Conception d’une base de données décisionnelle
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Date
2017
Authors
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UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF M’SILA : FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE : Département d’Informatique
Abstract
Le travail s'inscrit dans la problématique générale de la modélisation conceptuelle des Entrepôt de données.
Le Domaine que nous avons choisi est relatif à la dérivation d'un schéma conceptuel pour les Entrepôt de données
à partir des schémas opérationnels et en particulier les schémas E/R. Dans ce mémoire, nous avons présenté une
approche de conception de schéma conceptuel multidimensionnel à partir du schéma E-R opérationnel, inspiré
essentiellement de l’approche de Daniel L. Moddy et Mark A.R. Kortink comme approche de base, ainsi que les
travaux de B. Husemman pour son formalise, sans oublier la démarche de R. Kimball, qui s'inscrit dans le cycle
de vie dimensionnel. L’objectif principal de cette approche est d’exploiter le schéma E-R initial opérationnel et
déduire les faits et les dimensions en utilisant la méthode de classification des entités du schéma E-R initial en
trois classes (Transactionnelle, composante, classification), et puis déterminer les différentes hiérarchies
existantes, et en premier définir les spécifications des besoins sous forme d’une série des questions ou requêtes
pour les futures analyses OLAP, et un tableau de spécification obtenu à partir de l’analyse du schéma E-R initial
et les requêtes des décideurs pour classifier les attributs (Mesure, Dimensionnel, optionnel), et enfin produire le
modèle multidimensionnel où nous avons un large choix d'options pour la réalisation de ce modèle. Chacune de
ces différentes options (Etoile, Flocon de neige, Galaxie, Plat, etc.) représente le compromis entre la complexité
et la redondance, et obéit à des règles de passage du modèle E-R d’entreprise vers le modèle multidimensionnel,
et nous avons défini des niveaux de restriction pour toutes les mesures le long des différents chemins d'agrégation
dans chaque schéma multidimensionnel de fait.
Description
Keywords
Entrepôt de données, Fait, Dimension, Magasins, Mesure, OLAP, Hiérarchie