Approche push

L'approche push au problème précédent consiste à disposer de tables contenants toutes les informations traitées et prêtes à être utilisées. Plus exactement transformées par rapport aux sources initiales.

code_postal	libelle_acheminement	codes_communes	nom_communes	code_arrondissement	nom_arrondissement	code_departement	nom_departement	code_region	nom_region	latitude	longitude	population
75001	PARIS	[75101]	[Paris]	1	Paris	75	Paris	11	Île-de-France	48.8592	2.3470	2,138,551
13001	MARSEILLE	[13201]	[Marseille]	1	Marseille	13	Bouches-du-Rhône	93	Provence-Alpes-Côte d'Azur	43.2965	5.3698	870,018
69001	LYON	[69381]	[Lyon]	1	Lyon	69	Rhône	84	Auvergne-Rhône-Alpes	45.7578	4.8320	515,695
31000	TOULOUSE	[31555]	[Toulouse]	1	Toulouse	31	Haute-Garonne	76	Occitanie	43.6047	1.4442	479,553
33000	BORDEAUX	[33063]	[Bordeaux]	1	Bordeaux	33	Gironde	75	Nouvelle-Aquitaine	44.8378	-0.5792	252,040

Et tant qu'on y est, pourquoi ne pas y rajouter d'autres informations potentiellement utiles à votre système opérationnel ou analytique.

Ou autre transformation qui vous semble convenable. Population par département par exemple.

Pour assouvir ce besoin la solution consiste à s'approprier les logiques de : - L'extraction des données sources dans l'entrepôt de données ; - De manière à maîtriser les transformations pour obtenir des données prêtes à être utilisées.

{: .important } Make Open Data propose un framework open source architecturant toutes les extractions et transformations pour obtenir des open data prêtes à utilisées. Ceci en mobilisant de façon communautaire les bonnes pratiques métiers mais également de conception, code et Ops.

Nous parlons donc d'intégration.

Note

L'intégration des données même interne est un exercice rarement abouti. Un des objectifs de Make Open Data est d'abstraire cette complexité en utilisant un modèle d'intégration propre aux open data à adapter.