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Modélisation du data warehouse, le schéma en étoile

13 juillet 2021  Par   Partagez
Le projet Data Warehouse et la modelisation des données en utilisant le schema en étoile. Commençons par un rappel sur la modélisation des bases de données et intéressons nous ensuite aux spécificités de la Business Intelligence...

Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles.
George Box, statisticien britannique

Projet Data warehouse Modélisation des données

Bases OLTP et normalisation

Les bases OLTP sont conçues selon le modèle entité-relation (dont est issue notamment la Méthode MERISE de H. Tardieu, A. Rochfeld et R. Coletti).

Pour éviter les tragiques problèmes de conception comme les redondances et les indexations un peu hasardeuses, il existe des techniques de "normalisation".

Ces techniques de normalisation, appelées les formes "normales", guident le processus de conception.

Spécificités du Data Warehouse

Pour mémoire, il existe 3 formes normales principales dénommées 1FN, 2FN, 3FN. Les 3 formes normales garantissent l'atomisation entité, propriétés, relation et la pertinence du schéma relationnel implanté. Voir notamment l'article Bases de données relationnelles. Le Data Warehouse n'a pas du tout les mêmes exigences ni la même utilisation.
Les modèles de conception sont totalement différents. Ils sont dénormalisés par définition. On en retient deux principaux : le schéma en étoile (Star Schema) et le schéma en flocon (Snowflake Schema).

Le modèle de données en étoile

Modélisation en étoile Le modèle de données en étoile doit son nom à sa forme. Ce modèle de conception privilégie l'approche utilisateur, l'orientation métier.
La table de référence contient les faits. Les faits ou mesures sont les données chiffrées (du type résultats par secteur).
Les tables satellites correspondent aux dimensions. Ce sont les axes d'analyse des utilisateurs.
Ainsi, dès la conception, la base est orientée en tenant compte des types de recherche des utilisateurs.

Le modèle de données en flocon

Le modèle de données en flocon est une variante du modèle en étoile, plus adapté pour des usages bien spécifiques.

À ce sujet, voir aussi

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À lire

Cet ouvrage expose et commente les différentes manières de structurer un data warehouse selon l'usage attendu. Ce guide complet est une référence du sujet...

Entrepôts de données Guide pratique de modélisation dimensionnelleEntrepôts de données
Ralph Kimball et Margy Ross
Vuibert   2ème édition
464 pages

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