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Cet exercice fait partie du cours
Préparez-vous à aborder l'apprentissage des entrepôts de données en vous appuyant sur quelques notions clés. Pour démarrer ce cours, vous verrez ce qu'est un entrepôt de données et en quoi il se compare ou se distingue de technologies aux noms proches, comme les data marts et les data lakes. Vous découvrirez aussi comment différents profils participent aux diverses étapes d'un projet d'entrepôt de données.
Vous allez maintenant approfondir l'architecture des entrepôts de données en découvrant leurs couches typiques et la façon dont la couche de présentation soutient les analystes. Vous étudierez également Bill Inmon et son approche descendante, et la comparerez à celle de Ralph Kimball, une approche ascendante. Enfin, vous comprendrez la différence entre les systèmes OLAP et OLTP.
Vous apprendrez ici à organiser les données de votre entrepôt avec un excellent modèle de données. Vous commencerez par les bases de la modélisation, en découvrant ce que sont une table de faits et une table de dimensions, et comment les utiliser dans les schémas en étoile et en flocon. Vous verrez ensuite comment créer un modèle de données avec le processus en quatre étapes de Kimball et comment gérer les dimensions lentement évolutives.
Vous conclurez le cours en étudiant les avantages et inconvénients des processus ETL et ELT ainsi que des implémentations sur site et dans le cloud. Vous terminerez par un exemple guidé pour prendre des décisions clés sur la conception et la mise en œuvre de l'entrepôt.
Exercice actuel