Quels sont les modèles de conception des entrepôts de données ?
What are data warehouses design patterns
* Bottom-Up approach: Supporting f
* Approche ascendante : Soutenir les f
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Conception ascendante
Dans l'approche ascendante, les datamarts sont d'abord créés pour fournir des capacités de reporting et d'analyse pour des processus d'entreprise spécifiques. Ces marts de données peuvent ensuite être intégrés pour créer un entrepôt de données complet. L'architecture du bus de l'entrepôt de données est principalement une implémentation du "bus", une collection de dimensions et de faits conformes, qui sont des dimensions partagées (d'une manière spécifique) entre les faits de deux ou plusieurs marts de données.

Conception descendante
L'approche descendante est conçue à l'aide d'un modèle de données d'entreprise normalisé. Les données "atomiques", c'est-à-dire les données les plus détaillées, sont stockées dans l'entrepôt de données. Des marts de données dimensionnels contenant les données nécessaires à des processus d'entreprise spécifiques ou à des départements spécifiques sont créés à partir de l'entrepôt de données.

Conception hybride
Les entrepôts de données ressemblent souvent à l'architecture en étoile. Les systèmes existants qui alimentent l'entrepôt comprennent souvent la gestion de la relation client et la planification des ressources de l'entreprise, qui génèrent de grandes quantités de données. Pour consolider ces différents modèles de données et faciliter le processus d'extraction-transformation-chargement, les entrepôts de données utilisent souvent un magasin de données opérationnel, dont les informations sont analysées dans l'entrepôt de données proprement dit. Pour réduire la redondance des données, les grands systèmes stockent souvent les données de manière normalisée. Des marts de données pour des rapports spécifiques peuvent ensuite être construits au-dessus de l'entrepôt de données.

Une base de données d'entrepôt de données hybride est conservée sous une troisième forme normale afin d'éliminer la redondance des données. Une base de données relationnelle normale n'est toutefois pas efficace pour les rapports de veille stratégique où la modélisation dimensionnelle est prédominante. De petites bases de données peuvent rechercher des données dans l'entrepôt consolidé et utiliser les données filtrées et spécifiques pour les tables de faits et les dimensions requises. L'entrepôt de données constitue une source unique d'informations à partir de laquelle les marts de données peuvent être lus, ce qui permet d'obtenir un large éventail d'informations commerciales. L'architecture hybride permet de remplacer l'entrepôt de données par un référentiel de gestion des données de référence dans lequel pourraient résider des informations opérationnelles (non statiques).

Les composants de modélisation de la voûte de données suivent une architecture en étoile. Ce style de modélisation est une conception hybride, composée des meilleures pratiques de la troisième forme normale et du schéma en étoile. Le modèle du coffre-fort de données n'est pas une véritable troisième forme normale et enfreint certaines de ses règles, mais il s'agit d'une architecture descendante avec une conception ascendante. Le modèle de la chambre forte est conçu pour être strictement un entrepôt de données. Il n'est pas conçu pour être accessible à l'utilisateur final, ce qui, une fois construit, nécessite toujours l'utilisation d'un data mart ou d'une zone de validation basée sur un schéma en étoile à des fins commerciales.
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