Quelle approche pour la mise en place d’un Data warehouse ?

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Dans cet article nous présentons les différentes approches de mise en place d’un Datawarehouse. Il en existe plusieurs, cependant les plus utilisées sont l’approche « Top-Down » prônée par Inmon, l’approche « Bottom-up » de Kimball et l’approche « Hybride » qui dérive des deux premières approches.

Les trois approches :

Notre approche : Agir localement et penser globalement

  • L’emphase est mise sur les Data Marts avec une vision entreprise.
  • Commence par concevoir un modèle dimensionnel pour le premier data mart.
  • Ce premier Data Mart est donc Le DW à sa première itération.
  • A la constitution du deuxième Data mart, les dimensions et les faits partagés par les deux Data Marts deviennent ce qu’on appelle des dimensions et faits conformes.
  • Déploies  une architecture multi tiers composée de  staging area, du DW, et des data mart dépendants.
  • Le staging area est  temporaire. Il est donc vidé après chaque chargement dans le DW. Il sert à réduire le temps d’extraction et à regrouper les données à transformer.
  • Les data marts contenant les données atomiques sont stockés physiquement dans le DW. Les Data Marts qui contiennent les données agrégées peuvent être stockés dans le DW pour accélérer le chargement des Cubes, sinon les Cubes en soit deviennent des Data marts.
  • Un Data Mart est un ou plusieurs schémas en étoile
  • Le DW est donc une agglomération de Data marts métiers dépendants. Le lien entre ces data marts sont les dimensions conformes et les faits conformes.
  • Les utilisateurs peuvent effectuer des analyses dans les cubes et accéder aux détails dans le DW (Tout cela devrait être transparent aux utilisateurs)