Lorsque l’on a plein de data à cruncher, un datamart est souvent le meilleur moyen de s’y retrouver.
Habituellement, pour créer un reporting, vous vous connectez à l’interface de votre base de données et vous créez de toute pièce une requête qui va vous permettre d’accéder à de l’information. Quand les informations se retrouvent au même endroit, il n’y a pas de problème: vous passez un peu de temps pour créer la requête la première fois et ensuite il ne vous reste plus qu’à lancer la requête autant de fois que vous le souhaitez pour accéder à vos datas. Cette situation est le cas idéal où les requêtes tapent dans des données qui sont au même endroit et sont déjà préparées.
La plupart du temps, ce n’est pas cela qui se passe. Vous vous demandez comment aller chercher les informations, vous êtes obligé de croiser différentes sources dans des tableurs Excel ou directement dans Access. Vous perdez beaucoup de temps à agréger des données dispersées dans de nombreuses sources d’information (votre base de CRM, votre logiciel de reporting financier, un fichier csv qui vous est envoyé par mail…).
Cependant toutes ces étapes sont automatisables et tout pourrait être présent dans une seule table déjà prête à être exploitée avec exactement ce dont vous avez besoin: un datamart.
Un datamart est une table de données orientée métier.
Les tables de données relationnelles sont là pour stocker de l’information. Les tables de données sont présentes partout, mais il existe différents types de bases de données. Les grands types sont les bases de données de production et le datawarehouse.
Les tables de données de production sont là pour enregistrer les données au fur et mesure de l’activité. Par exemple, vous possédez une agence de location de véhicule en ligne, à chaque fois qu’un consommateur va réserver un véhicule, aussitôt la table va enregistrer les informations. Vous n’allez pas créer de reporting sur ces tables, ce n’est ni l’architecture prévue pour cela, et le risque de « faire planter » les bases est trop grand.
Le datawarehouse va être constitué d’une agrégation plus ou moins technique de ces informations. Le datamart est une table qui va pouvoir être exploitée directement par le côté « métier ».
Par exemple, le gérant de l’agence de location voudra savoir tous les jours le nombre de véhicules en stock, le nombre de départs prévus, l’heure du retour, le numéro du permis de conduire. Il n’aura pas besoin de toutes les informations comme de la rentabilité du client, l’ancienneté de sa carte de fidélité et de savoir s’il a réservé grâce à une action promotionnelle envoyée par email ou par courrier. Le département marketing de la société aura par contre besoin de connaître par jour la fidélité des utilisateurs, le temps de mobilisation du véhicule à chaque location, le panier moyen, le tout par pays de location. Le financier s’intéressera à la marge par location, au nombre de véhicules sinistrés et à tout un tas d’informations différentes des 2 cas précédents.
Au lieu de créer des reporting compliqués sous excel, l’astuce consiste à spécifier ce dont vous avez besoin et de demander à votre service informatique de vous coder une table qui contiendra déjà toutes ces informations. Cela vous fera gagner un temps fou dans votre travail quotidien. Le processus est assez simple. N’oubliez pas de préciser les sources sur lesquelles vous vous basez pour construire votre reporting.
Il vous suffit de préciser pour cela tous les champs indispensables et leur définition (comment vous calculez chaque mesure, …): la table sera produite automatiquement et sera mise à jour à la fréquence souhaitée. Elle pourra être générée et envoyée automatiquement par mail. Cela évitera par ailleurs les situations où vous allez lancer des traitements avec des temps de requête beaucoup trop longs dans la journée qui vous feront prendre du temps inutilement.
Vous éviterez les erreurs de manipulation de fichier et les fichiers de type « usine à gaz » en procédant ainsi.
