Les entrepôts de données facilitent l'analyse organisationnelle

Concepts liés aux entrepôts de données

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Cycle de vie de haut niveau

Planification - exigences commerciales

1. Exigences commerciales :
   • Comprendre les besoins organisationnels
   • Personnages :
     • Analyste et Data Scientist - recueillir les exigences

Planification - modélisation des données

1. Modélisation des données :
   • Planification et organisation de l'intégration des données
   • Personnages :
     • Ingénieur de données et administrateurs de bases de données - conception de pipelines de données
     • Analyste et Data Scientist - Connaissances en matière de données commerciales

Mise en œuvre - Conception et développement ETL

1. Conception ETL :
   • Mettre en œuvre des pipelines de données et des processus ETL
   • Personnages :
     • Ingénieurs de données et administrateurs de bases de données - mettre en œuvre le pipeline de données

Mise en œuvre - Développement d'applications BI

1. Développement d'applications BI :
   • Configurer les outils de veille stratégique (BI)
   • Personnages :
     • Analyste et Data Scientist - conseiller sur la configuration des outils BI

Assistance / Maintenance - Maintenance

1. Maintenance :
   • Effectuer toutes les modifications nécessaires
   • Personnages :
     • Ingénieur de données - modifier si nécessaire

Assistance / Maintenance - Test et déploiement

1. Test et déploiement :
   • Test
   • Personnages :
     • Analyste et Data Scientist - conseiller sur la configuration des outils BI
     • Ingénieurs de données - déployer l'entrepôt de données

Matrice de personnalité

Étape du cycle de vie	Analystes	Data Scientist	Ingénieurs de données	Administrateurs de bases de données
Exigences commerciales	X	X
Modélisation des données	X	X	X	X
Conception et développement ETL			X	X
Développement d'applications BI	X	X
Maintenance			X
Test et déploiement	X	X	X

Passons à la pratique !

Concepts liés aux entrepôts de données