Dans ce nouvel épisode, nous présentons d’une espèce en voie de disparition: le cube. Tout le monde en parle, en a vu, souvent à tort. Il est bel et bien en train de disparaître. Si vous en croisez un tel une succube venue des enfers, apprenez en lisant ces quelques lignes à le démystifier… entités - relations L’enjeu de l’informatique décisionnelle ou business intelligence est de requêter les données issues des systèmes opérationnels avec des performances de l’ordre de la seconde.

Dans le premier épisode, nous avons observé la naissance de l’informatique de gestion transactionnelle, puis celle de l’informatique décisionnelle et l’apparition du célèbre modèle en étoile. Si aucun doute n’existe sur la perfection du schéma en étoile pour l’analyse de données, deux grandes architectures vont diviser le monde de la data décisionnelle depuis la fin du XXème siècle jusqu’au début du XXIème… deux maîtres Il existe deux grands théoriciens ou entrepreneurs du décisionnel :

Il n’est pas rare d’entendre dans nos contrée que Ralph Kimball en est à l’origine… Rendons à César ce qui revient à César; à l’origine du monde de la data, il y a un génie quelque peu oublié: Edgar Frank Codd docteur en informatique, chercheur chez IBM. naissance de l’informatique de gestion L’informatique de gestion apparaît dans les années 60. A cette fin, on développe les premières bases de données.

Dans ce nouvel épisode, nous présentons d’une espèce en voie de disparition: le cube. Tout le monde en parle, en a vu, souvent à tort. Il est bel et bien en train de disparaître. Si vous en croisez un tel une succube venue des enfers, apprenez en lisant ces quelques lignes à le démystifier… entités - relations L’enjeu de l’informatique décisionnelle ou business intelligence est de requêter les données issues des systèmes opérationnels avec des performances de l’ordre de la seconde.

Dans le premier épisode, nous avons observé la naissance de l’informatique de gestion transactionnelle, puis celle de l’informatique décisionnelle et l’apparition du célèbre modèle en étoile. Si aucun doute n’existe sur la perfection du schéma en étoile pour l’analyse de données, deux grandes architectures vont diviser le monde de la data décisionnelle depuis la fin du XXème siècle jusqu’au début du XXIème… deux maîtres Il existe deux grands théoriciens ou entrepreneurs du décisionnel :

Il n’est pas rare d’entendre dans nos contrée que Ralph Kimball en est à l’origine… Rendons à César ce qui revient à César; à l’origine du monde de la data, il y a un génie quelque peu oublié: Edgar Frank Codd docteur en informatique, chercheur chez IBM. naissance de l’informatique de gestion L’informatique de gestion apparaît dans les années 60. A cette fin, on développe les premières bases de données.

Dans ce nouvel épisode, nous présentons d’une espèce en voie de disparition: le cube. Tout le monde en parle, en a vu, souvent à tort. Il est bel et bien en train de disparaître. Si vous en croisez un tel une succube venue des enfers, apprenez en lisant ces quelques lignes à le démystifier… entités - relations L’enjeu de l’informatique décisionnelle ou business intelligence est de requêter les données issues des systèmes opérationnels avec des performances de l’ordre de la seconde.

Dans le premier épisode, nous avons observé la naissance de l’informatique de gestion transactionnelle, puis celle de l’informatique décisionnelle et l’apparition du célèbre modèle en étoile. Si aucun doute n’existe sur la perfection du schéma en étoile pour l’analyse de données, deux grandes architectures vont diviser le monde de la data décisionnelle depuis la fin du XXème siècle jusqu’au début du XXIème… deux maîtres Il existe deux grands théoriciens ou entrepreneurs du décisionnel :

Il n’est pas rare d’entendre dans nos contrée que Ralph Kimball en est à l’origine… Rendons à César ce qui revient à César; à l’origine du monde de la data, il y a un génie quelque peu oublié: Edgar Frank Codd docteur en informatique, chercheur chez IBM. naissance de l’informatique de gestion L’informatique de gestion apparaît dans les années 60. A cette fin, on développe les premières bases de données.

Dans Power BI, il y a le tenant et sous celui-ci les espaces de travail ou workspaces, puis dans l’espace de travail les objets (datasets, reports…). La gouvernance du système a lieu a ces trois niveaux, et cela convient aux scénarios self-service voire corporate. Mais avec le temps, la self service et la team BI se sont imposées au côté de la corporate BI : ils sont plus réactifs et apportent une meilleure réponse aux utilisateurs.

Dans Power BI, il y a le tenant et sous celui-ci les espaces de travail ou workspaces, puis dans l’espace de travail les objets (datasets, reports…). La gouvernance du système a lieu a ces trois niveaux, et cela convient aux scénarios self-service voire corporate. Mais avec le temps, la self service et la team BI se sont imposées au côté de la corporate BI : ils sont plus réactifs et apportent une meilleure réponse aux utilisateurs.

L’architecture data lake servant de source à un data warehouse est aujourd’hui un classique de la Business Intelligence. Transact SQL (TSQL) reste un outil de transformation de données (ETL) efficace et souvent préféré à d’autres véritables ETL (comme SSIS data flow, ADF data flows ou encore Power Query alias data flow gen2) car SQL est robuste, quasi universellement connu et immortel (peut on imaginer un monde sans TSQL?). Fabric apporte une petite fonctionnalité qui vous simplifie la vie: le warehouse de Fabric supporte des requêtes en lecture sur les tables du lakehouse.

Il y a quelques semaines, Microsoft annonçait la sortie d’un tout nouveau produit baptisé Fabric. Fabric est une sorte de suite de la data un peu comme Office (365) Online est une suite bureautique : Fabric est une solution as a service (SaaS), Fabric réunit l’ensemble des fonctions utilisées autour de la data dans les solutions Azure : du data lake au data warehouse avec aussi l’analyse temps réel, Fabric inclu Power BI ou l’étend: les utilisateurs self-service ne seront pas dépaysés, ils retrouveront à tous les niveaux les espaces de travail/workspace de celui-ci.

L’architecture data lake servant de source à un data warehouse est aujourd’hui un classique de la Business Intelligence. Transact SQL (TSQL) reste un outil de transformation de données (ETL) efficace et souvent préféré à d’autres véritables ETL (comme SSIS data flow, ADF data flows ou encore Power Query alias data flow gen2) car SQL est robuste, quasi universellement connu et immortel (peut on imaginer un monde sans TSQL?). Fabric apporte une petite fonctionnalité qui vous simplifie la vie: le warehouse de Fabric supporte des requêtes en lecture sur les tables du lakehouse.

L’architecture data lake servant de source à un data warehouse est aujourd’hui un classique de la Business Intelligence. Transact SQL (TSQL) reste un outil de transformation de données (ETL) efficace et souvent préféré à d’autres véritables ETL (comme SSIS data flow, ADF data flows ou encore Power Query alias data flow gen2) car SQL est robuste, quasi universellement connu et immortel (peut on imaginer un monde sans TSQL?). Fabric apporte une petite fonctionnalité qui vous simplifie la vie: le warehouse de Fabric supporte des requêtes en lecture sur les tables du lakehouse.

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