Catégorie : Traitement des données

Stambia tips : Les web services

Stambia est un outil d’intégration de données qui offre une multitude de composants permettant de collecter et intégrer les données à travers différentes technologies, parmi ces composants figure ‘Stambia API Component’. Ce composant permet de publier ou invoquer des web services REST ou SOAP tout en maintenant un haut niveau de performance et une simplicité de mise en place.

Dans cet article nous allons voir comment mettre en place deux flux Stambia qui ont pour objectifs de :

  • Invoquer un web service REST et stocker les données reçues dans une base de données
  • Publier un web service REST pour partager/transférer les données d’une base de données
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Stambia tips : Les fichiers de données hiérarchiques

Les solutions d’intégration de données traditionnelles, conçues pour des formats de données simples, comme des tables et des fichiers plats, sont confrontées à des taux de productivité et de performance pauvres lorsqu’il s’agit de traiter des formats de données hiérarchiques telles que XML, JSON, les IDOCs SAP ou bien encore les Web Services.

L’objectif de cet article est de présenter comment gérer efficacement les fichiers hiérarchiques de type JSON et XML grâce à l’ELT Stambia, qui a été conçu dans l’optique de fournir le même niveau de simplicité et de performance quelle que soit la forme des données à traiter.

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Gérer les lignes orphelines dans Microsoft SQL Server à l’aide de IDENTITY_INSERT

Lors de la conception d’un Entrepôt de données (ou datawarehouse), la question de la performance est au cœur de celle-ci. En effet au moment du reporting, il est fondamental que les temps de réponse soient constants pour une volumétrie croissante. C’est pour cela qu’il est important de construire les tables de dimensions et de faits, de manière à ce que l’on fasse uniquement des jointures fermées (INNER JOINS).

Cependant il peut arriver que lors de l’alimentation d’une table de faits, certaines lignes n’aient pas de correspondance avec une ou plusieurs tables de dimensions. Comment gérer ces cas, pour quand même intégrer ces lignes de manière cohérente et conserver toutes les données dans notre datawarehouse ? C’est là qu’intervient l’utilisation du fameux IDENTITY_INSERT.

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