Qu'est-ce que l'architecture EDW de l'entrepôt de données d'entreprise ?
Qu'est-ce que l'architecture EDW de l'entrepôt de données d'entreprise ?

Vidéo: Qu'est-ce que l'architecture EDW de l'entrepôt de données d'entreprise ?

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Vidéo: Conception d'un entrepôt de données (DataWarehouse) 2024, Avril
Anonim

En informatique, un entrepôt de données (DW ou DWH), également connu sous le nom de entrepôt de données d'entreprise ( EDW ), est un système utilisé pour signaler et Les données analyse et est considéré comme un élément essentiel de l'intelligence d'affaires. Les DW sont des référentiels centraux de Les données d'une ou plusieurs sources disparates.

Par conséquent, qu'est-ce que l'architecture d'entrepôt de données d'entreprise ?

Un entrepôt de données d'entreprise est un référentiel unifié pour toutes les activités de l'entreprise Les données survenant jamais dans l'organisation. Reflète la source Les données . Sources EDW Les données à partir de ses espaces de stockage d'origine tels que Google Analytics, CRM, appareils IoT, etc. Si le Les données est dispersé sur plusieurs systèmes, il est ingérable.

De même, qu'est-ce qu'un entrepôt de base de données ? Une donnée dépot est un relationnel base de données qui est conçu pour la requête et l'analyse plutôt que pour le traitement des transactions. Il contient généralement des données historiques dérivées des données de transaction, mais il peut inclure des données provenant d'autres sources.

Compte tenu de cela, quelle est la différence entre un entrepôt de données et un entrepôt de données d'entreprise ?

Un entrepôt de données d'entreprise (EDW) implique généralement Les données à partir de nombreux systèmes sources. Finance, RH, Marketing et plus généralement contribuent Les données à un EDW. Un entrepôt de données d'entreprise (EDW) implique généralement Les données à partir de nombreux systèmes sources. Finance, RH, Marketing et plus généralement contribuent Les données à un EDW.

Quels types de traitement ont lieu dans un entrepôt de données décrire ?

Extraire et charger le Les données . Nettoyer et transformer le Les données . Sauvegardez et archivez le Les données . Gérer les requêtes et les diriger vers les services appropriés Les données sources.

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