Discussion :

[ctobini]

Bonjour,

Je m'initie au Data Warehousing et j'ai acheté l'ouvrage 'DATA WAREHOUSING Fundamentals' de Paulraj Ponniah.

Un petit tableau page 26 indique que le modèle du Data Warehouse est basé sur un modèle E/R. Je ne sais pas si celà veut dire que le modèle du DW est de type E/R ou si la source est un modèle E/R.

J'avais cru comprendre qu'un Data Warehouse était basé sur une modélisation dimensionnelle (Faits / Dimensions et non Entité / Relation).

Histoire de partir du bon pied, pourriez-vous m'éclairer là-dessus et le sens d'E/R (si vous avez le livre évidemment ) dans ce contexte ?

En vous remerciant,

C. Tobini

[ctobini]

Je m'explique

Dans le cas d'une approche top - down et de la constitution donc d'un data warehouse se déversant dans des data marts, d'après ce que j'ai compris, les DM sont en modèle dimensionnel.

Pour ce qui est du DW, modèlise-t'on en entité - relation ou dimensionnel (schéma en étoile) ? J'avoue être un peu embrouillé, j'avais cru comprendre que la notion de schéma en étoile (dimensionnel donc) intervenait directement au niveau du DW.

En vous remerciant,

C. Tobini

[DevNico]

Bonjour,

Je vous fais part de mon point de vue quant à votre interrogation :

Un modèle de données en étoile est particulièrement adapté aux besoin de restitutions, il est donc utilisé sur les datamarts.
En ce qui concerne l'entrepôt de données (dont le rôle est de stocker les données contrôlées, et consolidées), j'ai l'habitude de tout stocker avec un modèle relationnel. (L'espace de stockage est optimisé, et il me semble qu'un tel schéma est plus facile à alimenter).
Concernant le projet sur lequel je travaille actuellement, les utilisateurs n'ont pas accès aux données du Datawarehouse.

En espérant que cela vous aidera.
(Mais je n'ai pas lu le livre)

Nicolas

[doc malkovich]

Je n'ai pas lu le livre, mais c'est vrai que pour avoir voulu modélisé un entrepot en étoiles, on est vite bloqués sur certaines contraintes qui font qu'on a des rustines E/R
alors que sur les datamarts on frole la perfection décisionnelle