| Attributes | Values |
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| - Data Vault (de)
- Data Vault (nl)
- Data Vault (pl)
- Modélisation Data Vault (fr)
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| - La modélisation Data Vault est une modélisation de données (pour les bases de données relationnelles) conçue pour historiser des données provenant de plusieurs sources de données. Comme toute modélisation, elle est utilisée pour l'interrogation de données (historiques) et est particulièrement adaptée à l'audit de données, à la traçabilité de la donnée et à la résistance au changement de la structure de données. Cette modélisation est une alternative aux modélisations en forme normale. (fr)
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| - Alan R. Simon (fr)
- Daniel Linstedt (fr)
- Hans Hultgren (fr)
- Kent Graziano (fr)
- Ronald Damhof, Lidwine van As (fr)
- Thomas C. Hammergren (fr)
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- Kunenborg (fr)
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| - dvforum1b (fr)
- dvrules1 (fr)
- rdamhof1 (fr)
- tdan1 (fr)
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| prop-fr:titre
| - Data Vault Modeling Specification v1.0.9 (fr)
- Data Vault Rules v1.0.8 Cheat Sheet (fr)
- Data Vault Series 1 à 5 (fr)
- Data Warehousing for Dummies, 2nd edition (fr)
- Super Charge your Data Warehouse (fr)
- The New Business Supermodel. The Business of Data Vault modelling, 2nd edition (fr)
- The next generation EDW – Letting go of the idea of a single version of the truth (fr)
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| prop-fr:éditeur
| - Wiley (publisher)
- Lulu.com (fr)
- Array Publications B.V. (fr)
- Dan Linstedt (fr)
- Grundsätzlich IT (fr)
- The Data Administration Newsletter (fr)
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| has abstract
| - La modélisation Data Vault est une modélisation de données (pour les bases de données relationnelles) conçue pour historiser des données provenant de plusieurs sources de données. Comme toute modélisation, elle est utilisée pour l'interrogation de données (historiques) et est particulièrement adaptée à l'audit de données, à la traçabilité de la donnée et à la résistance au changement de la structure de données. Cette modélisation est une alternative aux modélisations en forme normale. Plusieurs principes ont présidé à son élaboration. En premier, c'est le souci de retracer l'origine de chaque donnée. En second, c'est le souci de s'abstraire du dilemme de la donnée "brute" ou de la donnée "travaillée" en facilitant l'intégration de la donnée brute (tout découle de cette dernière). Ensuite, c'est le souci d'apporter une structure de donnée résistante au changement et de minimiser l'intégration d'une nouvelle source de données dans une structure de données existante. Enfin, c'est le souci d'apporter une modélisation qui permet le parallélisme au niveau du chargement des données. Ce dernier point fait suite à l'augmentation du volume de données à intégrer dans les systèmes d'informatique décisionnelle. Cette modélisation porte aussi le nom (rarement utilisé) "Common Foundational Integration Modelling Architecture" qui souligne le focus sur l'intégration de la donnée brute. (fr)
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