Les modèles de données : la base d’analyses fiables
Un modèle de données bien conçu est essentiel pour toute organisation qui veut produire des analyses et des rapports fiables. En traitant les données de manière structurée, on obtient une vision des tendances, des performances et des évolutions futures.
Historique et tendances avec un entrepôt de données (DWH)
Pour conserver les données historiques, on utilise un entrepôt de données (Data Warehouse, DWH). Il permet d’analyser les tendances dans le temps et de faire des prévisions à partir des événements passés.
Lorsqu’on analyse des environnements existants par rétro-ingénierie, on constate presque toujours le besoin d’un nouveau modèle de données, pérenne.
Data Vault comme fondation
Pour la partie back-end de la plateforme de données, on choisit souvent le modèle Data Vault. Pourquoi ?
✅ Évolutif
✅ Flexible
✅ Contrôlable et traçable
Avec Data Vault, les données brutes de plusieurs systèmes sources sont stockées de façon sûre et maîtrisée, sans perte de contexte ni d’origine.
Le modèle Kimball pour des rapports faciles à utiliser
Pour la partie front-end, le modèle Kimball (aussi appelé modèle dimensionnel ou en étoile) est particulièrement adapté. Il est :
- Facile à comprendre pour les utilisateurs finaux
- Optimisé pour des rapports rapides et précis
- Idéal pour les outils de BI comme Power BI ou Tableau
Du système source au tableau de bord : la chaîne
- Les données sont collectées dans les systèmes sources
- Data Vault traite et conserve les données brutes de façon fiable
- Les modèles Kimball sélectionnent et structurent les informations pertinentes
- Les tableaux de bord et les rapports sont construits sur les modèles en étoile
Cette approche combine le meilleur des deux mondes : un contrôle maximal dans le back-end et une compréhension maximale dans le front-end.
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