Tag: Autre
un peu d'histoire #3
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. A cette fin, les organisations ont mis en places des architectures à plusieurs niveaux, raffinant la donnée brute, jusqu’à une forme proche du diamant, la base de données analytique. De celle ci, les utilisateurs peuvent extraire prestement des réponses à des interrogations posées en termes métiers, et de manière sécurisée. Entre la forme brute et la forme analytique, on trouve un data warehouse ou un datamart décisionnel. Celui ci est composé d’une ou plusieurs tables de faits entourées de tables de dimensions formant des étoiles. Il s’agit d’un schéma relationnel ou “entités-relations”, d’une forme simple, pour une lecture rapide. Chaque table de faits est reliée à plusieurs dimensions: on parle de schéma en étoile. Il est hébergé par un système de base de données relationnelle. Il est dual: d’une part relationnel par sa nature physique, et d’autre part multidimensionnel par sa modélisation.
un peu d'histoire #2
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 :
un peu d'histoire #1
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.
En 1970, Edgar Frank Codd publie un article fondateur du Système de Gestion de Bases de Données Relationnelles alias SGBDR: il énonce 8 formes normales pour concevoir un système OLTP (OnLine Transaction Processing) robuste. Les formes normales expliquent comment créer les jeux de données et comment les relier entre eux pour assurer efficacement la mission de l’informatique de gestion: enregistrer des transactions, éviter les redondances, permettre plusieurs process simultanés d’écriture, gestion des accès concurrentiels…
Tag: BI
un peu d'histoire #3
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. A cette fin, les organisations ont mis en places des architectures à plusieurs niveaux, raffinant la donnée brute, jusqu’à une forme proche du diamant, la base de données analytique. De celle ci, les utilisateurs peuvent extraire prestement des réponses à des interrogations posées en termes métiers, et de manière sécurisée. Entre la forme brute et la forme analytique, on trouve un data warehouse ou un datamart décisionnel. Celui ci est composé d’une ou plusieurs tables de faits entourées de tables de dimensions formant des étoiles. Il s’agit d’un schéma relationnel ou “entités-relations”, d’une forme simple, pour une lecture rapide. Chaque table de faits est reliée à plusieurs dimensions: on parle de schéma en étoile. Il est hébergé par un système de base de données relationnelle. Il est dual: d’une part relationnel par sa nature physique, et d’autre part multidimensionnel par sa modélisation.
un peu d'histoire #2
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 :
un peu d'histoire #1
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.
En 1970, Edgar Frank Codd publie un article fondateur du Système de Gestion de Bases de Données Relationnelles alias SGBDR: il énonce 8 formes normales pour concevoir un système OLTP (OnLine Transaction Processing) robuste. Les formes normales expliquent comment créer les jeux de données et comment les relier entre eux pour assurer efficacement la mission de l’informatique de gestion: enregistrer des transactions, éviter les redondances, permettre plusieurs process simultanés d’écriture, gestion des accès concurrentiels…
Tag: Histoire
un peu d'histoire #3
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. A cette fin, les organisations ont mis en places des architectures à plusieurs niveaux, raffinant la donnée brute, jusqu’à une forme proche du diamant, la base de données analytique. De celle ci, les utilisateurs peuvent extraire prestement des réponses à des interrogations posées en termes métiers, et de manière sécurisée. Entre la forme brute et la forme analytique, on trouve un data warehouse ou un datamart décisionnel. Celui ci est composé d’une ou plusieurs tables de faits entourées de tables de dimensions formant des étoiles. Il s’agit d’un schéma relationnel ou “entités-relations”, d’une forme simple, pour une lecture rapide. Chaque table de faits est reliée à plusieurs dimensions: on parle de schéma en étoile. Il est hébergé par un système de base de données relationnelle. Il est dual: d’une part relationnel par sa nature physique, et d’autre part multidimensionnel par sa modélisation.
un peu d'histoire #2
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 :
un peu d'histoire #1
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.
En 1970, Edgar Frank Codd publie un article fondateur du Système de Gestion de Bases de Données Relationnelles alias SGBDR: il énonce 8 formes normales pour concevoir un système OLTP (OnLine Transaction Processing) robuste. Les formes normales expliquent comment créer les jeux de données et comment les relier entre eux pour assurer efficacement la mission de l’informatique de gestion: enregistrer des transactions, éviter les redondances, permettre plusieurs process simultanés d’écriture, gestion des accès concurrentiels…
Tag: Domain
Fabric : le domaine
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. Une partie importante échappe aux équipes corporate, gérée de manière décentralisée par le business et des équipes datas dédiées… On parle d’architecture data mesh. Fabric introduit un nouveau niveau logique de gouvernance, issu du data mesh, entre le tenant et l’espace de travail : le domaine.
Tag: Fabric
Fabric : le domaine
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. Une partie importante échappe aux équipes corporate, gérée de manière décentralisée par le business et des équipes datas dédiées… On parle d’architecture data mesh. Fabric introduit un nouveau niveau logique de gouvernance, issu du data mesh, entre le tenant et l’espace de travail : le domaine.
Fabric: requêter le lakehouse depuis le warehouse en transact SQL
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.
Mais qu'est ce que Microsoft fabrique avec Fabric?
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. Autant dire que c’est un projet extrêmement ambitieux : offrir la capacité de développer une solution Data d’entreprise comme dans Azure mais sans équipes d’infrastructures et de sécurité, comme Power BI offre les modèles Analysis Services tabulaires (ou datasets).
Tag: Lake
Fabric: requêter le lakehouse depuis le warehouse en transact SQL
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.
Tag: Sql
Fabric: requêter le lakehouse depuis le warehouse en transact SQL
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.
Tag: Decidim
Un nouveau site web pour Decidim eurl
Hugo.io est un outil de création de sites web statiques. Parmi les avantages, la fluidité de la navigation est incomparable.
Vous pourrez en savoir plus en consultant le site d’Hugo