pas de transformations de données (j'ai des données géométriques). Si la donnée est propre (genre un timestamp), ça le fait super mais si c'est un peu moins propre, pas de moyen de lui dire comment faire mieux
L'intérêt du datawarehouse est de pouvoir stocker les données comme tu souhaite les exploiter. Par exemple, depuis peu de temps Metabase propose les tableaux croisés dynamiques, pour pouvoir les exploiter correctement nous avons été obligé d'éclater la date YYYY-MM-DD par groupe. Dans le datawarehouse tous les champs date sont éclatés :
Avec cette méthode je peux faire un filtre sur credat et utiliser les credat_* pour présenter mes données par les TCD. Le tout sans aucune modification de la prod.
[^] # Re: de la balle
Posté par Philippe M (site web personnel) . En réponse à la dépêche Metabase - Business intelligence open source. Évalué à 2. Dernière modification le 30 novembre 2021 à 09:37.
L'intérêt du datawarehouse est de pouvoir stocker les données comme tu souhaite les exploiter. Par exemple, depuis peu de temps Metabase propose les tableaux croisés dynamiques, pour pouvoir les exploiter correctement nous avons été obligé d'éclater la date YYYY-MM-DD par groupe. Dans le datawarehouse tous les champs date sont éclatés :
Avec cette méthode je peux faire un filtre sur credat et utiliser les credat_* pour présenter mes données par les TCD. Le tout sans aucune modification de la prod.
Born to Kill EndUser !