Découvrir comment les systèmes de données modernes sont conçus et organisés. Ce sous-thème couvre les architectures de plateformes data, les flux de données et les modèles permettant de structurer et traiter l’information à grande échelle.
Ce deck s’adresse à toute personne travaillant fundamentals en lien avec Data Engineering, débutant comme intermédiaire.
Vous allez notamment travailler des points comme : Quel principe architectural clé caractérise une plateforme lakehouse ? · Quel rôle précis jouent les data marts dans une plateforme analytique… · À quoi sert principalement une couche sémantique au-dessus des donnée….
1Quel principe architectural clé caractérise une plateforme lakehouse ?
Réponse : Unifier flexibilité du data lake et fiabilité du warehouse.
2Quel rôle précis jouent les data marts dans une plateforme analytique ?
Réponse : Fournir des sous-ensembles de données optimisés pour un domaine métier donné.
3À quoi sert principalement une couche sémantique au-dessus des données analytiques ?
Réponse : Offrir des objets métiers simplifiant l’accès aux données.
4Dans un modèle bronze, silver, gold, quel est l’objectif spécifique de la couche silver ?
Réponse : Des données nettoyées et harmonisées, réutilisables par plusieurs usages.
5Quel élément rend centrale la notion d’événement dans une architecture data orientée événements ?
Réponse : Les événements métier sont propagés comme flux immuables.
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