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1

La Modélisation

Les ntrepôts de onnées

(Data Warehouses)

2

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Structure de base d'une dimension

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- Table d'une BD multidimensionnelle

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! Solution: isoler les attributs qui changent rapidement

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31

COMMANDE N° Cde

Date Cde

PRODUIT

Code produit Nom Produit

Description Produit

Catégorie

Description catégorie

Prix unitaire

CLIENT

N° Client

Nom Client

Adresse Client

Ville

DATE

Clef date

Date

Mois

Année

VENDEUR

Code vendeur

Nom Vendeur

Ville Vendeur

Quota

VILLE

Nom Ville

Région

Pays

TABLE DE FAITS

Quantité

Prix total

N° Cde

Code vendeur

N° Client

Clef date Code produit

Nom Ville

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! Quantités vendues, chiffre d’affaire

!

Peut être le résultat d’un calcul

! Bénéfice = montant vente – coût

<"1'D&))'-:'(* L somme sur certaines dimensions

! Solde d’un compte bancaire

! Pas de sens d’additionner les dates car cela représente des instantanés d’un niveau

! ! sur les comptes: on connaît ce que nous possédons en banque

U., &))'-0 : fait non additionnable quelque soit la dimension

!

Prix unitaire: l’addition sur n’importe quelle dimension donne un nombre dépourvu de

sens

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Le modèle de l' ED doit être simple à comprendre.

On peut augmenter sa lisibilité en regroupant certaines dimensions.

On définit ainsi des hiérarchies .

Celles-ci peuvent être géographiques ou organisationnelles.

Le modèle en flocons de neige

Exemple : Commune, Département, Région, Pays, Continent

Client Commune Département Region Pays Continent

Pepone Lyon 1° Rhône Rhône-Alpes France Europe

Testut Lyon 2° Rhône Rhône-Alpes France Europe

Soinin Lyon 3° Rhône Rhône-Alpes France Europe

Vepont Paris 1° Paris Ile-de-France France Europe

Martin Paris 2° Paris Ile-de-France France Europe

Elvert Versailles Yvelines Ile-de-France France Europe

35

PRODUIT

COMMANDE Code produit

N° Cde Nom Produit

Date Cde Description Produit

TABLE DE FAITS Catégorie

N° Cde Description catégorieCLIENT N° Client Prix unitaire

N° Client Code vendeur

Nom Client Code produit DATE

Adresse Client Clef date Clef date

Ville Nom Ville Date

Quantité Mois

VENDEUR Prix total Année

Code vendeur

Nom Vendeur VILLE

Ville Vendeur Nom Ville

Quota Région

Pays

PRODUIT CATEGORIE

COMMANDE Code produit Catégorie

N° Cde Nom Produit Desc. CatDate Cde Desc. Produit

TABLE DE FAITS Catégorie

N° Cde Prix unitaire

CLIENT N° Client

N° Client Code vendeur ANNEE

Nom Client Code produit DATE MOIS Année

Adresse Client Clef date Clef date Mois

Ville Nom Ville Date Année

Quantité Mois

VENDEUR Prix total

Code vendeur

Nom Vendeur VILLE REGION PAYS

Ville Vendeur Nom Ville Région Pays

Quota Région Pays

Pays


36




37

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38

Schéma en arbre d'attributs

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Lorsque les tables sont trop volumineuses

Avantages

:

• réduction du volume

• permettre des analyse par pallier (drill down) sur la dimension hiérarchisée

Inconvénients :

•

navigation difficile

• nombreuses jointures

Modèle

en flocons de neige

=

Modèle en étoile +

normalisation de s dimension

!" 1.)O/" ", [.6.,# )" ,"'J"

39

!"# Q'*7&76Q'"#

Les d ifférents types d'hiérarchies

40

" Les hiérarchies strictes et simples



!"# Q'*7&76Q'"#


41

" Les hiérarchies multiples alternatives

!"# Q'*7&76Q'"#


42

" Les hiérarchies multiples parallèles



Les hiérarchies


43

"

Les hiérarchies multiples parallèles

!"# Q'*7&76Q'"#


44

" Les hiérarchies multiples parallèles

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& Les diagramme UML de SOLAP

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45

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" La modélisation en constellation consiste à fusionner plusieurs

mo dèles en étoile qui peuvent utiliser des dime nsions commu nes.

" Un modèle en constellation comprend donc plusieurs tables de faits

et des tables de dimensions comm unes ou non à ces tables de faits.

46



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47

!" 1.)O/" ", 6.,#("//&-., 2%&6(D[&K")4

Calculer ou estimer le nombre d'enregistrements

Prendre en compte

:

#

La ''table'' de faits

#

Les dimensions significatives

#

Les agrégats

#

Les index

#

Saisonnalité des ventes

# Croissance du CA, des encours, du nombre de points de ventes

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48



Grandes distribution :

CA annuel : 80 000 M$Prix moyen d'un article d'un ticket : 5$

Nbre d'articles vendus pour un an

: 80 * 109 / 5 = 16 * 109

Volume du DW :

16*10

9

*3 ans * 24 octets = 1,54 To (1,54*10

12

= 1 540 Go

)

Téléphonie :

Nbre d'appels quotidiens : 100 millions

Historique : 3 ans * 365 jours= 1 095 joursVolume du DW :

100 millions * 1 095 jours * 24 octets = 3,94 To

Cartes de crédit

:

Nbre de clients : 50 millions

Nbre moyen mensuel de transactions : 30

Volume :

50 millions * 26 mois * 30 transactions * 24 octets = 1,73 To

@A"19/"#

49

Les données sont perçues à travers plusieurs dimensions. Elles sont qualifiées de

multidimensionnelles,

indépendamment de leur support (tables relationnelles ou tableaux

multidimensionnels)

Produit Region Ventes

Clous Est 50

Clous Ouest 60

Clous Centre 100

Vis Est 40

Vis Ouest 70

Vis Centre 80

Boulons Est 90

Boulons Ouest 120

Boulons Centre 140

Nettoyeurs Est 20

Nettoyeurs Ouest 10

Nettoyeurs Centre 30

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'*+%" 50 60 100

-." 40 70 80

/+%*+(" 90 120 140

0&##+1&%)" 20 10 30

Représentation des données dans une

table relationnelle

Représentation des données dans un tableau

multidimensionnel

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50





La valeur ALL remplace une colonne ou une valeur d'agrégats.

