Entrepôt de données (data warehouse)

Qu’est-ce que c’est ?

Un Data Warehouse (entrepôt de données) est un système centralisé conçu pour :

• Collecter, stocker et gérer de grands volumes de données provenant de multiples sources.
• Structurer les données afin qu’elles soient facilement accessibles pour l’analyse et la génération de rapports.

Les Data Warehouses sont optimisés pour :

• Des requêtes complexes.
• Des opérations d’analyse, et non pour les transactions quotidiennes.

L’objectif principal d’un Data Warehouse est de fournir une base fiable pour :

• La prise de décision basée sur les données.
• Identifier des schémas et des tendances.
• Mesurer des indicateurs clés de performance (KPIs).
• Planifier des stratégies futures.

Pourquoi filtrer les entreprises selon leur usage ?

Segmenter selon l’usage des Data Warehouses permet à l’équipe commerciale de personnaliser les stratégies :

• Entreprises avec une infrastructure avancée : Les aider à optimiser leurs ressources actuelles.
• Entreprises sans entrepôts de données : Les guider vers des solutions plus robustes qui renforcent leur analyse et leur prise de décision.

Entreprises qui en utilisent

Ces entreprises disposent déjà d’une infrastructure d’analyse de données avancée et seront probablement intéressées par :

• Optimisations : Améliorations des performances de leurs systèmes actuels.
• Intégrations : Avec des outils d’analyse et de visualisation.
• Services complémentaires : Réduction des coûts cloud ou outils avancés.

Votre équipe commerciale pourrait proposer :

• Des services pour améliorer les performances de leurs Data Warehouses.
• Des migrations vers des solutions cloud plus rentables.
• La mise en œuvre d’outils avancés de visualisation de données.

Entreprises qui n’en utilisent pas

Ces entreprises stockent peut-être leurs données dans :

• Des systèmes décentralisés.
• Des bases de données transactionnelles.

Cela limite leur capacité à réaliser des analyses approfondies et scalables.

Votre équipe commerciale pourrait proposer :

• Conseil initial : Évaluation de leurs besoins d’analyse.
• Mise en place d’un Data Warehouse de base : Pour poser les fondations d’un système robuste.
• Migrations depuis des systèmes traditionnels : Les aider à s’adapter à des solutions modernes.

Exemples