Le Data Vault 2.0 souffre encore d’une réputation parfois injuste. Souvent résumé à un modèle « trop complexe », « trop normalisé » ou « peu performant », il est parfois écarté sans être réellement compris. Pourtant, dans de nombreux contextes complexes et évolutifs,...
Construire une architecture data est rarement un problème de technologie. C’est avant tout un problème de cadrage, de priorisation et de discipline dans le temps. Beaucoup de plateformes data échouent non pas parce que les outils sont mauvais, mais parce que les...
Une idée reçue persiste autour du Data Vault : il ne serait applicable que sur des bases relationnelles classiques. Dès que l’on parle de Hadoop, de MongoDB ou plus largement de technologies NoSQL, le Data Vault serait jugé inadapté, trop relationnel ou trop...
La modélisation Data Vault et la modélisation en étoile sont souvent opposées, comme s’il fallait choisir l’une contre l’autre. En réalité, cette opposition est artificielle. Ces deux approches ne répondent pas aux mêmes usages, n’ont pas les mêmes objectifs, et sont...
Rome ne s’est pas faite en un jour et ainsi en est-il également des systèmes décisionnels et data. Ces systèmes se sont construits par couches successives, au fur et à mesure des besoins métiers et de leurs nouveaux projets, souvent avec un...
Le Data Vault 2.0 n’est pas une réponse universelle, mais dans certains contextes, il ne s’agit plus d’une option parmi d’autres : il devient le cadre le plus adapté pour sécuriser, industrialiser et faire évoluer la plateforme data dans le temps.Identifier ces...
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