II.2.2. Données intégrées
Comme nous l'avons dit ci-haut les données proviennent
de sources hétérogènes utilisant plusieurs types de
formats. Nous savons qu'un Datawarehouse est un projet d'entreprise. Pour y
parvenir, les données doivent être intégrées. Avant
d'être intégrées dans le Datawarehouse, les
données
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Conception d'un Datamart pour le pilotage du système de
gestion des impôts (cas de la DGI)
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doivent être mises en forme et unifiées afin
d'avoir un état cohérent. Les données proviennent de
sources hétérogènes utilisant chacune un type de
format.
Elles sont intégrées avant d'être
proposées à utilisation. Un « nettoyage »
préalable des données est nécessaire dans un souci de
rationalisation et de normalisation.
II.2.3. Données non volatiles
Retenons qu'une fois les données
intégrées dans l'entrepôt, elles ne sont pas
appelées à être supprimées car le non
volatilité des données est en quelque sorte une
conséquence de l'historisation. La requête effectuée
à quelques mois d'intervalle en précisant la date de
référence de l'information recherchée donnera le
même résultat. Les données une fois intégrée
dans l'entrepôt ne sont pas appelées à être
supprimées. (Read-Only)
II.2.4. Données historisées
Les données mémorisées sont datées
c.à.d. un référentiel temps doit être associé
à la donnée afin d'être capable d'identifier une valeur
particulière dans le temps. Il est donc possible de voir son
évolution après un temps donné. Dans un système de
production, la donnée est mise à jour à chaque nouvelle
transaction car le degré de détail de l'archivage est bien
entendu relatif à la nature des données, parce que toutes les
données ne sont pas propres à être archivées .On ne
doit pas permettre que les données soient modifiées seul. Elles
sont en lecture seule. Les données mémorisées sont
datées, il est ainsi possible de visualiser leur évolution dans
le temps. Le degré de détail de l'archivage est bien entendu
relatif à la nature des données. Toutes les données ne
méritent pas d'être archivées.
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