Conception d'un entrepôt de données (Data Warehouse) par Yazid Grim (Business Intelligen(ce))

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Nous avons vu dans mes articles précédents ce qu'était le BI, ce que comprenait un environnement décisionnel et qu'il avait comme concept central l'entrepôt de données ou le Data Warehouse. Intéressons nous maintenant à comment concevoir un entrepôt de données. Quelle structure permet-elle d'avoir les fonctionnalités requises pour un entrepôt de données ? Quelles sont les techniques utilisées pour bien concevoir ? Quels sont les indicateurs d'une bonne conception ? Ce mini cours commencera par introduire (ou réintroduire) les concepts fondamentaux de l'informatique décisionnelle (nécessaires pour la compréhension de cet article), continuera par l'explication des méthodes de conception d'entrepôt de données via une étude de cas, et terminera par une critique de ces techniques et une conclusion mentionnant les indicateurs d'une bonne conception d'entrepôt.

Conception d'un entrepôt de données (Data Warehouse) par Yazid Grim (Business Intelligen(ce))

I - Introduction II - Concepts fondamentaux II-A - Entrepôt de données (Data Warehouse) II-B - Data Mart, ou magasin de données II-C - Dimension II-D - Fait II-E - ETL, ou ETC pour les francophiles II-F - Étoile II-G - Flocon III - Modélisation en étoile, un cas III-A - Le cas III-B - L'analyse III-C - La solution IV - Modélisation en flocon, un cas V - Conception d'entrepôts de données V-A - Constellation V-B - Construire un entrepôt de données, un vrai ! VI - Critique des méthodes de conception d'entrepôts VI - Conclusion VIII - Remerciements

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