Comprendre les modèles dimensionnels pour les entrepôts de données : méthodologies et types de modèles expliqués

Les data marts jouent un rôle essentiel en aidant les organisations à analyser des domaines d'activité spécifiques grâce à des structures de données ciblées et faciles à utiliser. Un data mart efficace repose avant tout sur un modèle dimensionnel bien conçu. Cet article explique comment concevoir un tel modèle, la méthodologie employée pour analyser les besoins métiers et les raisons pour lesquelles les structures dimensionnelles sont privilégiées. Il compare également les trois principaux types de modèles dimensionnels : étoile, flocon de neige et constellation.

Qu’est-ce qu’un modèle dimensionnel et pourquoi l’utiliser ?

Un modèle dimensionnel organise les données en faits et dimensions pour faciliter des requêtes rapides et intuitives. Les faits représentent des événements ou des transactions mesurables, comme les ventes ou les commandes. Les dimensions fournissent un contexte descriptif, comme le temps, le produit ou les informations client.

Cette structure a été choisie car elle correspond bien à la façon dont les utilisateurs métiers conçoivent leurs données. Au lieu de tables normalisées complexes, les modèles dimensionnels simplifient les requêtes et améliorent les performances. Ils permettent également de segmenter les données selon de multiples dimensions, ce qui les rend idéaux pour le reporting et l'analyse.

Analyse des besoins de l'entreprise pour construire le modèle

La création d'un modèle dimensionnel commence par la compréhension des besoins de l'entreprise. Cela implique plusieurs étapes clés :

• Identifier le processus métier

Déterminez quel processus le data mart prendra en charge, comme les ventes, les stocks ou le service client.

• Définir le grain

Déterminez le niveau de détail de la table de faits. Par exemple, une table de faits sur les ventes pourrait enregistrer chaque transaction individuelle ou des récapitulatifs des ventes quotidiennes.

• Collecter les indicateurs de performance de l'entreprise

Énumérez les indicateurs clés de performance (KPI) et les mesures que l'entreprise souhaite analyser, comme le chiffre d'affaires, la quantité vendue ou la marge bénéficiaire.

• Identifier les dimensions

Déterminez les attributs descriptifs nécessaires à l'analyse des faits, tels que la catégorie de produit, l'emplacement du magasin ou la période.

• Mobiliser les parties prenantes

Collaborer avec les utilisateurs métiers, les analystes et l'équipe informatique pour valider les exigences et s'assurer que le modèle prend en charge les requêtes du monde réel.

Cette méthodologie garantit que le modèle dimensionnel reflète les besoins réels de l'entreprise et soutient efficacement la prise de décision.

Composantes essentielles d'un modèle dimensionnel

Un modèle dimensionnel se compose de deux principaux types de tables :

• Tableaux de faits

Elles contiennent des mesures numériques et des clés étrangères vers les tables de dimensions. Elles enregistrent les événements ou les transactions.

• Tableaux de dimensions

Elles contiennent des attributs descriptifs qui contextualisent les faits. Elles sont généralement dénormalisées pour accélérer les requêtes.

Par exemple, un entrepôt de données de ventes peut comporter une table de faits avec le montant et la quantité des ventes, liés à des dimensions telles que Produit, Client, Magasin et Temps.

Types de modèles dimensionnels

Il existe trois types de modèles dimensionnels courants, chacun ayant des structures et des cas d'utilisation différents.

Schéma en étoile

Le schéma en étoile est le modèle dimensionnel le plus simple et le plus répandu. Il comprend une table de faits centrale directement connectée à plusieurs tables de dimensions. Chaque dimension est dénormalisée, c'est-à-dire que tous les attributs sont stockés dans une seule table.

Avantages :

• Conception simple et intuitive

• Performances de requête rapides grâce à un nombre réduit de jointures

• Facile à comprendre pour les utilisateurs professionnels

  
  

Exemple:

Une table de faits de ventes liée aux tables de dimensions Produit, Client, Magasin et Temps.

Schéma de flocon de neige

Le schéma Snowflake normalise les tables de dimensions en les divisant en sous-dimensions liées. Par exemple, une dimension Produit peut être décomposée en Catégorie de produit, Sous-catégorie de produit et Produit.

Avantages :

• Permet de gagner de l'espace de stockage en réduisant la redondance

• Prend en charge des hiérarchies plus détaillées dans les dimensions

  
  

Inconvénients :

• Requêtes plus complexes en raison de jointures supplémentaires

• Performances légèrement inférieures à celles du schéma en étoile

  
  

Schéma de constellation (Schéma de galaxie)

Le schéma Constellation combine plusieurs tables de faits partageant des tables de dimensions. Il prend en charge les processus métier complexes qui nécessitent l'analyse de faits différents mais liés.

Avantages :

• Prend en charge plusieurs processus métier dans un seul modèle

• Les dimensions peuvent être réutilisées dans les tables de faits

  
  

Exemple:

Un entrepôt de données avec des tables de faits sur les ventes et les stocks partageant les dimensions Produit et Temps.

Pourquoi choisir une structure dimensionnelle ?

Les modèles dimensionnels sont préférés pour les entrepôts de données car ils :

• S'aligner sur la pensée commerciale

Ils organisent les données de manière à correspondre à la façon dont les utilisateurs analysent l'information.

• Améliorer la vitesse des requêtes

Les dimensions dénormalisées et les tables de faits claires réduisent la complexité des requêtes.

• Soutenir une analyse flexible

Les utilisateurs peuvent facilement filtrer, regrouper et explorer les données en détail.

• Simplifier la maintenance

La séparation claire des faits et des dimensions facilite les mises à jour et les extensions.

Exemple pratique de construction d'un modèle dimensionnel

Imaginez une entreprise de vente au détail qui souhaite disposer d'un entrepôt de données pour analyser ses performances commerciales.

1. Processus métier : Transactions de vente au détail

2. Céréales : Chaque vente individuelle

3. Mesures : Montant des ventes, quantité vendue, remise appliquée

4. Dimensions : Produit, Magasin, Client, Temps

   
   

La table de faits stockera les indicateurs de vente et les clés étrangères vers chaque dimension. La dimension Produit pourra inclure des attributs tels que le nom du produit, la catégorie et la marque. La dimension Temps comprendra la date, le mois, le trimestre et l'année.

Si l'entreprise souhaite également analyser les niveaux de stock, un schéma Constellation peut être utilisé pour ajouter une table de faits d'inventaire partageant les dimensions Produit et Temps.

Étapes de mise en œuvre du modèle

• Profilage des données : Comprendre la qualité et la structure des données sources

• Conception ETL : extraire, transformer et charger les données dans des tables de faits et de dimensions

• Validation : Tester les requêtes avec les utilisateurs métiers pour s'assurer que le modèle répond aux besoins.

• Documentation : Maintenir des métadonnées et un dictionnaire de données clairs pour les utilisateurs

  
  

Résumé

La conception d'un modèle dimensionnel pour un entrepôt de données commence par une compréhension claire des besoins métiers et aboutit à une structure favorisant une analyse rapide et flexible. Le schéma en étoile offre simplicité et rapidité, le schéma en flocon de neige fournit des détails normalisés et le schéma en constellation prend en charge plusieurs processus liés. Le choix du modèle approprié dépend de la complexité des exigences métiers et des modèles de requêtes.

L'élaboration d'un modèle dimensionnel est un processus collaboratif qui requiert la contribution des utilisateurs métiers et des équipes informatiques. Bien mené, ce processus permet aux organisations de prendre des décisions éclairées par les données, en toute confiance.