{"id":84225,"date":"2020-06-06T07:42:14","date_gmt":"2020-06-06T05:42:14","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/vitriny-dannyh-data-vault"},"modified":"2020-06-06T07:42:14","modified_gmt":"2020-06-06T05:42:14","slug":"vitriny-dannyh-data-vault","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/administrirovanie\/vitriny-dannyh-data-vault","title":{"rendered":"Vitrines de donn\u00e9es DATA VAULT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Dans les pr\u00e9c\u00e9dents <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/asenterprise\/posts\/\">des articles<\/a><\/noindex>, nous avons explor\u00e9 les fondamentaux de DATA VAULT, l'extension de DATA VAULT vers un \u00e9tat plus adapt\u00e9 \u00e0 l'analyse et la cr\u00e9ation de BUSINESS DATA VAULT. Il est temps de conclure la s\u00e9rie avec un troisi\u00e8me article.<\/p>\n<p>Comme je l'ai annonc\u00e9 dans le pr\u00e9c\u00e9dent <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">de la publication<\/a><\/noindex>, cet article sera consacr\u00e9 au BI, et plus pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 la pr\u00e9paration de DATA VAULT en tant que source de donn\u00e9es pour le BI. Examinons comment cr\u00e9er des tables de faits et de dimensions et ainsi construire un sch\u00e9ma en \u00e9toile.<\/p>\n<p>Lorsque j'ai commenc\u00e9 \u00e0 \u00e9tudier des mat\u00e9riaux en anglais sur la cr\u00e9ation de vitrines de donn\u00e9es sur DATA VAULT, j'ai ressenti une certaine complexit\u00e9 du processus. \u00c9tant donn\u00e9 que les articles sont volumineux, ils contiennent des r\u00e9f\u00e9rences aux modifications de formulations qui ont \u00e9merg\u00e9 dans la m\u00e9thodologie Data Vault 2.0, et soulignent l'importance de ces formulations. <\/p>\n<p>Cependant, en approfondissant la traduction, il est apparu que ce processus n'\u00e9tait pas si compliqu\u00e9. Mais, peut-\u00eatre aurez-vous une opinion diff\u00e9rente.<\/p>\n<p>Alors, passons \u00e0 l'essentiel.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Tables de dimensions et de faits dans DATA VAULT<\/h3>\n<p>\nL'information la plus difficile \u00e0 comprendre :<\/p>\n<ul>\n<li>Les tables de dimensions sont construites \u00e0 partir des informations des hubs et de leurs satellites ;<\/li>\n<li>Les tables de faits sont bas\u00e9es sur les informations des liens et de leurs satellites.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEt c'est \u00e9vident, apr\u00e8s la lecture de l'article sur les <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">fondements de DATA VAULT<\/a><\/noindex>. Les hubs contiennent des cl\u00e9s uniques des objets m\u00e9tiers, leurs satellites contiennent des \u00e9tats des attributs des objets m\u00e9tiers li\u00e9s au temps, les satellites li\u00e9s aux liens soutenant les transactions conservent les caract\u00e9ristiques num\u00e9riques de ces transactions.<\/p>\n<p>C'est l\u00e0 que la th\u00e9orie prend fin, en principe.<\/p>\n<p>Cependant, il est important, \u00e0 mon avis, de souligner quelques concepts qui peuvent appara\u00eetre dans les articles sur la m\u00e9thodologie DATA VAULT :<\/p>\n<ul>\n<li>Raw Data Marts \u2013 vitrines de donn\u00e9es \u2018brutes\u2019 ;<\/li>\n<li>Information Marts \u2013 vitrines d'informations.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLe concept de \u201cRaw Data Marts\u201d d\u00e9signe des vitrines construites sur les donn\u00e9es DATA VAULT par l'ex\u00e9cution de JOINs relativement simples. L\u2019approche \u201cRaw Data Marts\u201d permet d\u2019\u00e9largir le projet d\u2019entrep\u00f4t rapidement et de mani\u00e8re flexible avec des informations utiles pour l'analyse. Cette approche ne n\u00e9cessite pas d'ex\u00e9cuter des transformations de donn\u00e9es complexes ni d'appliquer des r\u00e8gles m\u00e9tier avant d'\u00eatre plac\u00e9e dans la vitrine, toutefois, les donn\u00e9es des \u201cRaw Data Marts\u201d doivent \u00eatre compr\u00e9hensibles pour l'utilisateur m\u00e9tier et servir de base pour de futures transformations, par exemple, avec des outils BI.