Data Werehouse & Entrepot de Donnees

Une approche où le programme gère ses propres fichiers de données.

Rapidité de développement.

Difficile à déboguer et à maintenir.

La réutilisation du code est limitée.

Un système dédié à la gestion des données.

Optimisation des traitements et séparation des tâches.

Architecture plus complexe et nécessité de langage d'interaction.

Un système de gestion de bases de données offre une solution pour la gestion des données.

Un élément d'information élémentaire qui ne peut pas exister seul.

Un groupe d'informations regroupées qui partagent des caractéristiques communes.

Représentation schématique des entités et de leurs relations dans une base de données.

Les systèmes de gestion de base de données utilisés pour les opérations quotidiennes d'une entreprise.

Le processus de collecte et de stockage de données provenant de sources multiples pour l'analyse et la prise de décision.

Représentation standardisée des informations qui utilise des caractéristiques communes pour définir des types de données.

Un système de gestion de bases de données (SGBD) est un logiciel qui permet de gérer des données de manière organisée et efficace.

Un SGBD sépare la gestion logique des données de leur usage. Cela signifie que les utilisateurs peuvent accéder aux données sans avoir à se soucier de leur stockage physique.

Un SGBD garantit la cohérence des données en empêchant les modifications contradictoires et en assurant l'intégrité des données.

Un SGBD permet à plusieurs utilisateurs d'accéder aux mêmes données simultanément.

Un MCD est une représentation statique des données dans un système d'information.

Un MCD énumère tous les éléments d'information d'un domaine d'étude, les structure et les organise de manière claire.

Un MCD est indépendant des objectifs d'informatisation et des contraintes matérielles.

Une relation entre des entités qui spécifie le nombre d'occurrences possibles d'entités liées.

Le nombre minimum d'occurrences d'une entité dans une relation.

Le nombre maximum d'occurrences d'une entité dans une relation.

Un processus qui extrait, transforme et charge des données dans un entrepôt de données.

Un modèle de données qui représente des données multidimensionnelles pour l'analyse.

Un outil qui permet de visualiser et d'analyser des données de manière interactive.

Approche où les mises à jour des bases de données opérationnelles sont détectées instantanément et intégrées dans l'entrepôt de données.

Approche où les mises à jour des bases de données opérationnelles sont détectées périodiquement et intégrées dans l'entrepôt de données.

Processus d'intégration, de chargement et de stockage des données dans la base de données de l'entrepôt, organisée par sujets.

Mise à jour régulière de l'entrepôt de données avec les nouvelles informations.

Sous-ensembles de données de l'entrepôt de données, adaptés à des besoins spécifiques.

Processus d'analyse et d'exploration des données entreposées, pour identifier des tendances et des insights.

Processus de découverte de connaissances cachées dans les données entreposées.

Ensemble des opérations et des étapes qui permettent de construire et d'exploiter un entrepôt de données.

Un datawarehouse est une base de données relationnelle conçue pour stocker de grandes quantités de données, principalement pour l'analyse.

Les datawarehouses stockent des données historiques, même celles qui ne sont plus utilisées dans les systèmes sources, ce qui permet d'effectuer des analyses sur de longues périodes.

Les datawarehouses sont dénormalisés, ce qui facilite l'analyse. La normalisation est un processus qui optimise l'utilisation de l'espace de stockage, tandis que la dénormalisation facilite l'accès aux données pour l'analyse.

OLTP signifie OnLine Transactional Processing. Un système OLTP est optimisé pour les transactions et les mises à jour fréquentes, comme les achats en ligne.

OLAP signifie OnLine Analytical Processing. Un système OLAP est conçu pour l'analyse des données, avec un accès rapide et des capacités de calcul complexes.

Les systèmes OLTP sont généralement normalisés pour optimiser le stockage et l'efficacité des transactions. Les systèmes OLAP sont souvent dénormalisés pour permettre une analyse plus rapide.

Un datawarehouse est une source de données pour les rapports et les cubes de la solution décisionnelle. Les rapports et les cubes sont des outils d'analyse et de visualisation des données stockées dans le datawarehouse.

Les systèmes décisionnels utilisent des données provenant de différentes sources, y compris les datawarehouses, pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées.

L'approche d'Inmon consiste à construire un entrepôt de données centralisé, puis à créer des marts de données plus petits et ciblés pour répondre aux besoins spécifiques de chaque département.

