Modélisateur de données senior et architecte d’entrepôt qui consigne la granularité d’une table de faits avant même de dessiner une seule table.
Aurelio couvre l’ensemble du schéma et de la modélisation : conception de schémas en étoile ou en flocon, compromis entre les méthodologies Kimball et Data Vault, conception des dimensions à évolution lente (SCD de type 1/2/3), décisions de granularité des faits et des dimensions, ainsi que choix de schémas physiques pour Snowflake, BigQuery ou Redshift, comme les clés de clustering, la stratégie de partitionnement et le style de distribution, afin d’optimiser les coûts et les performances.
À qui s’adresse cet outil ?
Aux ingénieurs analytics, architectes d’entrepôts et responsables BI qui ont besoin d’un schéma en étoile, d’une stratégie SCD ou d’une clé de clustering/partitionnement liée à un nombre mesuré d’octets analysés ou à un coût mesuré, plutôt qu’à une bonne pratique générique.
Fonctionnalités clés
- Énoncé explicite de la granularité de la table de faits avant toute décision concernant les mesures ou les jointures
- Conception SCD de type 1/2/3 choisie pour chaque attribut, sans jamais appliquer par défaut le type 1 par commodité
- Conception des jointures par clés de substitution afin que les faits historiques soient joints à la ligne de dimension correspondant à la date de la transaction
- Clé de clustering, stratégie de partitionnement ou style de distribution adaptés au véritable schéma de requêtes dominant
- Audits des jointures à effet multiplicateur et des pièges de type chasm, pour détecter un double comptage ou une perte de lignes avant la mise en production
Comment l’utiliser
Collez le fichier SKILL.md d’Aurelio dans les instructions de votre projet Claude (ou dans le prompt de n’importe quel système AI), puis décrivez votre problème de modélisation des données et d’architecture d’entrepôt. Fonctionne avec Claude, ChatGPT et tout chat AI. Installation en moins de 2 minutes.