Question 1

{oa-lake} remplace-t-il mes bases de données existantes ?

Accepted Answer

Non. Les données restent dans leurs systèmes d’origine. {oa-lake} fédère les requêtes
entre les sources sans nécessiter de migration préalable.

Question 2

Peut-on changer d'outil de datavisualisation sans tout reconstruire ?

Accepted Answer

Oui. Les dimensions, mesures et règles de calcul sont centralisées dans {oa-lake} ;
changer d’outil de restitution n’implique plus de reconstruire ces objets métier.

Question 3

Plusieurs outils de BI peuvent-ils coexister ?

Accepted Answer

Oui. Un même modèle métier peut être exposé simultanément vers plusieurs plateformes
de restitution pendant une phase de transition.

Question 4

Comment {oa-lake} accélère-t-il les requêtes coûteuses ?

Accepted Answer

Les données peuvent être matérialisées au format Parquet via un cache manager, pour
réduire les temps de réponse et limiter les sollicitations des systèmes sources.

Question 5

La couche sémantique est-elle incluse dans {oa-lake} ?

Accepted Answer

Oui. {oa-lake} embarque nativement sa couche sémantique : objets métier, dimensions,
mesures, KPI, hiérarchies et sécurité sont définis une seule fois et exposés à tous les
outils consommateurs.

Question 6

Quel est le rôle d'{oa-lake} dans une migration DataViz ?

Accepted Answer

{oa-lake} encapsule l’intelligence extraite de la plateforme source (requêtes, calculs,
règles métier) sous forme de mini pipelines SQL, et reconstitue la couche sémantique
existante (univers, Frameworks, modèles) dans sa couche sémantique interopérable, qui
alimente l’outil cible.

Question 7

Le data lineage reste-t-il disponible avec {oa-lake} ?

Accepted Answer

Oui. Le data lineage reconstruit par {openAudit} reste disponible sur l’ensemble de la
chaîne, depuis les sources jusqu’aux indicateurs exposés dans les dashboards.

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Migration dataviz vers une couche SQL ouverte : {oa-lake}

Pour aller plus loin