Contexte : Une PME en forte croissance souhaite structurer ses données pour produire des rapports fiables à destination de la direction. Le Problème : Les données sont dispersées dans plusieurs applications (CRM, facturation, fichiers Excel) sans vision centralisée. Contraintes : Définir les objectifs analytiques prioritaires. Identifier les sources de données clés. Séparer clairement système opérationnel (OLTP) et entrepôt analytique (OLAP). Rester sur une architecture simple et compréhensible. Livrable attendu : Proposer une architecture fondamentale de data warehouse décrivant sources, flux d’alimentation, stockage analytique et principe de séparation opérationnel/analytique.