Le modèle flocon est une méthode de structuration des données utilisée dans l’univers des bases de données. Il est couramment employé dans la modélisation en étoile étendue pour les entrepôts de données (data warehouses).
Ce modèle permet d’optimiser l’organisation, la maintenance et la cohérence des données utilisées à des fins d’analyse ou de reporting.
Qu’est-ce que le modèle flocon ?
Le modèle flocon (ou snowflake schema) est un type de schéma de base de données relationnelle. Il part d’un schéma en étoile, enrichi en normalisant les dimensions secondaires.
Dans ce modèle, une table de faits est reliée à plusieurs tables de dimensions. Celles-ci sont elles-mêmes divisées en sous-tables pour limiter la redondance des données.
Le nom « flocon » vient de la structure obtenue, qui ressemble à un flocon de neige en raison de ses ramifications en plusieurs niveaux.
À quoi sert le modèle flocon ?
Le modèle flocon est utilisé principalement dans les entrepôts de données. Il permet d’optimiser le stockage et de mieux organiser l’information.
Il est adapté à des environnements où la cohérence des données est plus importante que la rapidité de lecture. Cela inclut les rapports financiers, les statistiques RH ou les analyses marketing complexes.
Les entreprises l’utilisent pour structurer des jeux de données volumineux tout en réduisant la duplication d’informations comme les noms de pays, de départements ou de produits.
Comment fonctionne le modèle flocon ?
Le modèle repose sur une table centrale dite "table de faits". Cette table contient des indicateurs quantitatifs (ex : ventes, heures travaillées, coûts).
Elle est liée à des dimensions (ex : produit, client, localisation), qui peuvent être subdivisées en d’autres tables. Par exemple, au lieu de stocker toutes les informations de localisation dans une seule table, on crée des sous-niveaux : ville, région, pays.
Chaque table est reliée par des clés primaires et étrangères. Cela favorise la normalisation des données et garantit leur cohérence.
Différences avec des notions proches
Le modèle flocon est souvent comparé au modèle en étoile. Les deux utilisent une table de faits centrale, mais diffèrent dans la gestion des dimensions.
Dans le modèle en étoile, les dimensions sont dénormalisées. Toutes les informations sont consolidées dans une même table, ce qui accélère les lectures mais augmente la redondance.
Dans le modèle flocon, les dimensions sont normalisées. On divise les données en plusieurs tables pour limiter les doublons, au prix d’un traitement plus lent.
Le choix de l’un ou l’autre dépend des priorités : rapidité d’accès ou pureté des données.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de grande distribution veut analyser ses ventes par région, par catégorie de produit et par période. Elle crée un entrepôt de données avec un modèle flocon.
La table de faits contient les données de ventes. Les dimensions incluent les produits, les clients et la localisation. Chaque dimension est subdivisée pour une meilleure précision : les produits sont reliés à des sous-catégories, elles-mêmes rattachées à des familles.
Autre cas : un service RH cherche à analyser les effectifs par poste, département et pays. Un modèle flocon permet d’organiser les données tout en évitant les conflits de noms ou doublons.
Ce type de modèle est aussi utile dans les systèmes de reporting réglementaire, où la qualité et la fiabilité des données sont critiques.