Concepts liés aux entrepôts de données

Préparez-vous à devenir expert des entrepôts de données en acquérant des connaissances sur certains concepts fondamentaux. Pour débuter ce cours, vous apprendrez ce qu'est un entrepôt de données et comment il se distingue des technologies similaires, telles que les data marts et les lacs de données. Vous découvrirez également comment différents profils contribuent aux différentes étapes d'un projet d'entrepôt de données.

Vous allez maintenant acquérir une meilleure compréhension de l'architecture d'un entrepôt de données en découvrant les couches typiques d'un entrepôt de données et comment la couche de présentation aide les analystes. De plus, vous découvrirez Bill Inmon et son approche descendante, et vous apprendrez comment celle-ci se distingue de l'approche ascendante de Ralph Kimball. Enfin, vous comprendrez la différence entre les systèmes OLAP et OLTP.

Ici, vous apprendrez à organiser les données de votre entrepôt de données à l'aide d'un modèle de données performant. Tout d'abord, vous aborderez les principes fondamentaux de la modélisation des données en découvrant ce que sont les tables de faits et de dimensions, ainsi que leur utilisation dans les schémas en étoile et en flocon de neige. Ensuite, vous passerez en revue la manière de créer un modèle de données à l'aide du processus en quatre étapes de Kimball et la manière de traiter les dimensions qui évoluent lentement.

Vous conclurez le cours en découvrant les avantages et les inconvénients des processus ETL et ELT, ainsi que ceux d'une implémentation sur site par rapport à une implémentation dans le cloud. Vous conclurez en examinant un exemple concret, en prenant des décisions clés concernant la conception et la mise en œuvre d'un entrepôt.