Magasin Date Rayon CA Ventes

Mag1 1/2/96 010 3500

Mag1 6/2/96 010 2500

Mag1 10/2/96 010 2900

Mag1 ALL 010 8900

Mag2 … … …

S'il y a N attributs concourant à la construction du cube, il y aura :

Dans la tables VENTES si on a 2*3*3 = 18 enregist.

dans le cube on aura 3*4*4* = 48 enregist.

Soit C1, C2, … ,CN les cardianlités des N attributs, le cube aura :

(C

i

+1) enregistrements

2

N

-1 agrégations

53

!"# 7"?3^("# )*6'#'.,,"//"#

L'ensemble des données est stocké dans une BD R. Les données sont sous forme d'enregistrements

(tuples).

VENTES (Magasin, Rayon, Date, CA Ventes, Nb Client)

Select Magasin, Date , Sum C A Ventes)

From VENTES

Group By Ma gasin, Date

Opérateurs d'agrégation : cube , rollup .

'

J.Gray, A. Bosworth, A. Leyman, H. Pirahesh, “Data Cube : A relationnal Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Total”, in Data Mining and Knowledge Discovery Journal, 1(1), 1997]

#

L'approche relationnelle (ROLAP)

(MicroStrategy MS ; Informix's Metacube MC , Information Advantage IA)

!"# )'S*7",("# &997.6Q"# )=T!RM

54



Select ALL, ALL, ALL, Sum CA Ventes)

From VENTES

UNION Select Magasin, ALL, ALL, Sum CA Ventes)

From VENTES

Group-By Magasin ;

UNION Select Magasin, Date, ALL, Sum CA Ventes)

From VENTES

Group-By Magasin, Date ;

UNION Select Magasin, Date, Rayon, Sum CA Ventes)

From VENTES

Group-By Maga sin, Date, Rayon ;

Select Magasin, date, Rayon, Sum CA Ventes)

From VENTES

Group-By Cube Magasin, Date, Rayon ;

L'opérateur cube est une généralisation N-dimensionnelle de fonctions

d'agrégations simples . C'est un opérateur relationnel.

L'union de plusieurs group-by donne naissance à un cube :

55

!"# 7"?3^("# )*6'#'.,,"//"#

Il s'agit de stocker les données dans des tableaux multidimensionnels.

Ces tableaux peuvent être éparses .

On y stocke dans les cellules les mesures (valeurs à observer), les données représentant

les dimensions sont les coordonnées de ces valeurs :

f = (d

1

, d

2

, …, d

n

, m

1

, m

2

, …, m

p

)

[Zhao Yihong, Deshpande Prasad M., Naughton Jeffrey F., « An Array-Based Algorithm for Simultaneous Multidimensional Aggregates», in SIGMOD

Record n° 26, Vol 2, 1997.]

# L'approche multidimensionnelle (MOLAP) Arbor Software : hyperion (Codd & co…), Express Oracle , LightShip (de Pilot)

56

!"# )'S*7",("# &997.6Q"# )=T!RM



#

Plus on a de dimensions plus on a de cellules.Seulement une partie des produits peut être vendue( des cellules sans

valeur

: données éparses.

BD éparse

# Une BD est considérée comme éparse si elle a moins de40

de ses

cellules

peuplées .

#

Techniques de compression des données

Exemple :On dispose de 100 000 données (eq. tuples)

4 dimensions ayant une cardinalité de 30 modalités chacune:

30 * 30 * 30 * 30 = 810 000 cellules

(dont 710 000 vides : 12,3 seulement sont pleines)

57

!"# )'S*7",("# &997.6Q"# )=T!RM

# L'approche hybride (HOLAP )

50 000 Clients

500 Villes

5 Régions

1 Pays

BD R

BD M

Approche relationnelle : 30% du temps est consacré aux I/O

Approche multidimensionnelle : 20% (70% calculs et 10% décompression)

La 3° voie préconisée consiste à utiliser les tables commestructure perman ente de stockage

des

données et les tableaux comme structure d es requêtes .

La déma rche consisterait en 3 étapes :

1. Charger les données d'une table vers un tableau.

2. Calculer le cube de ce tableau selon les méthodes

initialement présentées.

3. Stocker les résultats (données agrégées) dans un

table.

58

!"# )'S*7",("# &997.6Q"# )=T!RM



& Simples magasins de données (Data Marts), on y stockera des données portant sur une

seule des activités de l'entreprise

& Ceux sont en quelque sorte des vues métier

& Exemple : Data Mart Comptabilité, Data Mart RH,.....

& Ces mini ED peuvent alors être considérés comme des espaces d'analyse, du fait que les

données sont bien moins nombreuses et surtout qu'elles sont thématiques et modélisées en

multidimensionnel

& Ils peuvent également servir de bases de construction à des cubes de données

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Les magasins de données data mar ts)

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Data Mining

Analyses

statistiques

OLAP Reporting

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Magasins dedonnées

MD

MD

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Cube

Cube

Cube

Cubes de données

Documents

3-Modelisation.ppt.pdf