Les marts de données dans l'approche d'Inmon sont des bases de données plus petites, conçues pour un usage particulier dans un département, comme le marketing ou les finances.

L'approche d'Inmon exige un investissement important au départ, mais elle garantit un entrepôt de données robuste et unifié, capable de répondre à des besoins complexes à l'échelle de l'entreprise.

L'approche Kimball se concentre sur la construction de data marts, des bases de données dédiées à des fonctionnalités spécifiques de l'entreprise.

Dans l'approche Kimball, les data marts sont développés rapidement pour apporter une valeur commerciale immédiate.

L'approche Kimball utilise un schéma en étoile, une structure simple et efficace pour des requêtes rapides, idéale pour des analyses fréquentes.

L'accent mis sur la création de data marts permet aux entreprises de déployer rapidement des solutions fonctionnelles pour l'entrepôt de données, offrant ainsi des avantages commerciaux immédiats.

Les data marts dans l'approche Kimball peuvent être mis à l'échelle et intégrés pour former un entrepôt de données complet.

Le processus de conception d'un entrepôt de données implique plusieurs étapes, de la collecte d'informations à la maintenance et à la surveillance.

La première étape consiste à recueillir des informations cruciales pour définir les besoins, les ressources et les objectifs du projet.

Il est essentiel de définir toutes les sources de données qui alimenteront l'entrepôt de données et de comprendre comment les données seront extraites.

Choisir l'architecture appropriée (étoile, flocon de neige, etc.) est primordial pour garantir une efficacité optimale de l'entrepôt de données.

La transformation des données (ETL) est une phase cruciale où les données sont nettoyées, transformées et préparées avant leur chargement dans l'entrepôt.

Créer un modèle de données approprié (étoile, flocon de neige, etc.) et choisir un schéma adéquat (relationnel, dimensionnel, etc.) sont essentiels pour une organisation optimale des données.

Après la construction de l'entrepôt de données, il est vital de le tester, de le déployer et de le mettre en production, puis de le maintenir et de le surveiller en permanence.

S'assurer que l'entrepôt de données est aligné sur les objectifs stratégiques de l'entreprise, évaluer l'infrastructure, analyser la qualité des données sources et estimer le calendrier du projet sont des éléments clés.

L'architecture d'un entrepôt de données influence son fonctionnement, son adaptation et son évolution. Il est crucial d'adapter l'architecture aux besoins de l'entreprise, à la complexité des données et aux exigences d'évolutivité.

Un modèle d'entrepôt de données où la connexion entre les sources de données et les utilisateurs finaux est directe. Les données sont stockées sur un serveur unique, ce qui est idéal pour les besoins simples et rapides.

Un modèle d'entrepôt de données qui sépare les données opérationnelles de l'entrepôt. Les données sont transformées via des processus ETL avant de rejoindre l'entrepôt, offrant une meilleure intégration et nettoyage des données.

Un modèle d'entrepôt de données qui ajoute une couche intermédiaire appelée "data mart" entre les utilisateurs et l'entrepôt. Chaque département peut avoir son propre "data mart", ce qui facilite et accélère l'analyse pour des besoins spécifiques.

Les processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) jouent un rôle crucial dans la construction d'un entrepôt de données. Ils permettent d'extraire les données des sources, de les transformer pour les rendre cohérentes et de les charger dans l'entrepôt.

L'accès aux données dans un entrepôt de données dépend de sa vitesse. Des données rapides permettent des analyses et des prises de décisions plus rapides, tandis que des données lentes peuvent entraver le processus décisionnel.

La fiabilité des sources de données est essentielle pour garantir la qualité des données dans l'entrepôt. Des sources fiables produisent des données précises et complètes.

L'accès aux données dans un entrepôt de données est crucial pour l'analyse, mais il doit être régi par des règles de sécurité et de confidentialité. La propriété des données et les droits d'accès doivent être clairement définis pour garantir un usage responsable.

Un entrepôt de données est une base de données relationnelle qui stocke de grandes quantités de données, principalement pour l'analyse.

Les données dans un entrepôt de données sont généralement historiques, même celles qui ne sont plus utilisées dans les systèmes sources. Cela permet d'effectuer des analyses sur de longues périodes.

Les entrepôts de données sont dénormalisés, ce qui facilite l'analyse. La normalisation optimise l'espace de stockage, tandis que la dénormalisation facilite l'accès aux données pour l'analyse.

