Alors que la demande en technologies d’entreposage de données continue de croître, la création de modèles de données efficaces devient de plus en plus importante. En particulier, l'optimisation des modèles de données de traitement transactionnel en ligne (OLTP), qui définissent les relations structurelles entre les tables normalisées et les entités, pour un traitement transactionnel efficace est cruciale. Cependant,…

La modélisation dimensionnelle reste l'approche de modélisation la plus fiable pour concevoir un entrepôt de données permettant de créer des rapports sur les cas d'utilisation. Sa structure dénormalisée améliore considérablement les performances des requêtes, permettant une consommation de données et un reporting rapides et transparents. Les dimensions dans une donnée centrée sur le modèle…

Les dernières prévisions de Gartner, Inc. révèlent que les dépenses informatiques mondiales devraient atteindre 4.6 2023 milliards de dollars en 19. Malgré les impacts du COVID-XNUMX et la récession imminente, les entreprises poursuivront leurs initiatives commerciales numériques et investiront dans les avancées technologiques. "Entreprises…

L'objectif principal d'un entrepôt de données est de servir de référentiel centralisé pour les données historiques qui peuvent être rapidement interrogées à des fins de reporting et d'analyse BI. La modélisation des données, qui définit le schéma de la base de données, est au cœur de votre entrepôt de données. Apprendre…

Les entreprises modernes modifient leur approche en matière d'entreposage de données en raison de l'évolution rapide des environnements commerciaux et de l'afflux massif de données générées chaque jour. Les entreprises seront bientôt responsables de la création et de la gestion de 60 % des données mondiales. Traditionnel…