Dans la mesure où SQL Server adopte une approche résolument dimensionnelle, à quoi doit ressembler votre architecture de données de data warehouse et d’analyse décisionnelle ? Nous recommandons de créer une solution de données à trois niveaux, telle que celle illustrée à la figure 4. Cette solution inclut une base
Une approche dimensionnelle pour SQL Server 2005
de données intermédiaire d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), une base de données dimensionnelle relationnelle et un cube OLAP dans Analysis Services. La base de données ETL est le chantier de construction pour le système d’analyse décisionnelle. Les utilisateurs métiers n’ont généralement pas accès à ce premier niveau. Au sein de cette base de données, vous gérez les dimensions à variation lente, assignez des clés de substitution, intégrez les données de sources multiples et gérez les règles métiers, les contrôles de qualité des données et les transformations complexes.
Le modèle de données sous-jacent pour la base de données ETL dépend de nombreux facteurs, notamment les volumes de données, les questions d’intégrité référentielle, la qualité des données, le modèle de données des systèmes source et les ressources d’extraction de ces derniers. Par exemple, la base de données ETL peut contenir des versions normalisées des attributs de dimension et hiérarchies afin de prendre en charge la construction de la base de données dimensionnelle relationnelle et la base de données Analysis Services. En particulier, lorsque Analysis Services crée une dimension, il génère une requête SELECT DISTINCT sur chaque attribut.
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