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Alors que le monde des données volumineuses et l'entrepôt de données traditionnel se croisent, il est peu probable qu'ils fusionnent de sitôt. Pensez à un entrepôt de données comme un système d'enregistrement pour la veille économique, un peu comme un système de gestion de la relation client (CRM) ou de comptabilité. Ces systèmes sont très structurés et optimisés à des fins spécifiques. De plus, ces systèmes d'enregistrement ont tendance à être fortement centralisés.
Le diagramme montre une approche typique des flux de données avec les entrepôts et les magasins:
Les entreprises continueront inévitablement à utiliser les entrepôts de données pour gérer le type de données structurées et opérationnelles qui caractérisent les systèmes d'enregistrement. Ces entrepôts de données fourniront toujours aux analystes d'affaires la capacité d'analyser les données clés, les tendances, etc. Cependant, l'avènement du Big Data remet en question le rôle de l'entrepôt de données et fournit une approche complémentaire.
Pensez à la relation entre l'entrepôt de données et le big data en fusionnant pour devenir une structure hybride. Dans ce modèle hybride, les données opérationnelles optimisées hautement structurées restent dans l'entrepôt de données étroitement contrôlé, tandis que les données hautement distribuées et sujettes à changement en temps réel sont contrôlées par une infrastructure basée sur Hadoop (ou similaire).
Il est inévitable que les données opérationnelles et structurées interagissent dans le monde du Big Data, où les sources d'information n'ont pas (nécessairement) été nettoyées ou profilées. De plus en plus, les entreprises comprennent qu'elles ont des besoins métier pour pouvoir combiner des entrepôts de données traditionnels avec leurs sources de données commerciales historiques avec des sources de données volumineuses moins structurées et validées. Une approche hybride prenant en charge les sources de données traditionnelles et volumineuses peut aider à atteindre ces objectifs.
