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Les différentes architectures d'un Data Warehouse

 

Datamarts dépendants avec ODS

 

Data Marts dépendants avec ODS  

l'explication

Dans cette architecture nous retrouvons : L'architecture prônée par Bill Inmon

L'ODS : L'ODS est l'acronyme pour Operational Data Store ou Magasin de données opérationnelles. Il joue deux rôles : Le rôle du staging area  qui sert à stocker les données extraites (E) des systèmes sources. On y effectue aussi les différentes transformations (T) à savoir : Le nettoyage des données, le merge, la standardisation, le déduplication... des données. Par contre les données dans l'ODS ne sont détruites qu'après la durée de vie des données dans l'ODS, facteur définit par l'organisation et  dépend de plusieurs critères. Le deuxième rôle d'un ODS et c'est surtout sa raison d'être c'est d'intégrer les données sources dans le but de présenter toute l'information nécessaire à prendre des décisions tactiques.

L'Entreprise Data warehouse : Les données de l'ODS sont transférées vers le data warehouse (L). le Data warehouse est centrale, c'est d'ailleurs la raison de l'appellation Entreprise Data Warehouse (EDW), et devrait être contenir toutes les données de l'entreprise.

Les data marts dépendants : Ces data marts peuvent être alimentés soit de L'EDW soit de l'ODS . Ces data marts sont dépendants.

La zone présentation : Une fois les données chargées dans le Data warehouse et les data marts dépendants, les utilisateurs peuvent y accéder pour exécuter leurs requêtes Ad hoc, programmer les rapports, analyser et visualiser l'information...

 

 

 

 

 

 

 

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