1.6.3 Les schémas en
constellation de faits
Dans un schéma en constellation, plusieurs
modèles dimensionnels se partagent les mêmes dimensions,
c'est-à-dire, les tables de faits ont des tables de dimensions en
commun.
Pour conclure, les différences entre ces trois
modèles sont faibles et ne peuvent donner lieu à des comparaisons
de performance. Ce sont des schémas issus de la modélisation
dimensionnelle utilisés par les outils décisionnels.
1.7 CONSTRUCTION DU DATA
WAREHOUSE
Supposons que votre entreprise ait décidée de
construire un Data Warehouse. Vous avez défini les besoins et la
portée de votre application et vous avez crée un projet
conceptuel. Vous devez ensuite traduire vos besoins en une solution
système. Pour ce faire, vous créez la conception logique et la
conception physique du Data Warehouse.
1.7.1 La Conception logique
Une conception logique est conceptuelle et abstraite. A ce
stade, il n'est pas nécessaire de s'intéresser aux détails
de l'implémentation physique. Il suffit de définir les types
d'informations correspondant à vos besoins. L'une des techniques
utilisée pour modéliser vos besoins logiques en matière
d'informations est la modélisation entité/relation (E/R).
La modélisation E/R consiste à identifier les
données importantes (entités), leurs propriétés
(attributs) et les liens entre entités (relations). Dans le cadre de la
modélisation, une entité représente une tranche
d'informations. Dans les bases de données relationnelles, une
entité correspond souvent à une table, un attribut est un
composant d'une entité qui permet de définir l'unicité de
cette entité. Dans les bases de données relationnelles, un
attribut correspond à une colonne. Pour garantir la cohérence des
données, vous devez utiliser des identifiant uniques. Un identifiant
unique est ajouté aux tables pour permettre de distinguer les
éléments qui apparaissent à différents endroits.
En pratique, il s'agit habituellement d'une clé
primaire. La technique de modélisation entité/relation est
traditionnellement associée à des modèles très
normalisés comme les applications OLTP. Elle est néanmoins utile
pour la conception de Data Warehouse, sous la forme d'une modélisation
multidimensionnelle.
Dans le cadre d'une telle modélisation, vous identifiez
les informations qui appartiennent à une table de faits centrale et
celles qui appartiennent à une table de dimension associées. Vous
identifiez les sujets ou champs de données, vous définissez les
relations entre ces sujets et vous nommez les attributs correspondant à
chaque sujet.
La conception logique doit inclure un ensemble
d'entités et d'attributs correspondant à des faits et des tables
de décision, un modèle de transformation des données
opérationnelles source en informations orientées sujet dans le
schéma de Data Warehouse cible.
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