En 1996, Ralph Kimball a présenté au monde modélisation dimensionnelle pour construire des entrepôts de données. Conçue pour optimiser les bases de données pour le stockage et une récupération plus rapide des données, l'approche ascendante est devenue très populaire. Ainsi, les organisations ont de plus en plus commencé à utiliser un modèle de données dimensionnel pour concevoir une architecture d'entrepôt de données.

Modélisation dimensionnelle à l'ère de l'analyse moderne

Les schémas dimensionnels ont résisté à l'épreuve du temps et peuvent toujours gérer des données granulaires avec efficacité. L'accent d'une approche dimensionnelle a toujours été sur performances, intégration et extensibilité, et il continue de livrer sur tous ces fronts.

Un modèle de données dimensionnel permet aux entreprises d'organiser les données en catégories métier cohérentes, ce qui facilite la navigation des utilisateurs dans les bases de données. Les modèles sont déformalisés et optimisés pour l'interrogation des données. Voici quelques arguments de vente clés de la modélisation dimensionnelle :

Accessibilité améliorée

Aujourd'hui, les utilisateurs veulent accéder et visualiser les mêmes jeux de données à l'aide de plusieurs outils de BI et de requêtes. La modélisation dimensionnelle y contribue, car l'une des idées fondamentales qui la sous-tend est que les utilisateurs professionnels doivent interroger les données de différentes manières.

Une intégration fluide

Un modèle de données dimensionnel permet une intégration facile entre les processus métier. Par exemple, une dimension d'employé permet aux services des ressources humaines, des ventes et des finances d'avoir une référence d'employé, quelle que soit l'application source.

Une plus grande évolutivité

Un modèle de données dimensionnel offre également une grande évolutivité. Ils permettent aux organisations d'ajouter de nouvelles données et de modifier les tableaux existants sans nécessiter de modifications importantes.

Lignée de données

En utilisant dimensions à évolution lente (SCD), les modélisateurs de données peuvent stocker et gérer les données actuelles et historiques au fil du temps dans un entrepôt de données. C'est le point crucial pour suivre les changements dans les données.

Systèmes analytiques vs systèmes transactionnels

Une constellation d'outils de Business Intelligence (BI) a émergé, affirmant que la modélisation des données n'est même plus nécessaire. Certains prétendent même importer des ensembles de données entièrement normalisés à partir de systèmes de traitement des transactions en ligne (OLTP) pour prendre en charge l'analyse et la BI.

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Mais ils ne parviennent pas à fournir des données d'une manière conceptuelle cohérente comme les modèles dimensionnels, principalement au niveau de l'entreprise. La raison en est que les systèmes OLTP ne sont pas conçus pour prendre en charge les requêtes complexes. De plus, ces systèmes ne conservent pas de données historiques agrégées et contiennent des ensembles de données hautement normalisés.

Par conséquent, les systèmes OLTP doivent être utilisés pour prendre en charge les systèmes de traitement analytique en ligne (OLAP) principalement conçus et optimisés pour effectuer des analyses de données complexes.

Mot de la fin

La modélisation dimensionnelle est toujours d'actualité — en fait, elle est loin d'être obsolète. À mesure que le paysage des données devient plus vaste et complexe, la modélisation dimensionnelle continuera de servir d'approche efficace pour accéder aux données et les utiliser pour obtenir des informations.

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