Auto-évaluation: C2 - N3 Potentiel problème si bd dans le cloud

C2. Concevoir une base de données analytique avec l’approche orientée requêtes en vue de la mise à disposition des données pour un traitement analytique ou d’intelligence artificielle
Groupe d'actions à réaliser

                Niveau 1

Contexte professionnel

Je suis une documentation pour mettre en place et peupler une base de données analytique.

Actions à réaliser

Installer (en local) ou configurer (sur le cloud) une base de données analytique spécifiée dans la documentation  
Installer les outils permettant d'exécuter le script (CLI SQL, python, PHP, bash...)  
Exécuter le script de création de la structure de la base de données.

Critères d'évaluation

Critères de validation

La base de données et l'outil d'exécution du script sont opérationnels et conformes à la documentation  
Le résultat du script est conforme à la modélisation fournie

Eléments à fournir

Documentation et script fonctionnels.

                Niveau 2

Contexte professionnel

J'adapte un exemple fourni pour définir une modélisation répondant au besoin exprimée et créer la structure d'une base.

Actions à réaliser

Mettre à jour la stratégie de nettoyage pour l'adapter au nouveau besoin  
Adapter la modélisation des données  
Adapter le script d'exemple  
Exécuter le script


 Critères d'évaluation

Critères de validation

La stratégie de nettoyage est pertinente avec le besoin  
La modélisation répond au besoin  
Le script est fonctionnel  
Le résultat de l'exécution du script est conforme au besoin exprimé.

Eléments à fournir

Expression du besoin  
Exemple proche à adapter (stratégie de nettoyage, modélisation, script de création)  


                Niveau 3

Contexte professionnel

Je définis une stratégie de nettoyage, je modélise une base de données et j'écris le script permettant de créer la structure conforme à la modélisation.

Actions à réaliser

Décrire la stratégie de nettoyage des données définie,  
Produire les éléments de modélisation des données,  
Identifier le ou les systèmes de gestion de bases de données analytique adaptés à la modélisation des données,  
Décrire la procédure de mise en place du système de gestion de base de données analytique.


 Critères d'évaluation

Critères de validation

La stratégie de nettoyage présentée est cohérente avec les résultats de l’analyse exploratoire,  
La modélisation des données respecte une formalisation dans une approche orientée requêtes,  
La modélisation comprend : les patterns de requêtes, les clés primaires, les indexes, les entités (collections, ou documents, etc. en fonction de la base de données),  
Dans le cas d’une base de données NoSQL*, les relations, s’il y en a, respectent les méthodes standards : embedding ou encore referencing par exemple,  
La base de donnée est choisie au regard de la modélisation des données et des contraintes du projet,  
La procédure de mise en place décrit les étapes à suivre,  
Le résultat de l’exécution de la procédure est un système de gestion de base de données conforme à la modélisation.

Eléments à fournir

Descriptif du besoin client  
Résultat de l'analyse exploratoire (effectuée précédemment par l'apprenant ou fournie dans un nouveau contexte).

1 - Outils:
Gestion bd SQL (mysql). Méthode Merise

Gestion de base de donnée NoSQL: Mongo DB
Outils spécifique au cloud

2 - Pour les BD SQL, conception de la base, relation entre table, clef primaire

3 - Problème potentiel pour la mise en oeuvre des bases dans le cloud

4 - N3