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Rejoignez-nous pour un débat en ligne captivant sur la modélisation des données : Kimball vs. One Big Table (OBT) vs Inmon

👉 La modélisation Kimball, bien établie depuis 1996, repose sur l'utilisation de tables de faits et de dimensions, offrant une gouvernance des données améliorée. Cependant, des études récentes montrent que l'approche OBT, qui favorise une table dénormalisée unique, peut offrir des performances supérieures dans des environnements modernes comme Redshift, Snowflake et BigQuery.

Avantages de l'OBT : ● Simplification des requêtes sans jointures complexes ● Accès rapide aux données avec des temps de réponse améliorés

Inconvénients : ● Risque de désorganisation si les colonnes ne sont pas bien structurées ● Moins compatible avec certains outils BI comme Power BI ou Tableau

👉 La question se pose : Doit-on abandonner complètement le modèle Kimball au profit de l'OBT ?

Ce débat est crucial pour les #datascientists et les #dataengineers qui cherchent à équilibrer créativité et rigueur. Une approche hybride pourrait-elle être la solution ?

Participez à notre discussion pour explorer ces enjeux et partager vos expériences !

Ismael Goulani, Stéphane Heckel, Willis Nana, Axel TIFRANI jeu., 30 janv., 17:00 CET

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Comment passe-t-on de la théorie à la pratique en entreprise ? • Comment l’approche, la posture et la vision évoluent avec l’expérience ? • Les questions que tout junior se pose et ose rarement poser ? • La vision d'un Senior alias Willis Nana et de son retour d'expérience • Cas concrets et retours terrain pour progresser plus vite • Tips et erreurs à éviter en début de carrière

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Willis Nana and I chat about the challenges of data engineering leadership, foundational skills, and his journey to a content creator on YouTube.#dataengineering #data #ai #datateam #leadership

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