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.
Les flashcards combinées à la répétition espacée renforcent la mémorisation active. Vous révisez au bon moment, vous retenez plus durablement, et vous mesurez vos progrès carte après carte.
Carte 1
Protéger les performances transactionnelles.
Explication
En isolant les charges, on protège les systèmes transactionnels critiques tout en permettant des analyses intensives.
Erreur fréquente
Penser que la séparation vise uniquement à des raisons de conformité réglementaire.
Carte 2
Une version cohérente et gouvernée des données de référence.
Explication
Une single source of truth fournit un référentiel gouverné qui fait autorité pour les usages critiques.
Erreur fréquente
Confondre single source of truth avec un simple entrepôt non gouverné.
Carte 3
Chaque domaine métier est responsable de ses données.
Explication
Dans une approche orientée domaines, les équipes métiers portent la conception et la qualité de leurs données.
Erreur fréquente
Réduire l’architecture orientée domaines à un simple découpage technique par microservices.
Carte 4
Les événements métier sont propagés comme flux immuables.
Explication
Les événements décrivent ce qui s’est passé et servent de source pour les traitements et projections.
Erreur fréquente
Considérer qu’une simple file de messages rend automatiquement l’architecture orientée événements.
Carte 5
Point central de consolidation et diffusion des données.
Explication
Le hub agrège, harmonise et redistribue les données vers les différents spokes spécialisés.
Erreur fréquente
Assimiler le hub à un simple bus de messages sans logique de normalisation.
Carte 6
Capturer et fiabiliser les données provenant des sources.
Explication
L’ingestion se concentre sur la capture, la mise à disposition brute et la résilience des flux entrants.
Erreur fréquente
Y inclure la modélisation sémantique alors qu’elle relève de la consommation.
Carte 7
Conserver les données sources avec un minimum de transformation.
Explication
Le stockage brut permet de rejouer des transformations et de gérer des évolutions de besoins analytiques.
Erreur fréquente
Y effectuer des nettoyages irréversibles qui compromettent la traçabilité.
Carte 8
Kappa unifie le traitement autour d’un pipeline streaming unique.
Explication
Kappa évite de dupliquer la logique batch et temps réel en unifiant le pipeline.
Erreur fréquente
Croire que kappa interdit toute forme de recalcul historique.
Carte 9
Stocker des données variées souvent brutes pour exploration.
Explication
Le data warehouse cible surtout des analyses structurées et gouvernées sur des données modélisées.
Erreur fréquente
Voir le data lake comme un simple entrepôt moins cher plutôt qu’un espace flexible.
Carte 10
Unifier flexibilité du data lake et fiabilité du warehouse.
Explication
Le lakehouse vise à unifier flexibilité du lac et fiabilité d’un entrepôt dans une même couche.
Erreur fréquente
Penser qu’un simple data lake avec quelques vues suffit à créer un lakehouse.
Créez votre compte Memia pour débloquer ce deck et lancer vos sessions de révision avec suivi de progression.