Un entrepôt de données est une source de données pour les rapports et les cubes de la solution décisionnelle. Les rapports et les cubes sont des outils d'analyse et de visualisation des données stockées dans l'entrepôt de données.

Une perspective d'analyse d'un sujet, qui correspond à une série de paramètres décrivant les mesures de l'activité.

Ensemble de niveaux ordonnés et hiérarchiques d'une dimension. Il permet d'analyser les données à différents niveaux de granularité.

Formalisme graphique pour représenter une dimension, il met en évidence les différents niveaux hiérarchiques.

Le fait, ou événement, que l'on analyse. Il peut être une vente, une commande, une production, etc.

La mesure d'un fait, qui varie selon les dimensions. Ex : la quantité vendue, le montant de la vente, le coût de production.

Les informations qui varient les mesures de l'activité et permettent de l'analyser, elles constituent les axes d'analyse. Ex: Temps, région, catégorie.

L'analyse des données en fonction des dimensions définies. Permet de comprendre les variations des mesures selon différents critères.

Un cube de données est une méthode de stockage des données qui contient aussi la définition des mesures, des dimensions, des hiérarchies.

Le schéma en étoile est une méthode de modélisation des entrepôts de données qui utilise une table centrale contenant les mesures (table des faits) et des tables satellites contenant les dimensions (tables de dimensions).

La table des faits est une table centrale dans le schéma en étoile contenant les mesures. Elle est normalisée, de grande taille et avec de nombreux champs.

Les tables de dimensions correspondent aux dimensions de l'analyse. Elles sont de petite taille, avec peu de champs et fournissent des informations contextuelles.

Le schéma en étoile est utilisé pour modéliser les analyses des quantités et des montants des médicaments dans les pharmacies selon 3 dimensions : le temps, la catégorie et la situation géographique, comprenant une table des faits (Vente) et des tables de dimensions (Temps, Catégorie, Géographie).

L'approche d'Inmon est une méthode de construction d'entrepôts de données basée sur la création d'un entrepôt centralisé et l'utilisation de data marts pour des besoins spécifiques. L'approche d'Inmon met l'accent sur l'unification et la robustesse de l'entrepôt de données.

L'approche Kimball est une méthode de construction d'entrepôts de données qui se concentre sur la création rapide de data marts, dédiés à des fonctionnalités spécifiques de l'entreprise. L'approche Kimball est axée sur un déploiement rapide et des analyses fréquentes.

L'approche d'Inmon exige un investissement important, mais assure une cohérence et une fiabilité globale, tandis que l'approche Kimball offre une rapidité de déploiement et des avantages commerciaux immédiats.

Le processus de nettoyage, de transformation et de préparation des données avant leur intégration dans l'entrepôt de données.

Un exemple de transformation est de convertir un numéro de téléphone national en un numéro international.

Une opération de transformation peut prendre un champ "Nom complet" et le séparer en deux champs distincts pour le prénom et le nom.

Dans une transformation, on peut fusionner des informations provenant de plusieurs sources pour créer une vue unifiée d'un produit.

L'objectif de la transformation des données est de rendre les données cohérentes et prêtes à être utilisées pour des analyses en aval.

L'entrepôt de données sert de source d'informations pour les rapports et les tableaux de bord utilisés pour l'analyse.

L'entrepôt de données doit être une source fiable et cohérente pour garantir des analyses précises.

L'ETL est un outil complet qui gère les étapes d'intégration de données, y compris l'extraction, la transformation et le chargement. Il offre une multitude d'avantages pour le traitement des données.

L'ETL est un outil graphique qui facilite la mise en place et la compréhension des flux d'intégration de données. Il permet de séparer les différentes étapes d'alimentation pour une meilleure maintenance.

Le temps de traitement du chargement des données dépend du volume de données à intégrer, car les données sont déjà traitées à l'étape précédente.

Un ETL est un outil graphique qui simplifie la mise en place et la compréhension des flux d'intégration de données. Il permet de séparer les étapes d'alimentation pour une meilleure maintenance.

L'ETL est un outil graphique qui facilite la mise en place et la compréhension des flux d'intégration de données. Il permet de séparer les différentes étapes d'alimentation pour une meilleure maintenance.

Afin de rendre un projet ETL le plus compréhensible possible, il est important de respecter certaines règles/normes, comme la convention de nommage des tâches et composants, la séparation des étapes de l'alimentation et la documentation.

