OLAP et méta-conception

[Fragonard]

Bonjour,

Je fais un cube OLAP avec Analysis Services (SQL Server 2005).

Pour certaines partie de ma base opérationnelle, je fais de la méta-conception.
En effet les types de statistiques varient énormément d'une campagne à l'autre (ce qui reviendrait à ajouter de nombreux champs à la table Campagne).

J'ai donc:
Ex: Campagne -> Statistique -> Type_de_statistique

Comment identifier alors les tables de faits et de dimensions afin de les représenter dans le cube multidimensionnel, sachant que les mesures à stocker sont les statistiques ?

Par avance merci pour vos pistes.

[ego]

Désolé mais je n'ai rien compris mais je vais suivre la discussion car je sens que cela va m'intéresser.

Peux-tu préciser ce que tu entends par méta-conception ? Moi je ne connais pas cela. Je sais faire des méta-modèles voir méta-méta-modèles mais tout cela reste de la conception.

[Hephaistos007]

Oui, moi aussi je viens jetter un oeil, irrésistiblement attiré par le terme "méta-conception".

[ego]

Cherches-tu à faire une conception qui te permettra de définir / stocker "n'importe quoi" de manière générique sans avoir à redéfinir ton schéma physique de base de données ?
J'ai utilisé ce genre de truc dans la suite "Commerce Server" de BEA à une époque.
Ils avaient une table "type de produit", une table par type d'attribut (une table pour les attributs de type date, une pour entier, une pour long, une pour...). Une partie du schéma était donc fait pour décrire la structure des produits et puis une autre partie était faire pour stocker les dits produits. Tout cela ressemblait finalement assez à ce que l'on fait avec l'introspection en Java = on pouvait dynamiquement trouver la structure d'un produit.

Si tu as compris ce que je viens de décrire, est-ce un truc du genre que tu cherches ? Si oui, il faut nous en dire plus sur ce que tu veux modéliser

[Remi.Net]

Fragonard, je suis pas certain d'avoir bien compris la question mais ...

En gros il faut bien identifier chacune des hiéarchies (dimension) que tu vas avoir cube cube.

Ex.: Pour une banque,

• Tu as l'hiéarchie du réseaux de succursale (succursale, ville, région, province)
• Le type de client (residentielle, commercial (PME, Grande Entreprise...))
• La segmentation, le réseaux de distribution utilisé en majorité par le client (Internet, Interact, ATM, en succursale ou Téléphone)
• L'hiearchie produit (ex. : Visa qui englobe la Visa Noir, Argent, Platine ou Or)
• etc... (Dieu seul sait combien ils sont imaginatifs les analystes marketing)

Après il faut ajouter mesures, les faits.
Nombre de clients, Nombres de ventes, Objectifs, Nombre de transactions, Le volume des ventes ....

Mais les statisques sont calculées après et non stocker dans le cube.
Ex Le pourcentage de clients ayant une visa va étre calculé en intérogeant le cube. Soit à l'aide d'une requête MDX (équivalant SQL pour un cube) ou à l'aide d'un outil comme Power Play de Cognos (qui est compatible avec SQL/Server).

De plus je te conseille de faire un modèle par campagne, quand je travaillais pour une banque c'était une pour la campagne Reer, un pour la campagne Hypothêque...

Désolé du temps de réponse ça fait un petit bout que j'ai pas eu accès l'Internet.

Rémi

[Fragonard]

Complètement désespéré, je ne regardais meme plus le thread ^^

Merci en tout cas pour votre interet à la question.

Par méta conception, j'entends simplement séparer les labels et les valeurs dans deux tables différentes (J'ai vu ce terme sur un site sur Merise...):




Je suis obligé de rendre les campagnes génériques car c'est le mcd d'un logiciel de marketing prenant en change tout type de média. Et les types de statistiques changent d'un média à l'autre ("Nombre d'emails envoyés", "Nombre d'appels téléphoniques", etc...)

Depuis peu la société est partenaire Microsoft... Je vais pouvoir valider tout ça avec des ingénieurs ms et prendre du "level"

Je vous dirai donc ensuite la réponse à cette question...

Cordialement,