Comprendre les différents types de dimensions à évolution lente grâce à des exemples pratiques
- Claude Paugh
- 11 août
- 4 min de lecture
Dernière mise à jour : 18 août
Dans le monde en constante évolution de l'entreposage de données et de la business intelligence, gérer efficacement les changements de données est un véritable changement. Un concept clé dans ce domaine est celui des dimensions à évolution lente (SCD). Ces dimensions permettent de conserver des enregistrements historiques précis pour les rapports et les analyses. Cet article de blog explore les différents types de dimensions à évolution lente, à l'aide d'exemples pratiques pour illustrer leurs applications concrètes.
Quelles sont les dimensions qui changent lentement ?
Les dimensions à évolution lente font référence à la façon dont les attributs de données évoluent au fil du temps dans un entrepôt de données. Contrairement aux données qui changent fréquemment, les dimensions à évolution lente évoluent à un rythme plus lent. Cela peut inclure des modifications des informations client, des détails des produits ou de tout attribut qui n'est pas mis à jour quotidiennement.
Comprendre les différents types de SCD est essentiel pour une gestion et un reporting efficaces des données. Il existe trois principaux types : Type 1, Type 2 et Type 3. Chaque type présente des caractéristiques et des cas d'utilisation spécifiques.
Type 1 : Écraser
Les dimensions à évolution lente de type 1 constituent la forme la plus simple. Dans cette approche, lorsqu'un changement survient, les anciennes données sont remplacées par de nouvelles. Cela signifie que les données historiques ne sont pas conservées et que seules les informations les plus récentes sont disponibles.
Exemple de type 1
Imaginez qu'un client change d'adresse e-mail. Dans un SCD de type 1, l'ancienne adresse est simplement remplacée. Par exemple, si l'adresse e-mail de John Doe passe de john.doe@example.com à john.new@example.com, seule la nouvelle adresse est conservée dans l'entrepôt de données.
Cette méthode est efficace lorsque les données historiques ne sont pas nécessaires. Par exemple, conserver les coordonnées actuelles des clients peut être plus crucial que de suivre les adresses e-mail passées, surtout si les informations antérieures ne sont pas essentielles à vos besoins de reporting.
Type 2 : Ajouter une nouvelle ligne
Les dimensions à évolution lente de type 2 permettent de préserver les données historiques. Lorsqu'une modification survient, une nouvelle ligne est ajoutée à la table de dimensions et l'ancienne ligne est marquée comme inactive. Ainsi, les anciennes et les nouvelles données peuvent coexister, ce qui permet une analyse historique.
Exemple de type 2
Poursuivons avec l'exemple du client : si John Doe modifie son adresse e-mail, une nouvelle ligne est créée dans la table de dimension. L'ancienne ligne est conservée, mais marquée comme inactive. Par exemple, la ligne précédente de John contenait john.doe@example.com, tandis que la nouvelle ligne affiche l'adresse e-mail mise à jour, john.new@example.com, ainsi qu'un horodatage indiquant la date de la modification.
Cette approche est bénéfique pour suivre le comportement des clients au fil du temps. Selon une étude, les entreprises qui suivent les caractéristiques de leurs clients peuvent constater une augmentation de 20 % de leur fidélisation grâce à un marketing ciblé basé sur des données historiques.
Type 3 : Ajouter un nouvel attribut
Les dimensions à évolution lente de type 3 permettent de préserver certaines données historiques en ajoutant de nouveaux attributs à l'enregistrement existant. Au lieu de créer une nouvelle ligne, cette méthode ajoute une nouvelle colonne pour capturer la valeur précédente de l'attribut.
Exemple de type 3
Si John Doe change à nouveau d'adresse e-mail, l'ancienne peut être enregistrée dans une nouvelle colonne intitulée « E-mail précédent ». La table de dimensions contiendra à la fois l'adresse e-mail actuelle et l'adresse e-mail précédente, offrant ainsi une vue simplifiée.
Cette méthode est utile lorsque le contexte historique requis est limité. Par exemple, si une organisation modifie fréquemment les coordonnées de ses clients mais n'a besoin de suivre que les deux adresses les plus récentes, une approche de type 3 suffira.
Type 4 : Tableau historique
Les dimensions à évolution lente de type 4 intègrent une table historique distincte pour le stockage des modifications. La table de dimension principale ne contient que les données actuelles, tandis que la table historique suit les modifications au fil du temps.
Exemple de type 4
Dans notre scénario client, la table client principale inclut l'adresse e-mail actuelle. Une table historique distincte répertorie toutes les adresses e-mail passées, avec leurs horodatages. Cette configuration permet un accès facile aux données actuelles tout en préservant un historique complet.
Cette méthode est particulièrement avantageuse pour les entreprises qui souhaitent conserver des tables de dimensions concises tout en disposant de données historiques complètes. Des études indiquent que les entreprises qui conservent des enregistrements historiques peuvent améliorer leurs processus décisionnels de 30 % .
Type 6 : Approche hybride
Le type 6 combine les caractéristiques de type 1 et de type 2. Il préserve les données historiques tout en permettant l'écrasement de certains attributs.
Exemple de type 6
Si John Doe modifie son adresse e-mail, l'adresse actuelle est mise à jour dans la table principale (type 1), tandis qu'une nouvelle ligne est ajoutée à la table historique pour documenter la modification (type 2). Cela permet une analyse actuelle et historique sans perte de données.
Cette approche hybride est précieuse pour les organisations qui recherchent une gestion flexible des données tout en préservant l'exactitude de l'historique. Selon les données du secteur, les entreprises qui utilisent cette méthode peuvent économiser jusqu'à 15 % de temps sur la création de rapports grâce à une meilleure clarté du suivi des données.
Explorer l'impact des dimensions en évolution lente
Comprendre les différents types de dimensions à évolution lente enrichit vos stratégies de gestion et de reporting des données. Chaque type offre des avantages uniques et est adapté à différentes situations.
En adoptant une approche réfléchie des besoins en données de votre organisation, vous pouvez sélectionner le type de SCD approprié. Ce choix contribuera à garantir que votre entrepôt de données reste précis et utile à mesure que votre entreprise évolue.
L’intégration de ces stratégies dans vos pratiques d’entreposage de données améliore non seulement vos capacités de reporting, mais fournit également des informations précieuses sur les tendances et les changements historiques, ce qui permet de prendre de meilleures décisions commerciales.
