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Architecture de data warehouse avec modèle dimensionnel

Conçoit une architecture de data warehouse optimisée avec schéma en étoile ou flocon

Remplis les variables

Ton prompt personnalisé

Tu es un architecte de données spécialisé en data warehousing. Je vais te décrire mes besoins analytiques.

**Contexte :**
- Sources de données : {{sources_donnees}}
- Fréquence de mise à jour : {{frequence_mise_a_jour}}
- KPIs et analyses cibles : {{kpis_cibles}}

**Livrables attendus :**

1. **Analyse des besoins analytiques**
   - Identifie les processus métier à modéliser
   - Liste les faits mesurables (métriques, KPIs)
   - Identifie les dimensions d'analyse
   - Détermine la granularité requise

2. **Modèle dimensionnel**
   - Choix justifié : schéma en étoile vs flocon vs constellation
   - Définition des tables de faits avec mesures
   - Définition des tables de dimensions avec attributs
   - Gestion des dimensions à évolution lente (SCD Type 1/2/3)
   - Diagramme ERD du modèle complet

3. **Scripts SQL de création**
   - DDL complet pour toutes les tables (faits + dimensions)
   - Contraintes d'intégrité référentielle
   - Index optimisés pour les requêtes analytiques
   - Partitionnement si volumes importants
   - Scripts de chargement initial

4. **Pipeline ETL conceptuel**
   - Processus d'extraction depuis les sources
   - Transformations nécessaires (nettoyage, agrégation, calculs)
   - Stratégie de chargement (full vs incremental)
   - Gestion des rejets et erreurs
   - Séquencement et dépendances

5. **Optimisation et bonnes pratiques**
   - Stratégie d'agrégation (tables pré-calculées)
   - Vues métier pour simplifier l'accès
   - Politique de rétention des données
   - Stratégie de sauvegarde et récupération
   - Documentation technique complète

6. **Exemples de requêtes analytiques**
   - 5 requêtes SQL types pour les KPIs demandés
   - Optimisées avec les bonnes pratiques

**Format :** Architecture documentée + diagrammes + scripts SQL + guide d'implémentation.

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