmes tels que l'ERP ou le CRM, ce qui pourrait les ralentir, les utilisateurs peuvent interroger l'ODS. Cela permet aux systèmes centraux de continuer à gérer les transactions sans interruption.
• Cohérence des données entre les systèmes. Un ODS intègre et normalise les données provenant de sources multiples, garantissant ainsi la cohérence au sein de l'organisation. Cela élimine le problème des silos de données, où différents services ou systèmes peuvent avoir des données contradictoires ou incomplètes. L'ODS crée une source unique de vérité pour les données opérationnelles, améliorant ainsi la qualité et la cohérence des données au sein de l'entreprise.
• Prend en charge les rapports et la surveillance en temps réel. Grâce aux mises à jour des données en temps réel, l'ODS est idéal pour générer des rapports opérationnels et surveiller les indicateurs clés de performance (KPI). Cela aide les entreprises à maîtriser leurs performances, à détecter les problèmes à un stade précoce et à prendre des mesures correctives rapidement. Il est particulièrement utile pour les secteurs qui s'appuient sur des données en temps réel, comme la vente au détail, la logistique ou le service client.
• Améliore la qualité des données. Avant que les données ne soient stockées dans l'ODS, elles sont nettoyées et validées, ce qui garantit que les données inexactes, incomplètes ou dupliquées sont corrigées. L'amélioration de la qualité des données profite aux processus en aval, en réduisant les erreurs et en garantissant que les décisions opérationnelles sont basées sur des informations fiables.
• FlexCapacité à apporter des changements opérationnels. L'ODS est conçu pour être flexAdaptable et flexible aux besoins opérationnels en constante évolution, il intègre facilement de nouvelles sources de données ou s'adapte aux changements de processus métier, ce qui en fait un outil précieux pour les organisations en pleine transformation numérique ou connaissant une croissance rapide.
• Intégration des données plus rapide. Les données provenant de plusieurs systèmes sont intégrées et consolidées dans ODS, ce qui permet aux entreprises d'accéder rapidement à une vue complète des opérations. Cela réduit le temps nécessaire à la collecte manuelle des données provenant de différents systèmes, ce qui permet d'obtenir des informations plus rapides et d'effectuer des analyses en temps réel.
• Zone de préparation pour l'entreposage des données. L'ODS peut être configuré pour gérer le traitement des données opérationnelles à court terme tandis que l'entrepôt de données est réservé à l'analyse historique. Cette division du travail entre l'ODS et l'entrepôt de données améliore les capacités globales de gestion et d'analyse des données.
• Efficacité opérationnelle améliorée. L'ODS améliore l'efficacité opérationnelle globale en fournissant des données en temps réel et en réduisant la dépendance aux systèmes transactionnels pour la création de rapports. Les équipes peuvent accéder aux données dont elles ont besoin sans attendre le traitement par lots ou ralentir les systèmes centraux, ce qui permet un traitement plus rapide temps de réponse et des opérations plus fluides dans toute l’organisation.

Magasin de données opérationnelles vs. Entrepôt de données

Un magasin de données opérationnelles et un entrepôt de données remplissent des fonctions différentes dans la gestion des données. L'ODS est conçu pour l'intégration de données en temps réel ou quasi-réel provenant de sources multiples, fournissant des informations à jour pour les rapports opérationnels et la prise de décision quotidienne. Il se concentre sur les données actuelles à court terme, qui sont continuellement mises à jour et interrogées sans affecter les performances des systèmes transactionnels.

En revanche, un entrepôt de données est optimisé pour le stockage et l'analyse des données historiques et est généralement mis à jour par lots. Il stocke de grands volumes de données historiques pour les tendances à long terme, les analyses complexes et la prise de décisions stratégiques.

Alors que l'ODS prend en charge les besoins opérationnels immédiats avec des données en temps réel, l'entrepôt de données se concentre sur une analyse et des rapports rétrospectifs approfondis sur des périodes prolongées.

Voici un tableau comparant un magasin de données opérationnel et un entrepôt de données.