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Architecture Médaillon

Couche
Rôle
Technologie Microsoft Fabric
Fonction principale
Exemple de contenu
Bronze
Ingestion
Lakehouse
Stockage des données brutes
Fichiers CSV, Delta Tables non transformées
Silver
Transformation
Warehouse
Nettoyage, transformation, validation
Tables SQL nettoyées et conformées
Gold
Mise à jour du modèle
Modèle sémantique
Modélisation métier, calculs, reporting
Tables en étoile, mesures DAX
There are no rows in this table

1 | Couche Bronze (Bronze Layer) :

Contenu : Données brutes, telles qu'elles sont ingérées depuis les systèmes sources (
, , fichiers texte, Excel, etc.).
Transformation : Aucune ou très minimale. Les données sont chargées telles quelles dans un format tabulaire. Pas de filtrage, de nettoyage, ni de correspondance entre systèmes.
Qualité : La plus faible. Les données peuvent contenir des erreurs, des doublons, des formats incohérents.
Utilisation : Accessible pour des analyses rapides ou exploratoires, mais avec un avertissement sur la qualité. Permet de répondre aux besoins urgents des utilisateurs.
Technologie : Souvent implémentée dans un Data Lake ou un Lakehouse.

2 | Couche Argent (Silver Layer) :

Contenu : Données nettoyées, transformées et conformées.
Transformation : Les données brutes de la couche Bronze sont filtrées, nettoyées, validées, et rapprochées avec d'autres sources si nécessaire. On essaie de résoudre les anomalies.
Qualité : Améliorée par rapport à la couche Bronze. Les données sont plus fiables.
Utilisation : Pour des analyses plus fiables, des tableaux de bord moins critiques, ou comme source pour la couche Gold.
Couverture : Peut couvrir un domaine de données plus restreint que la couche Bronze car la transformation demande du temps et des ressources.
Technologie : Souvent implémentée dans un Data Warehouse, un Lakehouse, ou une autre base de données optimisée pour les requêtes analytiques.

3 |Couche Or (Gold Layer) :

Contenu : Données hautement curatées, optimisées pour des besoins métiers spécifiques.
Transformation : Structure typiquement en étoile (star schema) avec des tables de faits et des dimensions conformées. Inclut des calculs métier, des agrégations, et une logique métier définie (ex: mesures DAX).
Qualité : La plus élevée. Données prêtes à l'emploi pour les rapports critiques et les tableaux de bord stratégiques.
Utilisation : Source principale pour les rapports de direction, les tableaux de bord opérationnels et les analyses critiques.
Technologie : Peut être un Data Warehouse, un modèle sémantique (modèle sémantique partagé), ou une autre structure optimisée pour le reporting.

Autre façon de décrire l’architecture :

Landing zone / raw : les données brutes sont déposées telles quelles (souvent en format Parquet ou CSV dans un Data Lake)
Staging / cleansed : les données sont nettoyées, dédupliquées et typées
Curated / serving : les données sont modélisées pour la consommation (reporting, analytique)

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