Entrepôt de données et Analytique d’affaires sur Azure

Objectif 1 : Mise en place d’un entrepôt de données

1. Conception de l'Architecture de l'Entrepôt de Données
Choix de la Technologie : Sélectionner une solution d'entrepôt de données adaptée, comme Snowflake, Synapse ou Databricks en fonction des besoins de performance, de scalabilité, et de coût.
Modélisation des Données : Définir un modèle de données efficace qui soutient les besoins d'analyse et de reporting, en tenant compte des meilleures pratiques de modélisation dimensionnelle.
2. Mise en Place des Pipelines ETL
Extraction : Configurer les processus d'extraction pour collecter les données à partir des bases données en local et d'autres sources de données.
Transformation : Établir les règles et les processus de transformation pour nettoyer, enrichir, et structurer les données selon les besoins de l'entrepôt.
Chargement : Automatiser le chargement des données transformées dans l'entrepôt, en veillant à maintenir l'intégrité et la qualité des données.
3. Intégration et Automatisation
Automatisation des Workflows : Employer des outils d’orchestration pour orchestrer et automatiser les workflows de données, assurant ainsi une exécution fluide et coordonnée des pipelines ETL.
4. Sécurité, Gouvernance et Qualité des Données
Sécurité : Mettre en place des mesures de sécurité robustes, y compris la gestion des accès et le chiffrement des données.
Gouvernance des Données : Utiliser un catalogue de données pour la gestion des métadonnées et assurer la traçabilité des données.
Qualité des Données : Adopter des outils de qualité des données pour valider, nettoyer, et garantir l'exactitude des données stockées.