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Modélisation des données : modèles en étoile, en flocon et manipulation avec Power Query

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Chapitre 3 Leçon 2
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Apprenez à distinguer les modèles de données en étoile et en flocon, optimisez vos structures pour l’analyse, et découvrez les jointures dans Power Query pour manipuler efficacement les bases de données.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon approfondie, vous découvrirez deux approches fondamentales de la modélisation des données : le modèle en étoile et le modèle en flocon. Après une présentation détaillée du modèle en étoile, où les tables de dimensions entourent une table de faits centrale, la vidéo expose le modèle en flocon, qui consiste à normaliser les tables de dimensions afin d'éviter la redondance et d'améliorer l'intégrité des données.

Les avantages et inconvénients de chaque modèle sont abordés. Le modèle en étoile est recommandé pour sa simplicité et ses performances, tandis que le modèle en flocon requiert une maîtrise approfondie des concepts de bases de données pour tirer parti de sa plus grande intégrité.

La leçon introduit aussi la notion d’opérations de jointures dans Power Query, permettant de fusionner plusieurs tables et d'aborder ainsi les principes de left join, right join, inner join et full outer join. Un exemple pratique de fusion de tables dans Power Query est proposé, accompagné de conseils sur le choix des jointures selon le contexte d'analyse et les objectifs métiers.

Enfin, un rappel essentiel souligne le rôle des tables de faits (données chiffrées et évolutives) versus celui des tables de dimensions (données de référence), et prodigue des recommandations sur la non-fusion systématique des tables pour garantir la qualité et la performance des analyses.

Objectifs de cette leçon

L'objectif principal est de comprendre les différences entre les modèles en étoile et en flocon, maîtriser les implications de la normalisation des données, et apprendre à utiliser les jointures dans Power Query pour fusionner et analyser efficacement les tables.

Prérequis pour cette leçon

Une connaissance de base en tableur (Excel) ou en manipulation de tableaux de données est recommandée. Il est utile d’avoir suivi une introduction à Power BI ou à la modélisation de données, mais ce n'est pas indispensable.

Métiers concernés

Les concepts abordés sont essentiels pour les data analysts, contrôleurs de gestion, consultants BI, chefs de projet data et toute profession nécessitant la gestion et l'analyse de grands volumes de données structurées.

Alternatives et ressources

En dehors de Power Query et Power BI, des solutions similaires incluent Tableau Prep, Knime, Talend Open Studio ou même les requêtes SQL dans un SGBD (PostgreSQL, MySQL, SQL Server).

Questions & Réponses

Le modèle en étoile place la table de faits au centre, entourée directement de tables de dimensions, ce qui simplifie la structure et la rapidité d’accès, mais introduit des redondances. Le modèle en flocon normalise les tables de dimensions en les décomposant, ce qui réduit la redondance et améliore l’intégrité des données, au prix d’une plus grande complexité et d’une performance potentiellement réduite.
Le modèle en étoile est recommandé pour les débutants ou les cas où la simplicité d’utilisation et la performance sont prioritaires. Il convient particulièrement quand il est acceptable d’avoir un peu de redondance et que la compréhension du schéma est plus importante que la normalisation complète des données.
Power Query permet de faire des jointures externes gauches (left join), externes droites (right join), internes (inner join) et externes complètes (full outer join). Le left join est utile pour conserver toutes les lignes de la table principale, inner join pour obtenir uniquement les correspondances, et full outer join pour les analyses de qualité de données où toutes les valeurs doivent être conservées.