Aperçu du schéma

Cette section présente une vue d'ensemble de la structure des schémas de données du DataHub, vous aidant à comprendre comment les données sont organisées et comment y accéder efficacement. L'entrepôt est conçu pour vous offrir un accès complet et flexible à vos données de la Plateforme via un système de base de données structuré.

Ce que vous apprendrez :

• Comment les données sont structurées en couches et schémas

• Tables clés dans chaque schéma et leur contenu

• Comment les tables de données sont reliées entre elles

• Comment accéder aux données en utilisant des requêtes SQL

• Comment fonctionne la validation des données

• Améliorations à venir de la structure des données

Termes clés :

• Couche: Un niveau dans un entrepôt de données qui représente une étape du traitement, de l'organisation ou de l'accès aux données, chacun ayant une fonction distincte.

• Schéma: Un regroupement logique d'objets de base de données (tables, vues, etc.)

Structure des données

Le DataHub utilise une architecture de stockage multi-couches pour organiser vos données. Cette architecture offre fiabilité, performance et évolutivité tout en garantissant une isolation adéquate des données entre les clients.

Couches de données

Le système suit un modèle à trois couches pour l'organisation des données :

Couche Bronze

• Données brutes avec transformation minimale

• Ingestion directe depuis les sources métier et télématiques

• Structure de données d'origine avec conventions de nommage cohérentes

Couche Silver

• Données déjà traitées avec validation et enrichissement

• Structures transformées pour de meilleures analyses

• Contrôle de la qualité des données et application des règles métier introduits

Couche Gold

• Jeux de données prêts pour l'utilisation métier, optimisés pour le reporting

• Métriques préagrégées et structures dénormalisées

• Vues sélectionnées alignées sur des processus de reporting métier spécifiques

Plus loin dans cette section de la documentation, vous trouverez des schémas de données plus détaillés pour chaque couche.

Architecture de la base de données

Chaque client dispose d'une instance de base de données dédiée pour garantir l'isolation et la sécurité des données. Au sein de cette base de données :

Schéma	Description	Contenu
raw_business_data	Entités métier et données opérationnelles	Tables d'entités principales, données opérationnelles, données de référence, données d'historique, tables de relations
raw_telematics_data	Suivi des appareils et données des capteurs	Données de suivi principales, données d'entrée, données d'état
repo	Gestion des actifs et des inventaires	Définitions de types d'actifs, champs personnalisés, instances d'actifs, relations d'actifs, hiérarchies d'inventaire, données géospatiales
Métadonnées	Données de référence du système	table description_parameters

Lorsque vous interrogez les données, vous devez spécifier à la fois le schéma (par ex. raw_business_data) et le nom de la table (par ex. objects) :

SELECT * FROM raw_business_data.objects;

Métadonnées client et isolation des données

Le système utilise des tables de métadonnées pour permettre une isolation correcte des données et la prise en charge multi-locataires :

• Métadonnées du revendeur suit les relations revendeur-vers-client et les paramètres d'infrastructure

• Métadonnées client cartographie les données métier et télématiques à travers les schémas

• Mappage client-appareil assure que les données télématiques sont correctement associées au bon client

Cette couche de métadonnées garantit que :

• Chaque client ne peut accéder qu'à ses propres données

• Les données télématiques et métier peuvent être correctement jointes

• Les opérations au niveau système sont correctement segmentées par client