• Accueil
  • Expertises
    • Data management
    • Data & IA
    • Data Vault 2.0
    • Bi & Analytics
  • datAImotion
  • Services
    • Audits & états des lieux
    • Stratégie & Cadrage
    • Conseil & Architecture
    • Mise en oeuvre
  • Blog
  • Partenaires
  • Qui sommes-nous
    • A propos de nous
    • Notre ADN
    • La vie chez Follow-Us
    • Nos engagement RSE
    • Carrière
  • Contact
  • Français
    • Français
    • English
Refonte EDWH en Data Vault : cadrage et POC pour une filiale aéronautique

Refonte EDWH en Data Vault : cadrage et POC pour une filiale aéronautique

par Stephane Vivien | Juil 15, 2020 | Data Management, Data Vault, REX

Table des matières Contexte Notre mission Axes de travail Proof Of Concept (POC) Résultats Prochaines étapes Contexte Nous sommes intervenus pour une filiale de l’un des leaders mondiaux dans le domaine de l’aéronautique afin de les accompagner dans le cadrage de la...
Facteurs clés de succès Data Vault : objets métiers, processus et modélisation

Facteurs clés de succès Data Vault : objets métiers, processus et modélisation

par Jean-Francois Saluden | Mai 25, 2020 | BI, Data Management, Data Vault

Table des matières Principe : les objets métiers au cœur Points clés de succès d’un projet Data Vault Phase d’étude : objets, BK et relations De « Raw Data Vault » à « Business Data Vault » Optimisations techniques Principe : les objets métiers au cœur Comme nous...
Data Vault : principes, usages et bénéfices

Data Vault : principes, usages et bénéfices

par Jean-Francois Saluden | Avr 16, 2020 | BI, Data Management, Data Vault

Qu’est-ce que Data Vault ? Data Vault est une méthodologie de modélisation hybride entre la 3ème Forme Normale et les formes dénormalisées venant du monde décisionnel ; en tant que méthodologie, elle n’est donc absolument pas contrainte par des outils...
Entrées suivantes »

Recent Posts

  • Data Vault 2.0 : déconstruire les idées reçues les plus fréquentes
  • Architecture Data : bonnes pratiques et pièges à éviter pour construire un socle durable
  • Data Vault : un modèle conceptuel avant d’être un modèle physique
  • Modélisation Data Vault vs étoile : deux approches différentes, un même objectif
  • Gestion des erreurs pour les pipelines de données (Error Handling and Logging)

Recent Comments

Aucun commentaire à afficher.

Liens

  • Accueil
  • Blog
  • A propos de nous
  • Carrière
  • Partenaires

Support

  • Mentions légales
  • Politique de confidentialité & cookies
  • Conditions Générales d’Utilisation

Contact

Follow Us

23, rue du Gué

92500 Rueil-Malmaison

France

Téléphone
+33 6 47 55 39 42
Email
contact@follow-us.fr
  • Suivre

© Copyright 2026 | All Rights Reserved

Les cookies nécessaires activent des fonctionnalités essentielles du site comme les connexions sécurisées et les ajustements des préférences de consentement. Ils ne stockent pas de données personnelles.
Aucun
Les cookies fonctionnels supportent des fonctionnalités comme le partage de contenu sur les réseaux sociaux, la collecte de retours, et l’activation d’outils tiers.
Aucun
Les cookies analytiques suivent les interactions des visiteurs, fournissant des informations sur des métriques comme le nombre de visiteurs, le taux de rebond et les sources de trafic.
Aucun
Les cookies publicitaires diffusent des annonces personnalisées basées sur vos visites précédentes et analysent l’efficacité des campagnes publicitaires.
Aucun
Les cookies non classifiés sont des cookies que nous sommes en train de classifier, en collaboration avec les fournisseurs de cookies individuels.
Aucun