Business Intelligence - Data Warehouse : Structure, Concepts et Modélisation

Dans le domaine de la Business Intelligence (BI), le Data Warehouse joue un rôle central en fournissant une base solide pour l’analyse des données. Il sert de pont entre les données brutes issues de diverses sources et les outils de BI, qui transforment ces données en informations exploitables.

Un Data Warehouse ou entrepôt de données est ainsi défini comme un système conçu pour centraliser, organiser et analyser de grandes quantités de données des entreprises, facilitant la prise de décisions stratégiques grâce à une vision claire et unifiée.

Structure du Data Warehouse

Dans un système transactionnel classique ou opérationnel, les données sont organisées de manière à optimiser les opérations courantes, comme les mises à jour ou les recherches rapides. En revanche, les  Data warehouse adoptent une approche différente pour structurer et organiser les données, conçue spécifiquement pour l'analyse. Voici les concepts fondamentaux utilisés dans un Data Warehouse:

Dimension :  décrivent les données que l’on souhaite stocker dans le Data Warehouse, chaque dimension représente une axe d'analyse.

Fait :  représentent les événements mesurables, les tables de faits contiennent les données que l’on souhaite voir apparaître dans les rapports d’analyse.

Data marts : un Data Warehouse peut être composé de plusieurs data marts qui sont donc des sous-ensemble de l’entrepôt de données, Chaque data mart est une base de données dont le contenu est en rapport avec une activité de l'entreprise et qui est créée pour répondre aux besoins spécifiques d'un groupe d'utilisateurs. Il s'agit souvent d'un segment partitionné dans le Data Warehouse de l'entreprise.

Modélisation

Quant à la modélisation des Data Warehouse, les data engineers utilise la modélisation dimensionnelle pour organiser les données et leur relation de manière à faciliter et optimiser les requêtes. Parmi les approches les plus courantes, on retrouve trois modèles clés :

Modélisation en Etoile : Le schéma en étoile est utilisé pour dénormaliser des données métier en dimensions (comme temps, produit, client) et en faits (comme des transactions de montants et de quantités). Le modèle en étoile est composé d’une table de faits liées à plusieurs tables de dimensions.

Modélisation en Flocon :   C’est une extension du schéma en étoile. Cette technique consiste à décomposer une dimension en plusieurs niveaux de granularité, ce qui permet d’optimiser les performances et la gestion des requêtes. Les niveaux supérieurs sont moins détaillés et couvrent un éventail plus large de données, tandis que les niveaux inférieurs sont plus détaillés et spécifiques.

Modélisation en Constellation : La modélisation en constellation organise les données en plusieurs constellations interdépendantes, chaque constellation représentant un domaine ou processus métier. Cette approche se distingue par l'utilisation de plusieurs tables de faits qui partagent des dimensions communes, offrant une vue intégrée et cohérente des relations entre les données. Cela permet aux utilisateurs de naviguer facilement et de comprendre les interconnexions entre différents points d'analyse.

Un Data Warehouse est une solution puissante pour structurer et exploiter les données. Avec des concepts clairs et des modèles bien définis, il offre une base solide pour des analyses approfondies, facilitant ainsi des décisions éclairées dans divers secteurs.

Les développeurs de DevelopA conseillent et mettent en œuvre des solutions de Business Intelligence adaptées aux besoins de nos clients et partenaires. Contactez-nous pour un partenariat stratégique en Business Intelligence. Nos équipes basées à Madagascar sauront répondre à vos attentes et concrétiser votre vision.