<\/p>\n<p>Le concept de \u00ab Information Marts \u00bb est apparu dans la m\u00e9thodologie Data Vault 2.0, rempla\u00e7ant l'ancien terme \u00ab Data Marts \u00bb. Ce changement est d\u00fb \u00e0 la prise de conscience de la n\u00e9cessit\u00e9 de r\u00e9aliser un mod\u00e8le de donn\u00e9es pour construire des rapports en tant que transformation de donn\u00e9es en information. Le sch\u00e9ma \u00ab Information Marts \u00bb doit principalement fournir des informations exploitables pour la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n<p>Ces d\u00e9finitions assez verbeuses refl\u00e8tent deux faits simples :<\/p>\n<ol>\n<li>Les vitrines de type \u00ab Raw Data Marts \u00bb sont construites sur un DATA VAULT brut (RAW), un entrep\u00f4t contenant uniquement des concepts de base : HUBS, LINKS, SATELLITES ;<\/li>\n<li>Les vitrines \u00ab Information Marts \u00bb sont construites en utilisant des \u00e9l\u00e9ments du BUSINESS VAULT : PIT, BRIDGE.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\nEn se r\u00e9f\u00e9rant aux exemples de stockage des informations sur un employ\u00e9, on peut dire que la vitrine affichant le num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone actuel (\u00e0 ce jour) de l'employ\u00e9 est une vitrine de type \u00ab Raw Data Marts \u00bb. Pour former une telle vitrine, on utilise la cl\u00e9 m\u00e9tier de l'employ\u00e9 et la fonction MAX(), appliqu\u00e9e \u00e0 l'attribut de date de chargement dans le satellite (MAX(SatLoadDate)). Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de stocker l'historique des changements d'un attribut dans la vitrine, il est n\u00e9cessaire de comprendre de quelle date \u00e0 quelle date le t\u00e9l\u00e9phone \u00e9tait valide ; la cl\u00e9 primaire de cette table sera la compilation de la cl\u00e9 m\u00e9tier et de la date de chargement dans le satellite, avec un champ de date de fin de p\u00e9riode de validit\u00e9 ajout\u00e9.<\/p>\n<p>La cr\u00e9ation d'une vitrine qui conserve les informations actuelles de chaque attribut de plusieurs satellites entrant dans un hub, par exemple, le num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone, l'adresse, le nom complet, suppose l'utilisation d'une table PIT, par laquelle il est facile d'acc\u00e9der \u00e0 toutes les dates de validit\u00e9. Les vitrines de ce type sont consid\u00e9r\u00e9es comme des \u00ab Information Marts \u00bb.<\/p>\n<p>Les deux approches sont pertinentes tant pour les mesures que pour les faits. <\/p>\n<p>Pour cr\u00e9er des vitrines qui stockent des informations sur plusieurs liens et hubs, il est possible de faire appel \u00e0 des tables BRIDGE.<\/p>\n<p>Avec cet article, je termine le cycle sur le concept de DATA VAULT, j'esp\u00e8re que les informations que j'ai partag\u00e9es seront utiles pour la mise en \u0153uvre de vos projets.<\/p>\n<p>Comme toujours, pour conclure, quelques liens utiles :<\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.vertabelo.com\/blog\/data-vault-series-building-an-information-mart-with-your-data-vault\/\">Article<\/a><\/noindex> Kenta Graziano, qui contient en plus une description d\u00e9taill\u00e9e avec des sch\u00e9mas du mod\u00e8le;<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Livre : \u00ab Building a Scalable Data Warehouse with DATA VAULT 2.0 \u00bb ;<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">Article \u00ab Les Fondations du Data Vault \u00bb<\/a><\/noindex>;<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">Article \u00ab \u00c9volution du DATA VAULT et passage au BUSINESS DATA VAULT \u00bb<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Source : <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/505292\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445, \u043c\u044b \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 DATA VAULT, \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c DATA VAULT \u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 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