Meilleures pratiques pour une conception d'architecture de datamart évolutif

Un évolutif data mart La conception de l'architecture peut réduire le risque de perte de données, ainsi que les coûts et le temps de mise en œuvre, car elle se concentre principalement sur un sous-ensemble de données plutôt que sur des données d'entreprise complètes. Par conséquent, les magasins de données sont souvent considérés comme l'un des mécanismes les plus efficaces pour fournir une aide à la décision rapide et cohérente.

Bien qu'un datamart diminue de manière significative le risque associé à la mise au point d'un système d'aide à la décision (DSS), sa mise en œuvre nécessite compétences et savoir-faire.

Dans cet article, nous commencerons par fournir la définition d'un magasin de données, discuterons de quelques exemples, puis nous plongerons dans une liste compilée des meilleures pratiques qui vous aideront à concevoir facilement une architecture de magasin de données évolutive et indépendante pour les besoins de votre entreprise.

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Définition de Data Mart

Le data mart est défini comme une version abrégée ou condensée d'une entreprise entrepôt de données. Il tire des informations d'un plus petit nombre de ressources par rapport à un entrepôt de données. L'architecture du magasin de données est adaptée aux besoins d'unités commerciales, de fonctions ou de départements très spécifiques.

Les datamarts expliqués

Pourquoi une entreprise a-t-elle besoin d'un data mart?

Le développement d'une architecture de magasin de données indépendante pour les utilisateurs professionnels présente de nombreux avantages, tels que :

• En réduisant le volume de données, un data mart contribue à améliorer le temps de réponse des utilisateurs et offre un accès rapide aux données fréquemment utilisées.
• Il est facile à mettre en œuvre avec beaucoup moins de coûts, par rapport à la mise en œuvre d'un entrepôt de données complet.
• Il est évolutif et agile, ce qui est pratique lors du changement de modèle.
• Les données sont séparées dans le magasin de données, ce qui permet un meilleur contrôle des droits sur les données, c'est-à-dire qui peut afficher et modifier les données.
• Les données peuvent être stockées et organisées sur des plates-formes matérielles ou logicielles distinctes.

Meilleures pratiques pour la conception d'architecture Data Mart

Pour garantir l'efficacité et l'évolutivité de l'architecture de votre magasin de données d'entreprise, suivez ces conseils de conception d'entrepôt de données.

1. Définir l'étendue de Data Mart

Avant de passer à la phase de mise en œuvre de votre modèle de magasin de données d'entreprise, il est essentiel d'avoir un plan infaillible qui prend en considération tous les besoins et priorités de l'entreprise de tous les membres de l'équipe et des utilisateurs finaux.

Commencez par définir la portée du projet, en soulignant tous les risques et toutes les limitations. Cela vous aidera à définir les bonnes attentes et à estimer les dépenses.

Vous devrez peut-être ajuster les besoins en ressources (ressources humaines, techniques et financières, par exemple) pour respecter la date d'achèvement prévue.

À la lumière de cette portée, développez la liste des principaux livrables et attribuez des tâches à votre équipe.

2. Faites attention au modèle de magasin de données logique

Un modèle de magasin de données logique est une conception théorique et intangible qui organise les données en termes de relations logiques appelées entités et attributs. Une entité est un élément de données, tandis qu'un attribut permet de définir l'exclusivité de l'entité.

Lors de la conception de l'architecture du magasin de données, concentrez-vous sur les besoins de votre entreprise. Mappez les données source aux informations axées sur le sujet dans la destination data mart schéma. La source modèle de données et les exigences des utilisateurs finaux sont les éléments essentiels utilisés pour concevoir un schéma de magasin de données.

Vous devrez peut-être modifier l'implémentation physique du modèle de données logique en fonction des paramètres système, tels que la taille de l'ordinateur, le nombre d'opérateurs, le stockage sur disque, le type de réseau et le logiciel.

