Présentation

Votre organisation traite des millions de transactions quotidiennement à partir de plusieurs systèmes sources, et les parties prenantes ont besoin d’analyses fiables qui reflètent à la fois les opérations actuelles et les tendances historiques. L’équipe d’ingénierie des données fait face à des décisions critiques : Comment les données doivent-elles circuler de systèmes sources vers le lakehouse ? Quels formats de table fournissent le bon équilibre entre performances et compatibilité ? Comment maintenir l'exactitude historique tout en conservant la rapidité des requêtes ?

La modélisation des données dans Azure Databricks avec Unity Catalog résout ces défis grâce à des choix de conception délibérés qui affectent chaque consommateur en aval. Vous sélectionnez des modèles d’ingestion qui correspondent à vos besoins en matière de latence. Vous choisissez des formats de table tels que Delta Lake ou Apache Iceberg en fonction des besoins de transaction et de la compatibilité entre plateformes. Vous concevez des schémas de partitionnement et des stratégies de clustering qui s’alignent sur la façon dont les analystes interrogent les données.

Ces décisions s'accumulent au fil du temps. Une table partitionnée de façon incorrecte aujourd’hui crée des problèmes de performances qui augmentent avec le volume de données. Une table de dimension sans suivi des modifications approprié perd le contexte historique. La conception réfléchie à l'avance crée une base qui s'adapte efficacement et répond aux questions que vous n’avez pas encore anticipées.

Ce module vous guide tout au long des décisions clés de modélisation des données pour les environnements Azure Databricks. Vous allez apprendre à concevoir une logique d’ingestion, à sélectionner les outils appropriés pour chaque type de source de données et à implémenter des stratégies de stockage qui optimisent les performances des requêtes. Vous allez explorer les dimensions à variation lente pour la précision historique et comprendre quand les tables managées offrent des avantages par rapport aux tables externes.