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Préparez-vous à explorer l'entrepôt de données en vous appuyant d'abord sur des concepts de base. Au début de ce cours, vous verrez ce qu'est un entrepôt de données et en quoi il se distingue des technologies au nom similaire, comme les data marts et les lacs de données. Vous découvrirez aussi comment différents profils professionnels soutiennent les diverses étapes d'un projet d'entrepôt de données.
Vous allez maintenant approfondir l'architecture d'un entrepôt de données en apprenant ses couches typiques et la façon dont la couche de présentation soutient les analystes. Vous verrez également Bill Inmon et son approche descendante, puis la comparerez à l'approche ascendante de Ralph Kimball. Enfin, vous comprendrez la différence entre les systèmes OLAP et OLTP.
Vous apprendrez ici à organiser les données de votre entrepôt grâce à une excellente modélisation. D'abord, vous couvrirez les bases de la modélisation de données en voyant ce qu'est une table de faits et une table de dimensions, ainsi que leur utilisation dans les schémas en étoile et en flocon. Ensuite, vous passerez en revue la création d'un modèle de données selon le processus en quatre étapes de Kimball et la gestion des dimensions à évolution lente.
Vous terminerez le cours en comparant les avantages et les limites des processus ETL et ELT, ainsi que des mises en œuvre sur place par rapport à celles en nuage. Vous conclurez par un exemple pratique où vous prendrez des décisions clés sur la conception et la mise en œuvre de l'entrepôt.
Exercice en cours