Architectures d'entrepôt de données

Concepts liés à l'entreposage de données

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Inmon – de haut en bas

Image d'une icône d'entrepôt de données

Concepts liés à l'entreposage de données

Inmon – de haut en bas

Image d'une icône d'entrepôt de données

Doit définir :

  • Toutes les définitions de données, le nettoyage et les règles d'affaires
  • Avant l'entrée de toute donnée dans l'entrepôt
Concepts liés à l'entreposage de données

Inmon – de haut en bas

image de deux icônes de base de données avec des flèches pointant vers une flèche « ETL » menant à une icône d'entrepôt de données

Concepts liés à l'entreposage de données

Inmon – de haut en bas

image de deux icônes de base de données avec des flèches pointant vers une flèche « ETL » menant à une icône d'entrepôt de données, avec des flèches vers deux icônes de magasin de données, puis vers une personne à l'ordinateur, une icône de rapports et une loupe

Concepts liés à l'entreposage de données

Pour et contre du modèle de haut en bas

Avantages :

  • Source unique de vérité pour l'organisation
  • Normalisation = moins d'entreposage
  • Changer les magasins de données est facile pour adapter les rapports

Inconvénients :

  • Plus de jointures = réponses plus lentes
  • Travail initial long
    • Coût de démarrage plus élevé
Concepts liés à l'entreposage de données

Kimball – de bas en haut

Image de deux icônes de base de données avec des flèches pointant vers une flèche « ETL » et des flèches vers deux icônes de magasin de données

  • Dénormalise les données
  • Accent sur le magasin de données par service
  • Les données passent directement de l'ETL aux magasins de données
Concepts liés à l'entreposage de données

Kimball – de bas en haut

Image de deux icônes de base de données avec des flèches pointant vers une flèche « ETL », puis vers deux icônes de magasin de données, puis vers une icône d'entrepôt de données, puis vers une personne à l'ordinateur, une icône de rapports et une loupe

Concepts liés à l'entreposage de données

Pour et contre du modèle de bas en haut

Avantages :

  • Rapidité de développement initial
    • Coût de démarrage plus faible
  • Dénormalisé = plus convivial

Inconvénients :

  • Temps de traitement ETL accru
  • Risque plus élevé de doublons
  • Développement continu requis
Concepts liés à l'entreposage de données

Passons à la pratique !

Concepts liés à l'entreposage de données

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