Modélisation de données avec DAX - Concepts
La Business Intelligence (BI) gagne en importance dans plusieurs domaines et organisations. La prise de décision et les prévisions basées sur des données historiques sont devenues cruciales dans un monde concurrentiel toujours croissant. Il existe une énorme quantité de données disponibles à la fois en interne et en externe à partir de sources diversifiées pour tout type d'analyse de données.
Cependant, le défi consiste à extraire les données pertinentes des big data disponibles selon les exigences actuelles, et à les stocker de manière amiable pour projeter différentes informations à partir des données. Un modèle de données ainsi obtenu avec l'utilisation de termes commerciaux clés est un outil de communication précieux. Le modèle de données doit également fournir un moyen rapide de générer des rapports selon les besoins.
La modélisation des données pour les systèmes BI vous permet de relever de nombreux défis liés aux données.
Prérequis pour un modèle de données pour BI
Un modèle de données pour la BI doit répondre aux exigences de l'entreprise pour laquelle l'analyse des données est effectuée. Voici les principes de base minimaux que tout modèle de données doit respecter:
Le modèle de données doit être spécifique à l'entreprise
Un modèle de données adapté à un secteur d'activité peut ne pas convenir à un autre secteur d'activité. Par conséquent, le modèle de données doit être développé en fonction de l'entreprise spécifique, des termes commerciaux utilisés, des types de données et de leurs relations. Il doit être basé sur les objectifs et le type de décisions prises dans l'organisation.
Le modèle de données doit avoir une intelligence intégrée
Le modèle de données doit inclure une intelligence intégrée via des métadonnées, des hiérarchies et des héritages qui facilitent un processus de Business Intelligence efficace et efficient. Avec cela, vous serez en mesure de fournir une plate-forme commune pour différents utilisateurs, éliminant ainsi la répétition du processus.
Le modèle de données doit être robuste
Le modèle de données doit présenter précisément les données spécifiques à l'entreprise. Il doit permettre un stockage efficace du disque et de la mémoire afin de faciliter un traitement et des rapports rapides.
Le modèle de données doit être évolutif
Le modèle de données doit pouvoir s'adapter aux changements de scénarios commerciaux de manière rapide et efficace. De nouvelles données ou de nouveaux types de données peuvent devoir être inclus. Les actualisations des données peuvent devoir être gérées efficacement.
Modélisation des données pour BI
La modélisation des données pour la BI comprend les étapes suivantes -
- Façonner les données
- Chargement des données
- Définition des relations entre les tables
- Définition des types de données
- Créer de nouvelles informations sur les données
Façonner les données
Les données requises pour créer un modèle de données peuvent provenir de différentes sources et peuvent être dans différents formats. Vous devez déterminer quelle partie des données de chacune de ces sources de données est requise pour une analyse de données spécifique. C'est ce qu'on appelle la mise en forme des données.
Par exemple, si vous récupérez les données de tous les employés d'une organisation, vous devez décider quels détails de chaque employé sont pertinents pour le contexte actuel. En d'autres termes, vous devez déterminer quelles colonnes de la table des employés doivent être importées. En effet, plus le nombre de colonnes dans une table dans le modèle de données est petit, plus les calculs sur la table seront rapides.
Chargement des données
Vous devez charger les données identifiées - les tables de données avec les colonnes choisies dans chacune des tables.
Définition des relations entre les tables
Ensuite, vous devez définir les relations logiques entre les différentes tables qui facilitent la combinaison des données de ces tables, c'est-à-dire si vous avez une table - Produits - contenant des données sur les produits et une table - Ventes - avec les différentes transactions de vente des produits, en définissant une relation entre les deux tables, vous pouvez résumer les ventes, par produit.
Définition des types de données
L'identification des types de données appropriés pour les données dans le modèle de données est cruciale pour l'exactitude des calculs. Pour chaque colonne de chaque table que vous avez importée, vous devez définir le type de données. Par exemple, type de données texte, type de données nombre réel, type de données entier, etc.
Créer de nouvelles informations sur les données
Il s'agit d'une étape cruciale dans la modélisation de la date pour la BI. Le modèle de données créé peut devoir être partagé avec plusieurs personnes qui doivent comprendre les tendances des données et prendre les décisions nécessaires dans un délai très court. Par conséquent, la création de nouvelles informations sur les données à partir des données sources sera efficace, évitant ainsi de retravailler l'analyse.
Les nouvelles informations sur les données peuvent prendre la forme de métadonnées qui peuvent être facilement comprises et utilisées par des professionnels spécifiques.
L'analyse des données
Une fois que le modèle de données est prêt, les données peuvent être analysées selon l'exigence. La présentation des résultats de l'analyse est également une étape importante car les décisions seront prises sur la base des rapports.