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Quels sont les cinq piliers de la migration ou de la modernisation d'un ancien entrepôt de données vers un Lakehouse moderne ?
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1. Analyse des données et de la conception de la haute qualité : Avant de commencer la migration, il est important d'analyser les données existantes et les modèles de conception de l'entrepôt de données existant pour s'assurer que toutes les données nécessaires sont capturées et que les nouvelles structures de données sont conçues avec une haute qualité.

2. Intégration des données en temps réel : Avec l'augmentation de la quantité de données collectées, il est important de s'assurer que l'intégration des données en temps réel est prise en compte dans le nouveau système pour garantir que les données sont disponibles et précises en temps réel.

3. Utilisation de plateformes de traitement de données ouvertes : Pour bénéficier d'un Lakehouse moderne, il est important d'utiliser des plateformes de traitement de données ouvertes telles que Apache Spark pour garantir une intégration des données et la mise à disposition rapide des informations.

4. Gouvernance des données : Il est important de disposer de politiques de gouvernance des données pour garantir la qualité des données, minimiser les risques de sécurité et assurer la conformité avec les réglementations en vigueur.

5. Développement d'une architecture évolutive : En raison de l'expansion continue des données collectées, il est important de mettre en place une architecture de Lakehouse qui peut évoluer facilement avec la croissance des données et l'évolution des besoins commerciaux. Il est important d'utiliser des outils qui permettent la croissance ou l'ajout de nouveaux outils pour garantir l'efficacité de la solution dans le temps.