June 29, 2015
Tari Farida
Ebook Entrepôts de données. Guide pratique de modélisation dimensionnelle, 2ème édition, by Ralph Kimball Margy Ross
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Détails sur le produit
Broché: 437 pages
Editeur : Vuibert (4 février 2003)
Collection : Vuibert informatique
Langue : Français
ISBN-10: 2711748111
ISBN-13: 978-2711748112
Dimensions du produit:
24 x 2,5 x 17 cm
Moyenne des commentaires client :
4.5 étoiles sur 5
3 commentaires client
Classement des meilleures ventes d'Amazon:
308.194 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)
La bible pour toute personne devant participer à la modélisation d'un entrepôt de données !Une première partie qui explique bien les concepts puis on entre dans les détails avec des cas pratiques sur les grands processus d'entreprise. Même si on est rarement confronté à l'ensemble de ces processus, le livre profite de chacun des chapitres pour détailler des concepts qui sont extrapolables et intéressants.Quelques petites erreurs typographiques, comme par exemple les accents qui n'apparaissent pas dans les schémas, des légendes qui ne correspondent pas... mais c'est vraiment pour pinailler. De plus, certains passages sont complexes et vraiment attachés à certains points qui peuvent ne pas intéresser tout le monde mais ils sont indiqués comme pouvant être sautés, donc pas de problèmes !
Ce livre est une bible pour tout ce qui est modélisation de la couche de présentation d'un système décisionnel. Il donne une approche progressive des thématiques et des "recettes" pragmatiques pour modéliser les étoiles et magasins de données. Malgré ses quelques années, il reste d'actualité.Par contre, il ne traite pas ou peu la thématique d'alimentation du socle et des couches inférieures, nécessaire à la création d'un entrepôt durable.(Bref, c'est du Kimball et personnellement, je pense qu'il faut une couche de Immon en dessous pour avoir un système évolutif et perenne)
Ralph Kimball est une référence dans le domaine de la business intelligence. Nous avons ici un guide en français qui prend la forme d'exemples dans divers secteurs économiques.A ne pas manquer : les dix erreurs fréquentes dans un projet BI ainsi que la notice méthodologique de la construction d'un entrepot de données.
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