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Cours

Concepts d'entreposage de données

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 12/2025

Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les principes fondamentaux du stockage de données.

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TheoryData Engineering

4 h

16 vidéos

57 Exercices

3,450 XP

48,516

Certificat de formation

Apprécié par des utilisateurs provenant de milliers d'entreprises

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Description du cours

Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les fondamentaux de l'entreposage de données. Vous acquerrez une solide compréhension des bases grâce à des exemples issus de l'industrie et à des jeux de données réels.Certains prévoient que le marché mondial de l'entreposage de données dépassera 50 milliards $ en 2028. Ce secteur a évolué au fil des années et reste un pilier de la révolution des données pour de nombreuses organisations. Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour vous former à l'entreposage de données.Les vidéos incluent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Show transcript » en bas à gauche des vidéos. Le glossaire du cours se trouve à droite, dans la section Ressources. Pour obtenir des crédits CPE, vous devez terminer le cours et obtenir un score de 70 % à l'évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur l'encadré relatif aux crédits CPE sur la droite.

Prérequis

Introduction to SQL

1

Bases de l'entrepôt de données

Préparez-vous à aborder l'apprentissage des entrepôts de données en vous appuyant sur quelques notions clés. Pour démarrer ce cours, vous verrez ce qu'est un entrepôt de données et en quoi il se compare ou se distingue de technologies aux noms proches, comme les data marts et les data lakes. Vous découvrirez aussi comment différents profils participent aux diverses étapes d'un projet d'entrepôt de données.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Comprendre le quoi et le pourquoi

Cas d'utilisation possibles d'un entrepôt de données pour Zynga

Quelle est la différence entre les entrepôts et les lacs de données ?

Entrepôts vs lacs de données

Entrepôts vs data marts

Choisir entre un lac, un entrepôt et un data mart

Les entrepôts de données facilitent l'analyse organisationnelle

Cycle de vie d'un entrepôt de données

Assistance lorsque nécessaire

Qui fait quoi ?

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2

Architectures et propriétés des entrepôts

Vous allez maintenant approfondir l'architecture des entrepôts de données en découvrant leurs couches typiques et la façon dont la couche de présentation soutient les analystes. Vous étudierez également Bill Inmon et son approche descendante, et la comparerez à celle de Ralph Kimball, une approche ascendante. Enfin, vous comprendrez la différence entre les systèmes OLAP et OLTP.

Quelles sont les différentes couches d'un entrepôt de données ?

Organisation des couches d'entrepôt de données

Comprendre l'ETL

Sélectionner le calque approprié

La couche de présentation

Se mettre dans la peau d'un consultant

Assistance aux analystes et aux utilisateurs spécialisés en science des données

Architectures d'entrepôts de données

Approche descendante ou ascendante

Caractéristiques des approches descendantes et ascendantes

Opter pour une approche descendante

Systèmes OLAP et OLTP

Le cube de données OLAP

OLAP vs. Scénarios OLTP

Comprendre l'OLTP

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3

Modélisation des données d'entrepôt

Vous apprendrez ici à organiser les données de votre entrepôt avec un excellent modèle de données. Vous commencerez par les bases de la modélisation, en découvrant ce que sont une table de faits et une table de dimensions, et comment les utiliser dans les schémas en étoile et en flocon. Vous verrez ensuite comment créer un modèle de données avec le processus en quatre étapes de Kimball et comment gérer les dimensions lentement évolutives.

Modélisation des données d'entrepôt de données

Comprendre les tables de faits et de dimensions

Une nuit étoilée et enneigée

Fait ou dimension ?

Le processus en quatre étapes de Kimball

Organisation des étapes de Kimball

Choisir le grain

Sélectionner des faits raisonnables

Changement progressif des dimensions

Question surprise sur les changements lents

Différence entre les types I, II et III

Stockage de données par ligne ou par colonne

Catégorisation des scénarios de stockage en lignes et en colonnes

Pourquoi le stockage en colonnes est-il plus rapide ?

Quelles requêtes sont plus rapides ?

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4

Mise en œuvre et préparation des données

Vous conclurez le cours en étudiant les avantages et inconvénients des processus ETL et ELT ainsi que des implémentations sur site et dans le cloud. Vous terminerez par un exemple guidé pour prendre des décisions clés sur la conception et la mise en œuvre de l'entrepôt.

Différences entre ETL et ELT

Sélectionner ELT

Nettoyage des données

Opérations de nettoyage

Rechercher la vérité dans les transformations de données

Comprendre la gouvernance des données

Entrepôts de données sur site et dans le cloud

Comprendre les différences entre les solutions sur site et le cloud

Aligner la mise en œuvre sur la justification

Exemple de conception d'entrepôt de données

Tout relier

Sélectionner une approche ascendante

Avez-vous une connaissance approfondie de ce sujet ?

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Concepts d'entreposage de données

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