Conformer les tables de faits

si vous vous représentez une chaîne de valeur de production.

Par exemple, vous souhaitez rédiger un rapport de flux allant du data mart de production jusqu’au data mart de point de vente au détail (POS). Une table de faits stocke les mesures. Le meilleur moyen de mesurer un produit au point de production est de prendre les boîtes expédiées, alors qu’au point de vente, il conviendra d’utiliser les unités scannées (ou vendues). Comment rapprocher ces deux mesures apparemment incompatibles ?

Pour cela, conformez les tables de faits en sélectionnant et en stockant le grain le plus fin d’une mesure. Si la table de faits de point de vente mesure le produit à l’unité, la table de faits de production doit mesurer la même chose et aussi les boîtes expédiées, ce que montre la figure 1.

Le stockage de plusieurs mesures d’un produit dans la table de faits de niveau de base est une pratique autorisée. Notez que vous pouvez toujours préagréger les tables de faits en regroupant les mesures en fonction des ventes journalières, des ventes hebdomadaires et des boîtes envoyées par an et par entrepôt, ce qui crée des tables de faits récapitulatives supplémentaires dans le processus. La granularité des tables de faits de niveau de base doit être cohérente sur toute la chaîne de valeur, afin que votre rapport puisse suivre librement et facilement le processus et générer des résultats pertinents et précis.

Vous pouvez sélectionner la granularité des tables de faits en faisant correspondre la granularité la plus fine des dimensions associées dans le schéma en étoile. Si la dimension Time utilise la journée comme granularité la plus fine, il faudra la reprendre pour la ou des tables de faits de niveau de base associées.