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Modèle de données conceptuelles: qu`est-ce qu`un modèle de données conceptuel, ses fonctionnalités et un exemple de ce type de modèle de données. Les données sont écrasées et les données antérieures ne sont pas conservées. Un entrepôt de données (DWH) est un système utilisé pour stocker des informations à utiliser dans l`analyse et le reporting des données. Les Data Marts sont des zones d`entrepôts de données utilisées pour stocker les informations requises par un seul service ou même par un utilisateur individuel. (Considérez le DWH comme un bâtiment, et les données Marts comme bureaux à l`intérieur du bâtiment.) Le «modèle de données dimensionnelles», autrement connu sous le nom de «Star Schema», a été développé par Ralph Kimball dans les années 1980 pour répondre à ces besoins d`affaires. Cette approche a résisté à l`épreuve du temps et est le moyen recommandé pour organiser les données pour la requête et l`analyse de l`entreprise. Si vous avez besoin de comprendre ce sujet depuis le début, vérifiez l`article, notions de base de modélisation des données pour apprendre les termes et concepts clés. L`approche dimensionnelle fait référence à l`approche de Ralph Kimball dans laquelle il est indiqué que l`entrepôt de données doit être modélisé à l`aide d`un schéma dimensionnel/modèle d`étoile. L`approche normalisée, également appelée le modèle 3NF (troisième formulaire normal), fait référence à l`approche de Bill Inmon dans laquelle il est indiqué que l`entrepôt de données doit être modélisé à l`aide d`un modèle E-R/modèle normalisé. Pourquoi les données sont-elles nécessaires? Toutes les données pertinentes sont stockées dans la société DWH.

La plupart des utilisateurs, cependant, ont seulement besoin d`accéder à certains sous-ensembles de données, comme ceux liés à la vente, la production, la logistique ou le marketing. Les données sont importantes du point de vue de la sécurité (limitant l`accès inutile) et du point de vue de l`utilisateur (nous ne voulons pas les confondre ou les forcer à parcourir des données superflues). L`entrepôt de données Intune échantillonne quotidiennement les données pour fournir une vue historique de votre environnement en constante évolution des appareils mobiles. La vue est composée d`entités associées dans le temps. Voici la version. pdf des techniques de modélisation dimensionnelle Kimball. Tiré de The Data Warehouse Toolkit, Third Edition, les techniques de modélisation dimensionnelle «officielle» Kimball sont décrites sur les liens suivants et attachés. pdf: modèle de données dimensionnelles: le modèle de données dimensionnelles est couramment utilisé dans les systèmes d`entreposage de données. Cette section décrit cette technique de modélisation et les deux types de schémas courants, le schéma d`étoile et le schéma de flocon de neige. Un Data Mart est une forme simple d`un entrepôt de données qui est axé sur un seul sujet (ou zone fonctionnelle), par conséquent, ils tirent des données à partir d`un nombre limité de sources telles que les ventes, la finance ou le marketing.

Les Data Marts sont souvent construits et contrôlés par un seul service au sein d`une organisation. Les sources peuvent être des systèmes opérationnels internes, un entrepôt de données centralisé ou des données externes. [8] la dénormalisation est la norme pour les techniques de modélisation de données dans ce système. Étant donné que les Marts de données couvrent généralement uniquement un sous-ensemble des données contenues dans un entrepôt de données, ils sont souvent plus faciles et plus rapides à implémenter. Les entrepôts de données (DW) ressemblent souvent à l`architecture Hub et rayons. Les systèmes hérités alimentant l`entrepôt incluent souvent la gestion de la relation client et la planification des ressources d`entreprise, générant de grandes quantités de données. Pour consolider ces différents modèles de données et faciliter le processus de chargement de transformation d`extrait, les entrepôts de données utilisent souvent un magasin de données opérationnelles, dont les informations sont analysées dans le DW réel. Pour réduire la redondance des données, les systèmes plus volumineux stockent souvent les données de manière normalisée. Les données Marts pour des rapports spécifiques peuvent ensuite être construites au-dessus de l`entrepôt de données.

Intégrité des données: qu`est-ce que l`intégrité des données et comment elles sont appliquées dans l`entreposage de données? Les entrepôts de données sont optimisés pour les modèles d`accès analytique. Les modèles d`accès analytique impliquent généralement la sélection de champs spécifiques et rarement si jamais «Select *» est plus fréquent dans les bases de données opérationnelles. En raison de ces différences dans les modèles d`accès, les bases de données opérationnelles (vaguement, OLTP) bénéficient de l`utilisation d`un SGBD orienté ligne tandis que les bases de données analytiques (vaguement, OLAP) bénéficient de l`utilisation d`un SGBD orienté colonne.