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cours data lakes 2017 T Gestion des données massives Du Data Warehouse au ? Data Lake L ? avènement de la Data O Boussaid Gestion des données massives O Boussaid Mars T O Boussaid Gestion des données massives ?Contexte ?et ?motivation ?Structuration ?clas

T Gestion des données massives Du Data Warehouse au ? Data Lake L ? avènement de la Data O Boussaid Gestion des données massives O Boussaid Mars T O Boussaid Gestion des données massives ?Contexte ?et ?motivation ?Structuration ?classique ?des ?données ?Dé ?nition ?intuitive ?des ?Data ?Lakes ? ?Data ?Lake ?DWH ?DMP ?Data ?Lake ? ?Dé ?nitions ?Data ?Lake ? ?Méthodologie ? ? Data ?Lake ?vs ?Data ?Warehouse ?Data ?Lake ? ?Stratégie ?et i ? mplémentation O Boussaid T Les Data Lakes Contexte et motivation q ? L'explosion massive des sources d'information Big Data Réseaux sociaux capteurs objets connectés ? produit un impact important sur le monde des a ?aires q ? Il est nécessaire que le s technologies de l ? i nformation propose nt de nouvelles architectures pour acquérir et comprendre l'information q ? Les technologies de l ? information doivent proposer de nouvelle approche s de collecte d'organisation et d'analyse des Big data q ? Les technologies classiques liées à la BI et aux e ntrepôts de données pe uvent s ? avérer insu ?santes voire inadaptées aux Big data Gestion des données massives O Boussaid Gestion des données massives T Les Data Lakes Contexte et motivation La structuration des données est-elle un bien ou une entrave q ? Les données opérationnelles de l ? entreprise sont structurées puis stockées dans des bases de données relationnelles q ? Elles sont dotées de structures Tables champs enregistrements dimensions ? avant d ? être stockées q ? La structure facilite la navigation dans les données q ? Cas des données pérennes de gestion ?nancières q ? Inconvénients ? ? la modi ?cation de la structure peut être complexe et coûteuse ? ? Risque de perte de données ? ? Approche mal adaptée si les traitements en aval ne sont pas connus en amont O Boussaid Gestion des données massives T Les Data Lakes Contexte et motivation La structuration des données est-elle un bien ou une entrave q ? Des bases de données aux entrepôts de données ? q ? Les entrepôts de données ont permis de centraliser les données structurées dans des silos de données q ? Les données entreposées sont structurées selon des modèles en étoile q ? Dans un entrepôt l ? information est détaillée selon un niveau de granularité le plus faible q ? Nombreuses possibilités d ? agrégations et donc d ? analyses q ? Les agrégations sont aussi des regroupements des données donc une structuration de l ? information q ? Le choix de ces regroupements se fait alors au détriment d ? autres possibilités T Les Data Lakes Contexte et motivation La structuration des données est-elle un bien ou une entrave q ? Les bases de données ou les entrepôts de données sont des structures verticales q ? La structuration en Tables en Dimensions en Hiérarchies donne de la verticalité à la structure q ? Déconstruction est alors ardue et complexes en cas de modi ?cation d ? organisation q ? La modélisation