III.3. Modélisation dimensionnelle
III.3.1. Principes de la modélisation
dimensionnelle
« La modélisation dimensionnelle est le
résultat d'une analyse des besoins, ce que je souhaite
étudier et d'une analyse des données disponibles, ce que
je peux étudier » [7].
La méthodologie générale de la
modélisation dimensionnelle exige à ce que tout concepteur des
entrepôts de données effectue une analyse perspicace des
données. Cette analyse permet d'effectuer :
? Une étude sur les données (quantification,
analyse générales);
? Une qualification des données (qualité et
intérêt) ;
? Une intégration logique des données (simulation
d'un schéma relationnel virtuel).
III.3.2. Présentation des modèles
dimensionnels III.3.2.1. Modèle en flocon
Le modèle en flocon est un modèle pour lequel
chaque dimension est représentée avec plusieurs tables. Ce
modèle consiste à décomposer les dimensions du
modèle en étoile en sous-hiérarchies.
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Figure 19: Modèle dimensionnel en flocon
Nous remarquons sur la figure ci-dessus que l'avantage de la
modélisation en flocon ou du modèle en flocon est de formaliser
une hiérarchie entre deux dimensions.
Par contre son inconvénient est que ce modèle
induit une normalisation des dimensions générant une plus grande
complexité en termes de lisibilité et de gestion aux
utilisateurs.
« Les représentations en flocon sont
déconseillées en général en raison de sa
complexité et de son appréhension difficile par l'utilisateur.
» [8]
Afin de vouloir rendre le modèle moins complexe et
faciliter la prise en main aisée des utilisateurs, il est
conseillé d'utiliser le modèle en étoile.
III.3.2.2. Modèle en Etoile
Le modèle en étoile centre la table des faits et la
relie à chaque table de dimension ou axe d'analyse. Ce modèle
permet une économie de jointure à l'interrogation, ce qui le rend
optimisé pour les requêtes d'analyse.
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III.3.3. Choix du sujet d'analyse : le Fait
Vente
Tous les traitements d'informations et opérations
effectués à la Brasimba en général et au
département commercial en particulier convergent écouler les
produits, maximiser les ventes.
Raison pour laquelle la vente est choisie comme
étant notre point focal dans notre analyse. Elle est une table de fait
dans notre modèle dimensionnel et c'est sur celle-ci que porteront
toutes les analyses pour enfin produire des statistiques de consommation des
produits à travers les sept communes de la ville de Lubumbashi et
à une période donnée.
III.3.4. Les mesures
Appelées autrement métriques ou faits, les
mesures sont des éléments indicateurs de performance, les valeurs
numériques qui accompagnent une table des faits et qui sont
généralement calculées. [9]
Dans notre cas, les mesures sont entre autres :
? La quantité totale de tous les produits vendus au
cours d'une certaine période pour toute la ville de Lubumbashi;
? La quantité totale de tous les produits vendus au
cours d'une certaine période dans une entité géographique
;
? Le montant de toutes les ventes effectuées dans une zone
commerciale ;
? Le montant de toutes les ventes récoltées pour un
produit, etc.
III.3.5. Choix d'axes d'analyse : les
dimensions
Une dimension permet de modéliser une perspective de
l'analyse. Elle est l'axe sur lequel une analyse peut être faite. Notre
modèle en étoile que nous avons schématisé contient
les dimensions suivantes :
? La dimension Produit
Elle contient les attributs propres aux produits
fabriqués. C'est une table qui reprend la liste de tous les produits
fabriqués au sein de la brasserie. Le tableau suivant liste les
propriétés qui y affèrent.
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Tableau 6: Liste de propriétés de la dimension
Produit
|
N°
|
Désignation
|
Détails
|
|
1
|
Proid
|
PROduct IDentifier, la clé artificielle de la dimension
Produit.
|
|
2
|
Prix
|
Le prix unitaire de chaque produit.
|
|
3
|
Format
|
Le format des bouteilles de chaque produit.
|
|
4
|
VolumeAlcool
|
Le volume d'alcool de tout produit.
|
|
5
|
Categorie
|
La catégorie dans laquelle un produit est
identifié.
|
? La dimension Client
Elle fait référence à tous les clients
enregistrés dans les systèmes de la Brasimba. Elle permettra de
classer les clients par catégorie selon leur chiffre mouvement d'achat ;
cette table renseigne aussi les préférences des gouts des
clients. Un client ici représente le nom de la société
cliente.
