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Un Data Hub permet de stocker les données en provenance de sources multiples afin de faciliter l'analyse Big Data. Découvrez la définition précise du hub de données, ses avantages et ses différences avec la Data Warehouse.
A l'heure où l'analyse Big Data est de plus en plus utilisée dans les entreprises de toutes les industries, les silos de données sont un véritable problème. De par la grande variété de sources de données et de systèmes d'informations utilisés, les données sont en grande partie stockées au sein d'îlots qui ne sont pas connectés entre eux.
Ce phénomène peut freiner l'accès aux données, et nuire à la qualité des données en générant des duplicatas. Le Data Hub permet de remédier à ce problème en regroupant toutes les données à un seul endroit.
Data Hub : qu'est-ce qu'un hub de données ?
Un Data Hub, ou hub de données, est une plateforme de stockage virtuel. Elle regroupe un ensemble de données en provenance de systèmes d'informations multiples.
L'objectif du Data Hub est de fournir aux entreprises une source de données unifiée et centralisée, afin que les employés des différents départements de l'entreprise puissent accéder rapidement et facilement aux informations dont ils ont besoin.
Data Hub : quels sont les avantages du hub de données ?
En permettant de regrouper toutes les données de façon centralisée, le hub de données facilite l'accès aux données et leur utilisation. L'entreprise qui l'utilise gagne donc en flexibilité.
Le hub de données permet par ailleurs de stocker les données et de les analyser de façon sécurisée. Enfin, au sein de cette architecture, les données peuvent communiquer dans toutes les directions.
Data Hub vs Data Warehouse : quelles sont les différences ?
Tout comme les Data Warehouses, un Data Hub est une architecture servant à entreposer et à analyser les données. Toutefois, le hub de données présente plusieurs différences avec l'entrepôt. Le Data Hub offre davantage de flexibilité que la Data Warehouse traditionnelle. Elle permet de connecter facilement de multiples bases de données, Data Warehouses et autres systèmes. Dès que les données sont collectées, elles sont intégrées afin de révéler leurs relations.
Par ailleurs, le Data Hub permet davantage de garantir la mise à jour des données. Au sein d'une Warehouse traditionnelle, les données sont parfois obsolètes de plusieurs jours, semaines ou même plusieurs mois. Ceci peut avoir un impact sur les analyses de données. Or, le Data Hub résout ce problème en proposant des données fraîches, prêtes à l'analyse dès qu'elles sont capturées. Le Hub répond aux requêtes en temps réel ou presque.
En outre, le hub de données permet de prendre en charge des requêtes complexes grâce à un riche ensemble d'outils de traitement et d'analyse de données. Le Data Hub est en mesure d'effectuer des requêtes directes sur des données semi-structurées. Ce n'est pas le cas de la Warehouse traditionnelle qui est généralement limitée en termes de sources sur lesquelles les requêtes peuvent être effectuées.
Enfin, alors que le déploiement d'une Data Warehouse prend plusieurs jours, semaines, mois, ou même plusieurs années, un Data Hub peut être déployé en quelques jours seulement. Il est également nettement moins coûteux à utiliser. Le hub permet donc aux entreprises de gagner du temps et d'économiser de l'argent.
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