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3. Identifier les données pertinentes

Généralement, les éléments de données sont identifiés en fonction des besoins de l'entreprise. Cependant, vous devrez peut-être souvent aller au-delà des demandes des utilisateurs finaux et vous attendre à des besoins futurs.

Un bon conseil est de commencer par les facteurs commerciaux pertinents pour votre domaine et critiques pour votre service. Par exemple, si vous concevez un modèle de magasin de données pour votre service des ventes et du marketing, les facteurs clés peuvent être le client, l'emplacement, le produit, les ventes et les promotions. Déterminez également si vous êtes intéressé par des enregistrements mensuels, quotidiens ou hebdomadaires.

Ensuite, générez une liste de champs de données critiques en fonction des besoins mis en avant par les opérateurs de magasin de données. Par exemple, certains des centres d’intérêt dans le datamart marketing peuvent être les noms de produits, les caractéristiques des promotions, les zones et les pays.

Vous devez également diviser les données en mesures numériques (appelées faits) et en enregistrements descriptifs (appelés dimensions).

Source : xenonstack

4. Limiter les sources de données

Une fois que vous avez répertorié toutes les dimensions et tous les faits qui constitueront le modèle de magasin de données, l'étape suivante consiste à identifier les sources qui nourrir le référentiel. Ces sources peuvent inclure des bases de données, des fichiers Excel, des fichiers délimités, etc.

Ensuite, passez à mapper les dimensions aux tables de recherche dans votre système opérationnel alors que les faits peuvent être mappés aux tables de transaction.

Vous découvrirez peut-être également que certaines des données requises ne peuvent pas être mappées. Cela se produit généralement lorsque les champs du système source ne sont pas cohérents avec les groupes de données requis dans le magasin de données.

Par exemple, dans une entreprise de télécommunications, les appels téléphoniques peuvent être regroupés par code régional, mais le magasin de données requiert des données en termes de code postal. Il est maintenant difficile de cartographier ces dimensions, puisqu'un indicatif régional comprend de nombreux codes postaux et qu'un code postal peut inclure plusieurs indicatifs régionaux. Dans ce cas, la traduction des données dans un format de système commun peut nécessiter un traitement coûteux.

5. Concevoir le schéma en étoile

Lors de la création d'un schéma en étoile, il est essentiel de décrire la relation entre les tables de faits et de dimension. Cela se fait à l'aide de clés qui incluent une ou plusieurs colonnes, ce qui rend la ligne d'une table exclusive. Une clé primaire qui comprend plusieurs colonnes est appelée clé composite ou concaténée.

Pour lier les faits et les dimensions, il est bon d'utiliser des clés de substitution au lieu de la clé primaire de la table source réelle. Il permet au gestionnaire du magasin de données de contrôler les clés dans le environnement de Data Mart, même si les clés changent dans le système opérationnel.

Une clé de substitution est une série d’entiers créés par le système qui peuvent être inclus dans la table des dimensions avec la clé primaire. Il offre plus d'avantages par rapport à une clé primaire car cette dernière est souvent une longue chaîne de caractères. Alors qu'une clé primaire inclut des entiers, le temps de réponse de la requête s'en trouve amélioré.

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Une dernière pensée

Au fil du temps, le volume de données de votre magasin de données indépendant est susceptible d'augmenter. Il est donc essentiel de prendre en compte le facteur d'évolutivité lors de la mise en œuvre physique de votre modèle de magasin de données logique. Pour répondre aux exigences d'évolutivité, envisagez de minimiser les restrictions de facteurs tels que la taille du matériel, la capacité logicielle et les bandes passantes du système.

Conception d'une architecture de datamart est un processus complexe qui implique plusieurs étapes chronophages et parfois des coûts substantiels. En suivant les cinq meilleures pratiques mentionnées dans cet article, vous pouvez réduire les risques d'erreurs et accélérer le processus de conception.

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