{"id":71,"date":"2010-04-11T21:56:22","date_gmt":"2010-04-11T21:56:22","guid":{"rendered":"https:\/\/decizia.com\/blog\/?p=71"},"modified":"2019-12-09T16:44:07","modified_gmt":"2019-12-09T16:44:07","slug":"approches-de-mise-en-place-dun-data-warehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/decizia.com\/?p=71","title":{"rendered":"Approches de mise en place d’un Data warehouse"},"content":{"rendered":"

Dans cet article nous pr\u00e9sentons les diff\u00e9rentes approches de mise en place d\u2019un Datawarehouse. Il en existe plusieurs, cependant les plus utilis\u00e9es sont l’approche \u00ab\u00a0Top-Down<\/strong>\u00a0\u00bb pr\u00f4n\u00e9e par Inmon, l’approche \u00ab\u00a0Bottom-up<\/strong>\u00a0\u00bb de Kimball et l’approche \u00ab\u00a0Hybride<\/strong>\u00a0\u00bb qui d\u00e9rive des deux premi\u00e8res approches. Par la suite nous d\u00e9finissons l\u2019approche que nous avons toujours appliqu\u00e9e lors de la mise en place de Datawarehouse \u00e0 grande envergure.<\/p>\n

Les trois approches\u00a0:<\/strong><\/p>\n

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Top-Down<\/strong>Bill Inmon et le CIF<\/strong><\/td>\nBottom-Up<\/strong>Ralph Kimball et le Bus Architecture<\/strong><\/td>\nHybride<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
\u00b7 L’emphase est mise sur le DW.\u00b7 Commence par concevoir un mod\u00e8le de DW au niveau de l’entreprise.<\/p>\n

\u00b7 D\u00e9ploies \u00a0une architecture multi tiers compos\u00e9e de \u00a0staging area, le DW, et les data mart d\u00e9pendants.<\/p>\n

\u00b7 Le staging area est permanent.<\/p>\n

\u00b7 Le DW est orient\u00e9 entreprise; les data marts sont orient\u00e9s processus.<\/p>\n

\u00b7 Le DW contient des donn\u00e9es atomiques; Les data marts contiennent les donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es.<\/p>\n

\u00b7 Le DW utilise un mod\u00e8le de donn\u00e9es normalis\u00e9 de toute l’entreprise; Les data marts utilise des mod\u00e8les dimensionnels orient\u00e9s sujet.<\/p>\n

\u00b7 Les utilisateurs peuvent effectuer des requ\u00eates sur le DW et les data marts.<\/td>\n

\u00b7 L’emphase est mise sur les data marts.\u00b7 Commence par concevoir un mod\u00e8le dimensionnel pour le data mart.<\/p>\n

\u00b7 Utilise une architecture qui consiste en un staging area et les data marts.<\/p>\n

\u00b7 Le staging area est en g\u00e9n\u00e9ral non permanent, mais il peut devenir permanent pour implanter l’architecture en BUS (Dimensions et faits conformes)<\/p>\n

\u00b7 Les data marts contiennent les donn\u00e9es atomiques et les donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es.<\/p>\n

\u00b7 Les data marts peuvent fournir une vue entreprise ou processus.<\/p>\n

\u00b7 Un data mart consiste en un seul star schema physique.<\/p>\n

\u00b7 Les data marts sont implant\u00e9s d’une fa\u00e7on incr\u00e9mentale et int\u00e9gr\u00e9e \u00a0en utilisant les dimensions conformes et les faits conformes ce qui constitue ce qu’on appelle l’architecture en BUS.<\/p>\n

\u00b7 Les utilisateurs ne peuvent effectuer des requ\u00eates sur le staging area.<\/td>\n

\u00b7 L’emphase est sur le DW et les data marts; utilise les deux approches \u201ctop-down<\/strong>\u201d et \u201cbottom-up<\/strong>\u201d.\u00b7 Commence par concevoir un mod\u00e8le de donn\u00e9es de l’entreprise en m\u00eame temps que les mod\u00e8les sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