Le développement d'un projet ETL est une tâche complexe qui nécessite une attention particulière pour garantir sa qualité et sa fiabilité, avec des règles de nommage, la séparation des étapes et la documentation.

Un ETL est un outil graphique qui permet de visualiser et d'organiser le traitement des données. Il permet de séparer les différentes étapes d'alimentation pour une meilleure maintenance.

La zone STA est un espace de stockage temporaire pour les données brutes provenant de différentes sources, sans aucune transformation appliquée.

La zone STA permet de rassembler les données de toutes les sources en un seul endroit, ce qui facilite les transformations ultérieures et permet des extractions rapides sans impact sur les systèmes de production.

La zone ODS (Operational Data Store) est une zone intermédiaire qui stocke les données transformées depuis la STA, en vue de les intégrer dans le Datawarehouse.

Le Datawarehouse (DWH) est la destination finale des données. Il stocke les données consolidées et transformées, prêtes pour l'analyse et la décision.

Le processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) est une suite d'opérations qui permettent de déplacer les données des sources vers le Datawarehouse, en passant par la zone STA et la zone ODS.

La zone STA, la zone ODS et le DWH forment une chaîne logistique pour les données, permettant une préparation et une intégration ordonnée et contrôlée des données dans l'entrepôt.

L'objectif principal de la préparation des données est d'assurer la qualité des données et de les rendre cohérentes avant leur intégration dans le Datawarehouse. Cela permet de garantir la fiabilité des analyses et des décisions basées sur ces données.

La préparation des données est un processus important qui permet de garantir la qualité des données et d'optimiser leur utilisation pour l'analyse et la prise de décisions. Il est crucial d'organiser et de contrôler le flux de données à travers les différentes zones pour garantir un système d'information solide et fiable.

La zone STA (Staging Area) dans un processus ETL sert uniquement à extraire les données des sources sans se soucier de leur cohérence ni de leur type.

Dans la zone STA, on ne se préoccupe pas de la validité des données. On les copie telles quelles, y compris les erreurs potentielles. L'objectif est de capturer toutes les données brutes.

La zone STA conserve le type de données d'origine. Si aucun type n'est défini, on utilise VARCHAR(255) par défaut. On évite de tronquer les données.

La zone STA sert à copier les données brutes des sources, sans effectuer de transformation ni de vérification. L'objectif est de capturer toutes les données dans leur format d'origine.

La zone STA est une base de données qui sert uniquement à stocker les données copiées des sources. Ces données sont ensuite transformées et chargées dans la zone ODS.

La zone STA ne sert pas à la validation des données, ni à la correction des erreurs. Cette étape est effectuée dans la zone suivante, l'ODS (Operational Data Store).

Les données dans la zone STA sont traitées de manière passive : on les copie telles quelles, sans se préoccuper de leur cohérence. La transformation et la validation des données seront effectuées dans la zone suivante.

Le type de données est généralement conservé tel qu'il est dans la source. Si aucun type n'est défini, on utilise VARCHAR par défaut. L'objectif est de ne pas perdre d'information.

Un schéma de données qui utilise une table centrale contenant les mesures (table des faits) et des tables satellites contenant les dimensions (tables de dimensions).

Un entrepôt de données est une base de données qui stocke de grandes quantités de données historiques pour l'analyse.

La zone ODS est alimentée par les données stockées dans la zone STA (Source de Transformation des Acquisitions), qui représente les données brutes provenant des sources externes.

Le typage des données est vérifié lors du transfert des données de la zone STA vers la zone ODS. Il s'agit de s'assurer que chaque donnée est dans le format correct (Date, Nombre, Texte etc.).

On vérifie la cohérence de chaque ligne et chaque colonne pour s'assurer que les données sont logiques et valables. Par exemple, une date de naissance doit être une date valide, un salaire doit être un nombre etc.

Les lignes contenant des erreurs de typage ou de cohérence sont rejetées et envoyées dans une table de rejet technique. Cette table stocke les erreurs et aide à identifier les problèmes avec les données sources.

Les données provenant de la zone ODS sont ensuite intégrées dans le data warehouse, où elles sont organisées et disponibles pour l'analyse.

La zone ODS est une étape importante dans le processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) car elle permet de nettoyer et de préparer les données avant qu'elles ne soient intégrées dans le data warehouse.

