Base de données analytique optimisée pour les requêtes complexes sur historique.
Un Data Warehouse (entrepôt de données) est une base de données spécialisée pour l'analyse décisionnelle (OLAP), qui stocke de gros volumes de données historiques structurées issues de multiples sources opérationnelles (ERP, CRM, applications métier). Les requêtes typiques agrègent sur des millions/milliards de lignes pour produire des rapports BI, des KPIs métier, des analyses tendancielles.
Les Data Warehouses cloud modernes (séparation compute/storage, scaling élastique) : Snowflake (multi-cloud, leader), Amazon Redshift, Google BigQuery (serverless, à la requête), Azure Synapse Analytics, Databricks SQL Warehouse. Ils utilisent généralement un stockage columnar compressé pour optimiser les scans analytiques.
Les modèles de données : star schema (fact + dimensions), snowflake schema, Data Vault. Les processus ETL/ELT (Extract, Transform, Load) alimentent le DW : outils Talend, Fivetran, Stitch, Airbyte ; transformations avec dbt. La distinction Data Warehouse / Data Lake / Data Lakehouse est centrale dans les certifications data modernes (DP-203, DEA-C01, SnowPro, dbt Analytics Engineer).
200+ certifications, 400 000+ questions, examens blancs chronométrés.
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