Conception des systèmes décisionnels basée sur l'analyse des processus métiers; Application au domaine des assurances par la mise en place d'un environnement décisionnel et de production

1.2.1 Approches de conception

Nous avons présenté les approches de conception multidimensionnelle, mais comment regrouper des tables de fait pour mettre en oeuvre un entrepôt de données ? Trois méthodes s'offrent à nous :

1.2.1.1 L'approche Top-Down de Bill Inmon

Bill Inmon, l'un des premiers auteurs sur l'entreposage de données, a défini un entrepôt de données comme étant un référentiel centralisé pour toute l'entreprise. Il est l'un des principaux partisans de l'approche top-down. Dans cette approche, l'entrepôt de données est conçu pour un modèle d'entreprise normalisé.

Les données au niveau "atomiques", c'est-à-dire des données ayant un niveau de détail très élevé, sont stockées dans l'entrepôt de données. Les données dimensionnelles contenant les données nécessaires pour les processus métier spécifiques ou départements spécifiques sont créés à partir de l'entrepôt de données.

DJYAMO Azore - Mémoire de fin de cycle Master CSI/IAI-siège/2015-2016 Page | 29

Conception des systèmes décisionnels basée sur l'analyse des processus métiers

La théorie et l'approche de Bill Inmon soutient le fait qu'un entrepôt de données est: Orientée vers le sujet :

Les données dans l'entrepôt de données sont organisées de telle sorte que tous les éléments de données relatifs au même monde, événement ou objet sont reliés entre eux. Non-volatile : Les données de l'entrepôt de données ne sont jamais écrasées ou supprimées - une fois engagées, les données sont statiques, lisibles uniquement, et conservé pour les futurs rapports.

Intégré : L'entrepôt de données contient des données en provenance de la plupart ou la totalité des systèmes opérationnels d'une organisation et ces données sont rendues compatibles.

Variant dans le temps : La méthodologie de conception top-down génère une vue dimensionnelles des données très cohérente à travers des data marts puisque tous les data marts sont chargés à partir du référentiel centralisé. La conception descendante s'est également avérée être résistante en ce qui concerne les changements à faire dans le temps. La création de nouveaux dépôts de données dimensionnelles par rapport aux données stockées dans l'entrepôt de données est une tâche relativement simple. Le principal inconvénient de la méthode top-down, c'est qu'elle se traduit la plupart du temps en un très gros projet avec un champ d'application très large. De plus, le coût et le temps nécessaire à la mise en oeuvre d'un entrepôt de données en utilisant la méthode top-down sont assez conséquents. En outre, la méthodologie top-down peut être inflexible et insensible à l'évolution des besoins des clients au cours des phases de mise en oeuvre.

C'est la méthode la plus lourde, la plus contraignante et la plus complète en même temps.

Imaginez le travail qu'une telle méthode implique : savoir à l'avance toutes les dimensions et tous les faits de l'entreprise, puis réaliser l'ensemble de l'entrepôt. Le seul avantage que cette méthode comporte est qu'elle offre une vision très claire et très conceptuelle des données de l'entreprise ainsi que du travail à faire.

Figure 5: Vision architecturale de l'approche de Bill Inmon

(Source : http://www.computerweekly.com/tip/Inmon-vs-Kimball-Which-approach-is-suitable-for-your-data-warehouse)

DJYAMO Azore - Mémoire de fin de cycle Master CSI/IAI-siège/2015-2016 Page | 30

Conception des systèmes décisionnels basée sur l'analyse des processus métiers