Tableau 7: Liste de propriétés de la dimension
Client
|
N°
|
Désignation
|
Détails
|
|
1
|
Customer_ID
|
Cette propriété permet d'identifier de
façon unique un client.
|
|
2
|
Telephone
|
Le numéro de téléphone pour la
société.
|
|
3
|
Commune
|
L'entité géographique de résidence d'un
client.
|
|
4
|
Nom_contact
|
Le nom de la personne responsable.
|
? La dimension Période
Dans l'avènement de prise des décisions, il est
important de savoir quelle est la période est associée la vente
d'un ou d'un tel produit. Dans notre travail, une période est
caractérisée par les sept jours d'une semaine. Et comme l'analyse
de notre projet se portera sur dix-sept mois, soit de Janvier 2018 à mai
2018, nous aurons soixante-huit périodes.
Tableau 8 : Liste de propriétés de la dimension
Periode
|
N°
|
Désignation
|
Détails
|
|
1
|
temps
|
La clé artificielle qui identifie de façon
unique une période
|
|
2
|
Mois
|
Le mois
|
|
3
|
Annee
|
Année à laquelle peut s'effectuer une analyse.
|
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? La dimension ZoneCommerciale
La zone commerciale représente l'entité dans
laquelle une vente est effectuée, elle nous donne aussi la liste de tous
les clients appartenant à une commune. Dans cette dimension, l'analyse
portera sur le fait de savoir le produit le plus vendu dans une entité
commerciale.
Tableau 9: Liste de propriétés de la dimension
ZoneCommerciale
|
N°
|
Désignation
|
Détails
|
|
1
|
Commune
|
Cette propriété permet d'identifier de
façon unique un client. Un client ici représente le nom de la
société cliente.
|
|
2
|
Manager
|
Le numéro de téléphone pour la
société.
|
Le tableau suivant nous montre les propriétés et
les mesures de notre table des faits Vente :
Tableau 10: Liste des propriétés de la table
des faits Vente
|
N°
|
Désignation
|
Détails
|
|
1
|
Proid
|
La clé étrangère qui
référencie la dimension Produit, faisant aussi partie de
la clé artificielle de la table des faits Vente.
|
|
2
|
Customer_ID
|
La clé étrangère de la dimension
Client, qui fait partie de la clé artificielle de la table des
faits Vente.
|
|
3
|
Temps
|
La clé étrangère de la dimension
Periode, qui fait partie de la clé artificielle de la table des
faits Vente.
|
|
4
|
Prix
|
Le prix du produit. C'est l'une de mesures de la table des
faits Vente.
|
|
5
|
Quantité
|
La quantité vendue d'un produit. C'est l'une des
mesures de la table des faits Vente.
|
|
6
|
Total
|
Le montant total des ventes. Cette propriété est
l'une des mesures de la table des faits Vente.
|
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III.4. Exportation du MLD en SQL III.4.1. Structures des
tables
CREATE TABLE `categorie` (
`CatID` varchar(10) NOT NULL,
`NomCat` varchar(40) NOT NULL,
`Description` varchar(60) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY
ÇCatID`));
CREATE TABLE `client` (
`CustomerID` varchar(40) NOT NULL, `Nom_Contact` varchar(60) NOT
NULL, `Telephone` varchar(15) DEFAULT NULL, `Commune` varchar(20) DEFAULT
NULL);
CREATE TABLE `periode` (
`Temps` varchar(20) NOT NULL, `Mois` varchar(15) NOT NULL,
`Annee` int(11) NOT NULL);
CREATE TABLE `produit` (
`Proid` varchar(20) NOT NULL, `Prix` int(11) NOT NULL,
`Format` varchar(20) DEFAULT NULL, `VolumeAlcool` int(11) DEFAULT
NULL,
`CatID` varchar(20) NOT NULL);
CREATE TABLE `ventes` (
`CustomerID` varchar(40) NOT NULL, `Proid` varchar(20) NOT NULL,
`Prix` int(11) NOT NULL,
`Quantite` int(11) NOT NULL, `Total` int(11) NOT NULL, `temps`
varchar(20) NOT NULL );
CREATE TABLE `zonecommerciale` ( `Commune` varchar(20) NOT
NULL,
`Manager` varchar(30) DEFAULT NULL);
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