Dimensions de la modélisation

Un dimension est un ensemble de membres de données liés qui représentent un aspect d'une entreprise, comme les comptes, les produits ou la devise. Des dimensions peuvent être ajoutés à un ou plusieurs modèles dans l'espace. La structure d'entreprise aide les utilisateurs à définir et créer des dimensions et à gérer des données de base de ces dimensions, manuellement ou par le biais d'une intégration avec un système source. La structure de l'entreprise permet également aux utilisateurs de gérer la relation entre les dimensions en fonction de la structure organisationnelle. Dans le contexte de la construction de modèles, les dimensions sont baptisés dimensions.

Objectif

Les dimensions jouent un rôle essentiel dans les plates-formes de modélisation des données en représentant et en organisant des éléments de données individuels ou des attributs au sein d'un modèle. Ils jouent un rôle clé dans la capture, le stockage et la gestion efficace des données. Les dimensions sont essentiels pour organiser, représenter et manipuler les données dans un modèle. Ils fournissent la structure et les attributs nécessaires pour capturer et gérer des informations spécifiques. En définissant les dimensions de manière appropriée, les données peuvent être stockées avec précision, efficacité et d'une manière qui favorise l'utilisation et l'analyse de l'information.

Avantages

• Représentation des données : Les dimensions constituent un moyen structuré de représenter et d'organiser les données. Ils définissent les attributs et propriétés spécifiques des données, tels que le type de données, la taille, les contraintes et les relations avec d'autres dimensions. Cela permet une représentation cohérente et standardisée des données dans le modèle.
• Saisie des données : Les dimensions servent de conteneurs pour la saisie des données. Les utilisateurs peuvent saisir ou introduire des valeurs de données dans des dimensions spécifiques, soit manuellement, soit par le biais de processus automatisés. Les dimensions fournissent un emplacement pour le stockage des données, garantissant qu'elles sont correctement enregistrées et associées aux attributs pertinents.
• Intégrité des données : Les dimensions assurent l'intégrité des données en appliquant des contraintes et des règles de validation. Les contraintes telles que les clés primaires, les valeurs uniques ou les exigences « non nulles » garantissent l'exactitude et l'homogénéité des données. Les règles de validation permettent de valider les données saisies, en garantissant leur conformité à des critères prédéfinis ou à des règles de gestion.
• Manipulation de données : Les dimensions permettent la manipulation et le traitement des données au sein de la plateforme de modélisation des données. Ils peuvent être utilisés dans des calculs, des agrégations, des transformations ou des opérations de filtrage. Les dimensions peuvent être combinés, référencés ou utilisés dans des formules pour obtenir de nouvelles données ou effectuer des calculs.
• Relations entre les données : Les dimensions établissent des relations et des associations entre les éléments de données. Ils permettent de représenter les connexions, les dépendances ou les hiérarchies au sein de l'entreprise et de son modèle. Les relations entre les dimensions permettent une recherche, une consultation et une analyse efficaces des données.
• Récupération des données et reporting : Les dimensions facilitent la récupération des données et les capacités de reporting au sein de la plateforme de modélisation des données. En organisant les données en dimensions, les utilisateurs peuvent facilement récupérer et extraire des éléments de données spécifiques ou générer des rapports basés sur les dimensions sélectionnés. Les dimensions fournissent la structure permettant de définir le périmètre et le contenu des opérations d'extraction de données ou de reporting.
• Analyse des données : Les dimensions soutiennent les activités d'analyse des données au sein de la plateforme de modélisation des données. Ils peuvent être utilisés comme données d'entrée pour effectuer des analyses statistiques, des explorations de données, des prévisions ou d'autres processus analytiques. Les dimensions permettent d'identifier des modèles, des tendances et des informations dans les données.
• Homogénéité et normalisation : Les dimensions permettent d'assurer l'homogénéité et la normalisation des données dans l'ensemble du modèle. En définissant les attributs, les types de données et les contraintes des dimensions, les données sont saisies et stockées de manière uniforme et standardisée, ce qui garantit l'intégrité des données et facilite leur intégration et leur interopérabilité avec d'autres systèmes ou applications.