Entrepôt de données. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Définition et construction[modifier | modifier le code] Un Entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise. Il entre dans le cadre de l'informatique décisionnelle ; son but est de fournir un ensemble de données servant de référence unique, utilisée pour la prise de décisions dans l'entreprise par le biais de statistiques et de rapports réalisés via des outils de reporting.
D'un point de vue technique, il sert surtout à 'délester' les bases de données opérationnelles des requêtes pouvant nuire à leurs performances. D'un point de vue architectural, il existe deux manières de l'appréhender : La définition la plus communément admise est un mélange de ces deux points de vue. Principe de fonctionnement[modifier | modifier le code] Intégration[modifier | modifier le code] Historisation[modifier | modifier le code] Organisation fonctionnelle[modifier | modifier le code] Overview of Extraction, Transformation, and Loading. This chapter discusses the process of extracting, transporting, transforming, and loading data in a data warehousing environment, and includes the following: Overview of ETL in Data Warehouses You need to load your data warehouse regularly so that it can serve its purpose of facilitating business analysis.
To do this, data from one or more operational systems needs to be extracted and copied into the data warehouse. The challenge in data warehouse environments is to integrate, rearrange and consolidate large volumes of data over many systems, thereby providing a new unified information base for business intelligence. What is ETL (Extract, Transform, Load)? Webopedia Definition. Main » TERM » E » By Vangie Beal ETL is short for extract, transform, load, three database functions that are combined into one tool to pull data out of one database and place it into another database.
Extract is the process of reading data from a database.Transform is the process of converting the extracted data from its previous form into the form it needs to be in so that it can be placed into another database. What is extract, transform, load (ETL)? - Definition from WhatIs.com. In managing databases, extract, transform, load (ETL) refers to three separate functions combined into a single programming tool.
First, the extract function reads data from a specified source database and extracts a desired subset of data. Next, the transform function works with the acquired data - using rules or lookup tables, or creating combinations with other data - to convert it to the desired state. Finally, the load function is used to write the resulting data (either all of the subset or just the changes) to a target database, which may or may not previously exist.
By submitting your email address, you agree to receive emails regarding relevant topic offers from TechTarget and its partners. You can withdraw your consent at any time. You also agree that your personal information may be transferred and processed in the United States, and that you have read and agree to the Terms of Use and the Privacy Policy. ETL Extract Transform load. Les outils d'ETL Extract Transform Load Collecte des données décisionnelles Lors des premiers projets décisionnels, cette phase de collecte et de préparation des données était généralement sous-estimée.
C'est peut-être là une des principales explications des échecs de réalisations et des très nombreux dépassements de budget. Retenons que cette phase de collecte et de préparation préalable représente à peu près les 3/4 du projet. Les outils d'ETL - Extract, Transform, Load - ont en charge cette fonction essentielle du système global décisionnel. Les outils d’ETL (Extract, Transform, Load) d’iWay Software. ETL - La définition. Talend. InfoSphere DataStage. Intégrer tous les types de données sur des plateformes mainframe et distribuées IBM InfoSphere DataStage intègre des données sur de multiples systèmes en utilisant une structure parallèle à hautes performances et prend en charge la gestion étendue des métadonnées et la connectivité d'entreprise.
Cette plate-forme est évolutive et permet une intégration plus souple de tous les types de données, y compris les volumes massifs de données au repos (basés sur Hadoop) ou en mouvement (basés sur les flux), sur les plateformes mainframe et distribuées. Fonctionnalités et avantages de InfoSphere DataStage Puissante plateforme ETL évolutive—permet de collecter, d'intégrer et de transformer de gros volumes de données, quelle que soit la complexité des structures.
Support du big data et d'Hadoop—vous permet d'accéder directement à des volumes massifs de données sur un système de fichiers distribué. En savoir plus Fermer Puissante plateforme ETL évolutive Support du big data et d'Hadoop Facilité d'emploi. ETL, les questions à se poser. ETL, acronyme de Extraction, Transformation, Loading, est un système de chargement de données depuis les différentes sources d'information de l'entreprise (hétérogènes) jusqu'à l'entrepôt de données (modèles multidimensionnels).
Ce système ne se contente pas de charger les données, il doit les faire passer par un tas de moulinettes pour les dé-normaliser, les nettoyer, les contextualiser, puis de les charger de la façon adéquate. Nous verrons par la suite ce que chaque mot veut dire. Il est important de savoir que la réalisation de l'ETL constitue 70% d'un projet décisionnel en moyenne. Et ce n'est pas pour rien, ce système est complexe et ne doit rien laisser s'échapper, sous peine d'avoir une mauvaise information dans l'entrepôt, donc des données fausses, donc inutilisables.