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Introduction à la modélisation dimensionnelle
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Exercice de modélisation dimensionnelle
Exercice de modélisation dimensionnelle. Source : http://community.mis.temple.edu/mis2502sec002s13/2013/03/06/in-class-exercise-star- schema-dimensional
Éléments avancés pour la modélisation des data warehouses
1 sept. 2016 V - Exercice : Modélisation avancée du data warehouse. 21. Solutions des exercices. 22. Page 3. Bibliographie. 23. Page 4. 4. Stéphane Crozat.
Introduction aux data warehouses : la modélisation en étoile
7 juin 2017 Cet exercice constitue une simulation de modélisation dimensionnelle basée sur une étude de ... Conception du data warehouse et des data marts a ...
Modélisation dimensionnelle
*: Tiré du livre The Data Warehouse Toolkit 2ème édition. Page 53. Exemple de modélisation. • Choix du processus d'affaires: – La gestion du trafic d'appels
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Exercice : Cas Fantastic : Modélisation Comprendre les différences entre un data warehouse et une base de données transactionnelle. 1.1. Décisionnel.
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BI M2DAC – TD/TME3 Modélisation et construction d'un datawarehouse. Ludovic Denoyer - Laure Soulier. Exercice TD : On considère le cas d'une agence
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7 juin 2017 Un data warehouse (DW ) est une base de données construite par copie et ... Cet exercice constitue une simulation de modélisation ...
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1 sept. 2016 IX - Exercice : Projet Fantastique : Modélisation ... Conception du data warehouse et des data marts. Séparer les requêtes en fonction de la ...
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Comment apprendre à utiliser un data warehouse ?
Pour apprendre à utiliser un Data Warehouse, vous pouvez vous tourner vers les formations Data Scientest. Vous pouvez découvrir comment maîtriser ces outils à travers nos différents programmes : Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer…
Quels sont les différents modèles de conception du data warehouse ?
Le Data Warehouse n'a pas du tout les mêmes exigences ni la même utilisation. Les modèles de conception sont totalement différents. Ils sont dénormalisés par définition. On en retient deux principaux : le schéma en étoile (Star Schema) et le schéma en flocon (Snowflake Schema). Le modèle de données en étoile doit son nom à sa forme.
Quels sont les différents types de data warehouses ?
On distingue trois catégories principales de Data Warehouses. Tout d’abord, les « Data Warehouses d’entreprise » (EDW) sont des entrepôts de données centralisés permettant d’assister les décisions de l’entreprise. Les données sont organisées et présentées de manière unifiée.
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