Vincent Heu­schling, PDG fon­da­teur d’Af­fi­ni- Tech.

« Le Da­ta Warehouse clas­sique, et no­tam­ment leur étage ETL, est au­jourd’hui re­mis en cause par des mé­tiers »

L'Informaticien - - APPS -

« Je ne sais pas si le Da­ta Warehouse clas­sique n’a plus d’ave­nir, mais les en­tre­prises ont be­soin de da­ta warehouse mo­derne, c’es­tà- dire de don­nées sto­ckées sur un axe tem­po­rel et de sup­port de l’om­ni­ca­na­li­té pour les mé­tiers. Le Da­ta Warehouse clas­sique et no­tam­ment leur étage ETL est au­jourd’hui re­mis en cause par des mé­tiers qui veulent dis­po­ser de re­por­ting dans des dé­lais ex­trê­me­ment courts. Les chaînes d’in­ges­tion de don­nées doivent être en qua­si- temps réel si bien que c’est la don­née opé­ra­tion­nelle qui va être struc­tu­rée et uti­li­sée pour le re­por­ting. De plus, les en­tre­prises doivent au­jourd’hui in­té­grer une mul­ti­pli­ci­té de don­nées dans cette vi­sion alors que dans beau­coup d’or­ga­ni­sa­tions, le Da­ta Warehouse reste li­mi­té à un do­maine d’ac­ti­vi­té bien pré­cis. La don­née y reste en­fer­mée dans le pa­ra­digme de la re­quête SQL alors que les al­go­rith­miques com­plexes que l’on sou­haite au­jourd’hui ap­pli­quer aux don­nées, no­tam­ment le Ma­chine Lear­ning, obligent à ex­traire la don­née du Da­ta Warehouse pour la mettre dans un Da­ta Lake pour ap­pli­quer ce type de trai­te­ments pour fi­na­le­ment ré­in­jec­ter dans le Da­ta Lake les in­for­ma­tions gé­né­rées. »

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