\u00b7 Passe \u00a02\u20133 semaines \u00e0 cr\u00e9er un mod\u00e8le normalis\u00e9 d’entreprise de haut niveau ; g\u00e9n\u00e8re les mod\u00e8les des premiers data marts.<\/p>\n

\u00b7 Charge les data marts avec les donn\u00e9es atomiques en utilisant un staging area temporaire.<\/p>\n

\u00b7 Les mod\u00e8les des data marts sont compos\u00e9s d’un ou plusieurs star sch\u00e9mas.<\/p>\n

\u00b7 Utilise un outil ETL pour charger les data marts et pour \u00e9changer le m\u00e9ta data avec ces derniers.<\/p>\n

\u00b7 Charge le DW \u00e0 partir des data marts lorsqu’il y’a besoin de faire des requ\u00eates \u00e0 travers plusieurs data marts en m\u00eame temps.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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Notre approche\u00a0: Agir localement et penser globalement<\/strong><\/p>\n\n\n\n
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    \n
  • L’emphase est mise sur les Data Marts avec une vision entreprise.<\/li>\n
  • Commence par concevoir un mod\u00e8le dimensionnel pour le premier data mart.<\/li>\n
  • Ce premier Data Mart est donc Le DW \u00e0 sa premi\u00e8re it\u00e9ration.<\/li>\n
  • A la constitution du deuxi\u00e8me Data mart, les dimensions et les faits partag\u00e9s par les deux Data Marts deviennent ce qu\u2019on appelle des dimensions et faits conformes.<\/li>\n
  • D\u00e9ploies \u00a0une architecture multi tiers compos\u00e9e de \u00a0staging area, du DW, et des data mart d\u00e9pendants.<\/li>\n
  • Le staging area est\u00a0 temporaire. Il est donc vid\u00e9 apr\u00e8s chaque chargement dans le DW. Il sert \u00e0 r\u00e9duire le temps d\u2019extraction et \u00e0 regrouper les donn\u00e9es \u00e0 transformer.<\/li>\n
  • Les data marts contenant les donn\u00e9es atomiques sont stock\u00e9s physiquement dans le DW. Les Data Marts qui contiennent les donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es peuvent \u00eatre stock\u00e9s dans le DW pour acc\u00e9l\u00e9rer le chargement des Cubes, sinon les Cubes en soit deviennent des Data marts.<\/li>\n
  • Un Data Mart est un ou plusieurs sch\u00e9mas en \u00e9toile<\/li>\n
  • Le DW est donc une agglom\u00e9ration de Data marts m\u00e9tiers d\u00e9pendants. Le lien entre ces data marts sont les dimensions conformes et les faits conformes.<\/li>\n
  • Les utilisateurs peuvent effectuer des analyses dans les cubes et acc\u00e9der aux d\u00e9tails dans le DW (Tout cela devrait \u00eatre transparent aux utilisateurs)<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Dans cet article nous pr\u00e9sentons les diff\u00e9rentes approches de mise en place d\u2019un Datawarehouse. Il en existe plusieurs, cependant les plus utilis\u00e9es sont l’approche \u00ab\u00a0Top-Down\u00a0\u00bb pr\u00f4n\u00e9e par Inmon, l’approche \u00ab\u00a0Bottom-up\u00a0\u00bb de Kimball et l’approche \u00ab\u00a0Hybride\u00a0\u00bb qui d\u00e9rive des deux premi\u00e8res approches. Par la suite nous d\u00e9finissons l\u2019approche que nous avons toujours appliqu\u00e9e lors de la […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":1587,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[54,53],"tags":[11,12,13,14,15],"class_list":["post-71","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-dw","category-amoa","tag-approche","tag-bottom-up","tag-data-warehouse","tag-hybride","tag-top-down"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/71","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=71"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/71\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7237,"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/71\/revisions\/7237"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/1587"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=71"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=71"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/decizia.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=71"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}