Quel la différence entre un infocentre, un entrepot de données (datawarehouse) et un datamart ?
Infocentre
Historiquement l’infocentre constitue les prémisses des systèmes décisionnels.
Dans les années 1970, les données ne sont plus seulement stockées, mais aussi analysées. L’analyse requérant de mobiliser les bases de données de productions, elle empêchait bien souvent la production métier de travailler. La première idée du concept de l’infocentre est de copier simplement les bases de production pour les besoins des analystes.
Aujourd’hui, l’infocentre existe encore, mais à évoluer. Ainsi il n’est plus une simple copie, mais une copie optimisé intégrant parfois des concepts de datawarehouse (tri, index, recalcul, …).
Data Warehouse (Entrepôt de données)
l’entrepôt de données (ou data warehouse) désigne une base données utilisée pour collecter et stocker de manière définitive des informations volatiles provenant d’autres bases de données. Chaque information collectée possède elles-même des données que l’on qualifie de métadonnées.
Ces métadonnées sont bien souvent une date de fraicheur ou de versions de la données, ainsi que bien souvent l’origine de la données. Les métadonnées servent ainsi à pieux analyser les données et permette d’éviter de recouvrir une information déjà présente dans les bases de données et permettre de suivre l’évolution de cette information au cours du temps.
Datamart Datawarehouse - Wikipedia
Datamart
La data warehouse ayant pour principe de centraliser l’ensemble des données, il peut devenir difficile d’en analyser clairement les données et de façon optimale.
Ainsi le Datamart est une subdivision du datawarehouse, bien souvent créer en fonction d’un sujet ou métier. Les données collectées serviront à faire des statistiques, des analyses et des rapports.