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[22/03/2017] Smile participe au salon Cloud Computing World Expo

Smile interviendra ce mercredi 22 mars au salon Cloud Computing World Expo pour présenter notre projet collaboratif OCCIware (plateforme standard outillée de connecteurs Cloud).

[22/03/2017] Smile vainqueur des IoT Awards 2017 !

Lors de l'IoT World à Paris, Smile a remporté l'IoT Award dans la catégorie "High-tech" pour son projet de cabine connectée avec Coved.

[17/03/2017] Smile dans le Journal de l'Emploi sur Demain TV

Géraldine Moreau-Luchaire, notre Responsable Recrutement, nous parle des 350 postes à pourvoir en 2017 !

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Construire son data warehouse sur une base Magento

Magento est l’une des plateformes e-commerce les plus utilisés de nos jours. Elle intègre nativement un module de reporting permettant de suivre l’évolution des ventes, du nombre de paniers abandonnés, etc.

Dans le cadre d’importants projets, les contraintes de performance et le niveau de détail des indicateurs ne permettent plus de s’appuyer sur ce module. Cela s’explique notamment par le modèle de données de Magento : le modèle entity-attribute-value (eav). Ce modèle permet une grande souplesse (ajouter un attribut à un objet ne nécessite pas de modifier la structure des tables) mais en contrepartie, une requête permettant d’obtenir les attributs d’un objet peut nécessiter plus de 50 jointures. Il devient alors intéressant, pour qui souhaite disposer de fonctionnalités de reporting, de concevoir et alimenter un data warehouse (dont l’utilité n’est bien sûr pas que le reporting). Disposant de tables dimensionnelles (tous les attributs des produits sont stockés dans une seule table, idem pour les clients, etc.), le data warehouse permettra d’obtenir des rapports rapidement avec des requêtes simples.


Le travail d’export de données Magento vers le data warehouse peut s’avérer plutôt fastidieux, tant les requêtes sql à écrire sont longues et répétitives. C’est pourquoi nous avons développé un job Talend qui, à partir d’une connexion Magento, liste les objets en modèle eav (dans Magento tous les objets ne sont pas en modèle eav), écrit les requêtes sql d’import et les scripts de création de tables cibles (produits, clients, commandes,…). L’intérêt de ce job est donc le gain de temps sur cette étape de développement du data warehouse. Bien entendu, il ne dispense pas de l’étape de conception : problématique d’historisation, de granularité,… Cependant, plusieurs jours de développement peuvent être gagnés avec ce job.

Laury Magne
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