La zone ODS est une zone tampon qui stocke les données transformées pendant un certain temps avant leur intégration dans le data warehouse. Elle permet également de décharger les systèmes sources et de simplifier le processus d'intégration des données.

Les données dans un ED sont généralement historiques et incluent des informations qui ne sont plus utilisées dans les systèmes sources, ce qui permet de réaliser des analyses sur de longues périodes.

Les ED sont souvent dénormalisés pour faciliter l'accès aux données pour l'analyse. La dénormalisation permet de combiner les données de différentes tables pour un traitement plus efficace.

Vérifier la compatibilité avec Talend Open Studio (TOS).

Ajuster les variables d'environnement Windows pour inclure l'emplacement de Java.

Accéder à l'interface de gestion des variables d'environnement système.

Créer une nouvelle variable d'environnement pour spécifier le chemin vers Java.

Téléchargez la dernière version de Java compatible avec Talend Open Studio depuis le site web officiel.

Démarrez le programme d'installation de Talend Open Studio et suivez les instructions à l'écran.

Confirmez la présence de fichiers Java dans le répertoire du programme, sous 'Programme', 'Java' ou 'jdk'.

Exécutez la commande java -version dans la console pour afficher la version de Java installée.

La variable d'environnement JAVA_HOME permet d'indiquer le chemin d'accès à l'installation Java sur le système. C'est une étape cruciale pour le bon fonctionnement de nombreux outils et applications Java.

Pour ajouter une nouvelle variable d'environnement, vous devez ouvrir le panneau de configuration des variables d'environnement de votre système d'exploitation.

La variable JAVA_HOME doit contenir le chemin d'accès réel au répertoire d'installation de Java sur votre machine. Vérifiez que le chemin est exact afin d'éviter des erreurs.

Ajouter la variable %JAVA_HOME%\bin au PATH de votre système permet d'exécuter les commandes Java depuis n'importe quel emplacement dans votre terminal.

La variable d'environnement PATH est un répertoire qui permet de trouver les commandes et les fichiers exécutables sur votre système.

Après avoir configuré les variables d'environnement, lancez une nouvelle console de commande et vérifiez que la commande « java -version » fonctionne pour confirmer que Java est bien installé et configuré.

L'installation de Java est une étape essentielle pour l'utilisation de nombreuses applications et outils, notamment Talend Open Studio, un outil de développement et d'intégration de données.

Talend Open Studio est un outil puissant pour le développement d'applications d'intégration de données et de transformations de données.

Talend Open Studio peut être téléchargé à partir du lien fourni : https://drive.google.com/drive/folders/1oftA6mV91ke4wad2nEwm2e0EXWEMzsIf?usp=sharing

Talend Open Studio nécessite certaines librairies pour fonctionner correctement. Des instructions sur la façon d'installer ces librairies seront généralement fournies avec le logiciel.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle (SGBD) open source. Vous pouvez l'utiliser pour stocker et gérer vos données.

Sous Linux, vous pouvez installer MySQL à l'aide des commandes apt : sudo apt update, sudo apt install mysql-server

Une fois installé, vous devez configurer un mot de passe pour l'utilisateur root de MySQL en utilisant la commande : mysqladmin -u root password ‘Entrepotdedonnees2024’

Vous pouvez lancer MySQL à l'aide de la commande : mysql -u root –p

L'installation de MySQL pour Windows implique le téléchargement du serveur MySQL depuis le site officiel et son exécution pour le lancer.

Pendant l'installation de MySQL sur Windows, l'option "Server only" permet d'installer uniquement le serveur MySQL sans composants supplémentaires comme les clients ou outils de gestion.

Lors de l'installation de MySQL sur Windows, il est important de choisir un mot de passe fort pour sécuriser l'accès à la base de données.

Les outils ETL offrent une interface graphique pour faciliter la mise en place et la compréhension des flux d'intégration de données. Ils permettent également de séparer les différentes étapes d'alimentation pour une meilleure maintenance.

Le temps de traitement du chargement des données dans un entrepôt de données dépend du volume des données à intégrer car les données sont déjà traitées à l'étape précédente de la transformation.

L'utilisation d'un outil ETL présente de nombreux avantages, notamment la simplification de la mise en place des flux d'intégration, la séparation des étapes pour une meilleure maintenance et un gain de temps pour le traitement des données.

Pour un projet ETL réussi, il est important de respecter certaines normes et règles, comme la convention de nommage des tâches et composants, la séparation des étapes d'alimentation et la documentation.