Sommaire

Architecture Data WarehouseData Warehouse

1. Cas d’étude

a. Contexte

Le chargement d’un entrepôt de données est une chose maîtrisée, réalisée depuis plus de trente ans via des ETLETL (Extract Transform Load) tels que SQL Server Integration Services, Talent, Informatica et de nombreux autres outils. Cela en respectant la chaîne décisionnelle.

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Azure Data Factory est l’outil d’intégration de données disponible depuis le Cloud de Microsoft (Azure) qui permet de réaliser le chargement d’un entrepôt de données en utilisant une approche ETL ou ELT (Extract Load Transform). Cela depuis des données hétérogènes (plus de 80 connecteurs) qui peuvent se trouver dans un réseau privé (On-Premise) ou dans un Cloud public.

L’architecture Data Warehouse étudiée dans cette section présente une approche classique, dont l’objectif principal est de démontrer qu’il est possible de réaliser un projet d’entrepôt de données en Azure Data Factory en remplacement de SQL Server Integration Services par exemple.

Le cas d’étude est donc celui d’une société de vente de produits en ligne qui souhaite mettre en place un entrepôt de données afin de consolider ses ventes, mais aussi les informations communiquées par le pôle marketing concernant les campagnes e-mail, les informations de budget et de prévisionnel ...