Data Marts pour la BI

Les datamarts représentent un sous-ensemble spécialisé des entrepôts de données, conçus pour répondre aux besoins analytiques spécifiques d'un département ou d'une fonction métier. Dans le contexte des outils de Business Intelligence (BI), un datamart va au-delà de la simple copie de tables : les données y subissent des transformations cruciales - nettoyage, structuration et synthèse - pour les rendre immédiatement exploitables pour la visualisation. L'accent est mis sur la fourniture d'informations pertinentes et prétraitées, adaptées à des cas d'utilisation spécifiques.

Bien que les datamarts offrent de meilleures performances, une facilité d'utilisation accrue et des données prêtes à l'emploi, ils souffrent d'un manque de flexibilité et d'une éventuelle duplication fonctionnelle et technique menant à des problèmes de gouvernance plus large. Les utilisateurs métier restent dépendants de data analysts techniquement compétents pour élargir le champ de leur analyse, car eux seuls peuvent modifier un datamart existant ou en créer un nouveau.

L'apparition des entrepôts de données distribués et d'outils de transformation accessibles via SQL a conduit à une divergence d'approches entre data engineers et data analysts. Les premiers privilégient des solutions centralisées et robustes, rappelant la méthodologie d'Inmon, tandis que les seconds préfèrent des méthodes plus agiles et flexibles, proches de la philosophie de Kimball.

Même si les données sont désormais traitées et stockées dans le même entrepôt, elles sont souvent organisées dans des zones ou schémas distincts, ce qui brouille la distinction traditionnelle entre datamarts et entrepôts de données, au profit d'une intégration plus fluide.

Le point de vue Theodo

Nous recommandons de reconsidérer l'utilisation des datamarts, dont l'adoption a diminué au cours de la dernière décennie pour les raisons mentionnées ci-dessus. Cependant, ce paradigme reste pertinent lorsque les ingénieurs et analystes de données utilisent des outils différents, ou lorsque les capacités de traitement sont limitées ou coûteuses. Nous préconisons plutôt la mise en place d'une couche sémantique, offrant une plus grande flexibilité et évolutivité dans l'analyse.