L'entrepôt de données en tant que service est un modèle de service cloud géré qui permet aux entreprises de bénéficier d'insights, de la cohérence des données et d'autres avantages liés aux données d'un entrepôt de données sans avoir à créer, maintenir ni gérer son infrastructure. Avec DWaaS, le fournisseur de services cloud est responsable de l'installation, de la configuration, de la gestion et de la maintenance des ressources matérielles et logicielles de l'entrepôt de données.
Alors que les données se diversifient, et que le volume et la vitesse augmentent, le besoin de moderniser les entrepôts de données est devenu inévitable. Les entrepôts de données sur site sont des éléments essentiels de l'informatique décisionnelle (BI) d'entreprise depuis des années, mais ils engendrent également des coûts matériels et logiciels importants et nécessitent une maintenance continue.
Les services cloud d'entrepôt de données collectent, stockent et traitent les données, ce qui permet aux entreprises de répondre à leurs besoins de gestion des données cloud et d'accéder facilement aux données critiques. De plus, elles effectuent un scaling à la hausse ou à la baisse instantanément en fonction de la demande en temps réel, ce qui les rend plus rentables que leurs homologues sur site. En parallèle, les solutions DWaaS minimisent l'investissement initial et les frais administratifs généralement associés à l'entreposage de données traditionnel. Les clients sont uniquement tenus de fournir les données et de payer les frais pour le service géré.
Dans tous les secteurs, des services d'entreposage de données d'entreprise tels que BigQuery permettent d'innover sur la base des données. Ils offrent des fonctionnalités intégrées de machine learning et d'informatique décisionnelle sur plusieurs clouds, qui s'adaptent facilement aux besoins en termes de données.
Les entrepôts de données basés dans le cloud possèdent des composants semblables à ceux des solutions sur site. L'implémentation d'un entrepôt de données cloud comprend les composants clés suivants:
Voici quelques-uns des principaux avantages dont bénéficient les entreprises lors de la transition vers Data Warehouse as a Service:
Les solutions DWaaS simplifient l'implémentation et facilitent le démarrage rapide. Vous n'avez pas besoin de déployer d'infrastructure pour le stockage des données, ni de mettre en place une équipe spécialisée pour les configurer, les gérer ou les entretenir.
Avec DWaaS, vous pouvez allouer des ressources à la demande. Vous pouvez ainsi effectuer un scaling à la hausse rapidement pour augmenter la capacité de traitement et de stockage des données, ou réduire votre capacité lorsque ces ressources ne sont pas nécessaires.
Avec les modèles Database as a Service, le fournisseur de services s'occupe de la majeure partie de l'administration et de la gestion. De ce fait, les solutions DWaaS réduisent non seulement les coûts initiaux de matériel et de logiciels, mais elles réduisent considérablement les ressources nécessaires à la maintenance de l'infrastructure d'entrepôt de données.
Les fournisseurs de services d'entreposage de données sont responsables de la mise à jour régulière du matériel et des logiciels, ce qui permet d'éliminer la menace de failles de sécurité liées aux mises à jour retardées. Certains fournisseurs proposent également des fonctionnalités de sécurité des données supplémentaires, telles que le chiffrement des données, l'authentification multifacteur, etc.
DWaaS est optimisé pour s'exécuter sur une infrastructure cloud. Il accélère le traitement des requêtes et fournit des améliorations continues qui améliorent les performances. Cela permet d'accélérer la livraison des données, améliorant ainsi le temps nécessaire pour obtenir des informations précieuses.
Les services d'entreposage de données cloud gérés vous permettent de créer un environnement de données capable de s'adapter et d'évoluer en fonction de vos sources de données, de l'évolution des exigences métier et des objectifs globaux à long terme.
BigQuery est la solution d'entreposage de données d'entreprise multicloud, entièrement gérée et sans serveur de Google Cloud. Aucune infrastructure à configurer ni à gérer vous permet d'analyser rapidement des ensembles de données complexes, de transformer les données en insights exploitables, et d'adopter l'IA et le machine learning pour vous aider à prendre des décisions en temps réel qui stimulent l'innovation.
Ces dernières années, l'entreposage de données est devenu une tâche complexe, alors que les entreprises s'efforcent de mieux comprendre leurs opérations commerciales. En plus d'appliquer des analyses descriptives à des quantités croissantes de données d'entreprise stockées, les entreprises adoptent des technologies telles que l'IA et le ML pour extraire des modèles de données et réaliser des prédictions.
Bien qu'il soit possible de construire en interne un entrepôt de données évolutif, hautement disponible et sécurisé, sa réalisation peut prendre des années et des investissements importants. C'est un luxe dont la plupart des entreprises ne disposent pas. BigQuery est conçu pour les opérations d'entrepôt de données sans serveur et élimine la charge de la maintenance de l'infrastructure et du développement de la plate-forme. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur le développement d'analyses normatives qui guident les actions en temps réel. Vous pouvez utiliser des requêtes SQL pour répondre à vos questions les plus urgentes, en interrogeant des téraoctets en quelques secondes et des pétaoctets en quelques minutes. Il intègre également des fonctionnalités qui facilitent la gestion et l'analyse de vos données, du machine learning à l'analyse géospatiale en passant par l'informatique décisionnelle.
Avec une augmentation des volumes de données à la seconde près, il est plus important que jamais de s'assurer que vous disposez des ressources de stockage et de traitement nécessaires pour en tirer le meilleur parti. BigQuery offre un accès évolutif, flexible et économique au stockage de données structurées, au traitement puissant et aux fonctionnalités d'analyse avancées telles que le machine learning pour tous les types de données structurées, semi-structurées et non structurées.
BigQuery sépare le calcul de votre espace de stockage pour l'analyse des données, ce qui vous permet de faire évoluer les ressources de calcul et de stockage indépendamment selon la demande. Vous pouvez analyser des données directement dans BigQuery ou les utiliser pour analyser des données là où elles résident, y compris sur plusieurs clouds. BigQuery accepte les requêtes fédérées à partir de sources de données externes et les flux de données pour des mises à jour continues des données.
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