Vidéo: Gestion des modèles simulation de flux imbriqués 2025
Bien que vous deviez vous assurer que votre entrepôt de données répond à vos propres besoins, certaines lignes directrices peuvent vous aider à déterminer la complexité probable de environnement et structure. Une bonne configuration consiste à utiliser une classification à trois niveaux pour la planification d'un entrepôt de données. En déterminant une catégorie probable pour une implémentation, vous pouvez avoir - au début du projet - des directives spécifiques pour la complexité du projet, le calendrier de développement et le coût.
Voici les classifications:
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Data warehouse lite: Implémentation relativement simple d'une portée modeste (souvent, pour un petit groupe d'utilisateurs ou une équipe) dans laquelle vous ne partez pas sur tous les membres technologiques; Implémentation d'un entrepôt de données standard:
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Implémentation d'un entrepôt de données standard qui utilise des technologies avancées pour résoudre des besoins complexes d'informations et d'analyse métier sur une population d'utilisateurs plus large
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Un entrepôt de données doté d'une distribution de données à grande échelle et de technologies avancées pouvant intégrer différents systèmes «run the business», améliorant ainsi la qualité globale des données informations besoins analytiques et besoins transactionnels Chacune de ces classifications d'entrepôts de données met en œuvre différents aspects d'une architecture globale d'entreposage de données, comme le montre cette figure.
Domaine et contenu des données:
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Le contenu de un entrepôt de données est regroupé par domaines. Un domaine est un regroupement de haut niveau de contenu de données qui se rapporte à un domaine important d'intérêts commerciaux, tels que les clients, les produits, les commandes clients et les contrats. Le domaine et le contenu des données permettront à vos utilisateurs d'accéder à ces données et à la présentation associée grâce à des outils de veille stratégique. Source de données:
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Les sources de données sont très similaires aux matières premières qui soutiennent la création de produits finis dans la fabrication. Vos sources de données sont les matières premières qui sont raffinées et fabriquées dans le contenu de données de la zone objet. En fonction de la classe d'entrepôt de données que vous construisez, vous pouvez disposer de sources de données plus complètes, toutes dépendantes des besoins de l'utilisateur. Outils de Business Intelligence:
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Les exigences de l'utilisateur en matière d'accès aux informations déterminent le type d'outil de Business Intelligence déployé pour votre entrepôt de données.Certains utilisateurs n'ont besoin que de requêtes ou de rapports simples sur le contenu des données dans un domaine donné; d'autres pourraient nécessiter des analyses sophistiquées. Ces exigences d'accès aux données aident à classer votre entrepôt de données. Base de données:
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La base de données fait référence à la technologie de choix utilisée pour gérer le contenu des données dans un ensemble de structures de données cibles. Selon la classe de l'entrepôt de données, un système de gestion de base de données personnel, ministériel ou d'entreprise peut être requis. Intégration des données:
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L'intégration des données est une classification générale pour l'extraction, le mouvement, la transformation et le chargement des données de la source des données dans la base de données cible. C'est là que les règles métier sont mises en œuvre pour garantir que le contenu des données est de la plus haute qualité possible pour une large adoption par les utilisateurs.
