Modélisation de Data Warehouse

Quelle est la principale différence entre un modèle OLTP et un modèle Data Warehouse (DWH) ?

• Le modèle OLTP est principalement utilisé pour l'analyse des données, alors que le DWH est orienté vers les transactions.

• Le modèle OLTP et le DWH sont identiques dans leur fonctionnement et leur utilisation.

• Le modèle OLTP est orienté vers les transactions, alors que le Data Warehouse est orienté vers l'analyse des données.

• Le modèle OLTP est utilisé pour l'archivage des données, tandis que le DWH gère les transactions en temps réel.

Dans un modèle en étoile, qu'est-ce que la table de faits contient principalement ?

• Des dimensions et des attributs.

• Des clés primaires et des index.

• Des mesures quantitatives et des clés étrangères.

• Des données historiques et des rapports.

Quelles sont les principales caractéristiques d’un modèle en flocon par rapport à un modèle en étoile ?

• Les relations entre les tables sont simples dans un modèle en flocon.

• Un modèle en étoile est plus complexe que le modèle en flocon.

• Un modèle en flocon utilise des données non normalisées.

• Les principales caractéristiques d’un modèle en flocon par rapport à un modèle en étoile sont la normalisation des données et la complexité des relations entre les tables.

Quel type de données est généralement stocké dans un Data Warehouse ?

• Données temporaires

• Données non structurées

• Données historiques et agrégées

• Données en temps réel

Pourquoi utilise-t-on des tables de dimensions dans un Data Warehouse ?

• Pour stocker uniquement des données brutes sans structure.

• Pour réduire la taille des données en les compressant.

• On utilise des tables de dimensions pour structurer les données et faciliter l'analyse en fournissant des attributs descriptifs.

• Pour effectuer des calculs complexes sur les données en temps réel.

Quel est l'objectif principal d'un Data Warehouse ?

• Faciliter l'analyse et la prise de décision en centralisant les données.

• Réduire le coût de stockage des données.

• Augmenter la vitesse de traitement des transactions.

• Stocker des données sans les analyser.

Comment les données sont-elles généralement organisées dans un Data Warehouse ?

• Les données sont organisées en tables de faits et de dimensions.

• Les données sont stockées uniquement sous forme de fichiers texte.

• Les données sont classées par date et heure uniquement.

• Les données sont organisées en graphiques et en diagrammes.

Quelle est la fonction des ETL dans le contexte d'un Data Warehouse ?

• Les ETL sont responsables de la visualisation des données dans le Data Warehouse.

• Les ETL analysent les données en temps réel dans le Data Warehouse.

• Les ETL permettent d'extraire, transformer et charger des données dans un Data Warehouse.

• Les ETL sont utilisés uniquement pour stocker des données.

Qu'est-ce qu'une clé primaire dans un modèle de données ?

• Une clé primaire est un identifiant qui peut être dupliqué dans une table.

• Une clé primaire est un identifiant unique pour chaque enregistrement dans une table de données.

• Une clé primaire est un champ qui peut contenir des valeurs nulles.

• Une clé primaire est une colonne qui stocke des données textuelles uniquement.

Comment un Data Warehouse aide-t-il à la prise de décision ?

• Un Data Warehouse ne contient que des données non structurées.

• Un Data Warehouse ralentit le processus de prise de décision.

• Un Data Warehouse aide à la prise de décision en fournissant une source unique et fiable de données analysables.

• Un Data Warehouse est uniquement utilisé pour le stockage de fichiers.