Qu’est-ce qu’un modèle dimensionnel ?
Le modèle dimensionnel est un schéma de base de données utilisé pour organiser des données analytiques. Il sert à structurer l'information pour faciliter son analyse, souvent dans un entrepôt de données.
Il repose sur une logique simple : séparer les faits mesurables des dimensions qui permettent de les décrire. Ce modèle aide à mieux comprendre les données et à produire des rapports fiables.
À quoi sert un modèle dimensionnel ?
Le modèle dimensionnel est utilisé dans les systèmes d’aide à la décision. Il permet d’analyser des données historiques selon différents angles de vue.
Les entreprises s’en servent pour suivre les ventes, le chiffre d’affaires, la production ou encore les effectifs. Les analyses générées aident à prendre des décisions basées sur des données claires et cohérentes.
Il est aussi à la base d’outils comme les tableaux de bord ou la business intelligence. Ces outils s’appuient sur des données structurées selon ce modèle pour générer des indicateurs fiables.
Comment fonctionne un modèle dimensionnel ?
Un modèle dimensionnel repose sur deux types de tables : la table des faits et les tables de dimensions.
La table des faits contient les données chiffrées à analyser (ventes, quantité, durée, coût). Chaque ligne correspond à un événement mesurable.
Les tables de dimensions contiennent les informations contextuelles (temps, localisation, produit, employé). Elles permettent d’analyser un fait sous plusieurs angles.
Les faits et les dimensions sont liés par des clés. Cela simplifie les requêtes et accélère le traitement des données.
Différences avec des notions proches
Le modèle dimensionnel se distingue du modèle relationnel, qui est plus utilisé pour la gestion opérationnelle de données.
Le modèle relationnel propose une structure plus complexe, faite pour garantir la cohérence des données en temps réel. En revanche, le modèle dimensionnel est conçu pour une lecture rapide et globale des données historiques.
Il est aussi différent du modèle en étoile inversée (ou modèle en flocon). Celui-ci normalise davantage les données, ce qui les rend plus complexes à lire pour l’utilisateur final.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un groupe de distribution utilise un modèle dimensionnel pour suivre les ventes hebdomadaires. Les faits sont les montants des ventes. Les dimensions sont les magasins, les produits et les dates.
Une entreprise RH analyse le temps de recrutement sur différents postes. Les faits sont les durées en jours. Les dimensions sont les recruteurs, les départements et les mois concernés.
Une chaîne hôtelière suit son taux d'occupation par hôtel, par jour et par segment client. Le modèle facilite le suivi de la performance et l’optimisation des ressources.