L'évolution des Data Warehouses : De l'analytique des données à l'IA et au Machine Learning
Les entrepôts de données (Data Warehouses) ont connu une évolution remarquable depuis leur apparition à la fin des années 1980. Initialement conçus pour centraliser et organiser les données structurées issues des systèmes transactionnels, ils sont aujourd’hui devenus des plateformes sophistiquées capables de traiter des volumes massifs de données hétérogènes et d’alimenter des analyses décisionnelles complexes.
Des débuts modestes aux Big Data
Les premiers Data Warehouses étaient essentiellement basés sur des architectures relationnelles et répondaient aux besoins d’analyse décisionnelle traditionnels. Ils se caractérisaient par des données structurées, des processus ETL (Extract, Transform, Load) bien définis et des rapports statiques.
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