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Comprendre les modèles en étoile et en flocon de neige dans Power BI

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Chapitre 2 Leçon 5
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Apprenez les distinctions fondamentales entre le modèle en étoile et le modèle en flocon de neige dans Power BI afin d’optimiser vos scénarios de modélisation de données pour des analyses robustes et intuitives.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous explorons en détail deux principaux schémas de modélisation de données employés dans Power BI : le modèle en étoile et le modèle en flocon de neige. Le modèle en étoile constitue la structure la plus classique en Business Intelligence : une table de faits centrale est reliée à de multiples tables de dimensions, facilitant ainsi la génération de rapports et l’exécution d’analyses efficaces. Vous découvrirez comment une table centrale peut s’alimenter dynamiquement à partir de plusieurs dimensions sans limitation du nombre de branches, simplifiant l’accès et l’interprétation des données.


Le modèle en flocon de neige va plus loin en intégrant des relations entre les dimensions elles-mêmes, certaines devenant des sous-dimensions ou des tables hybrides. Nous abordons les spécificités de cette organisation, ses avantages en termes de granularité et ses impacts sur la navigation dans le modèle. À travers des exemples concrets dans Power BI, cette leçon vous permet de visualiser, construire et relier les différentes tables pour illustrer à la fois la logique structurelle et l’importance de bien nommer les vues et schémas pour une utilisation optimale.


Enfin, cette leçon pose les bases de la conception de modèles en constellation pour des architectures encore plus avancées. Elle développe les implications de la notion de fait et de dimension, démontrant leur caractère relatif selon le contexte d’usage, ce qui renforce la compréhension des logiques analytiques modernes avec Power BI. Ces connaissances sont essentielles pour tout professionnel amené à concevoir ou gérer des modèles de données complexes.

Objectifs de cette leçon

Comprendre les concepts de modèles en étoile et en flocon de neige, savoir identifier les différences structurelles entre ces deux approches, et apprendre à les matérialiser dans Power BI pour améliorer la lisibilité et la performance de vos analyses de données.

Prérequis pour cette leçon

Une connaissance de base de Power BI et des notions élémentaires en modélisation de données (tables, relations, clés).

Métiers concernés

Les data analysts, chefs de projet BI, développeurs Power BI, architectes de données et consultants décisionnels sont les métiers principalement concernés par la maîtrise de ces concepts.

Alternatives et ressources

D’autres outils d’analyse et de modélisation de données tels que Tableau, Qlik Sense, Google Data Studio, ou des solutions SQL Server Analysis Services (SSAS) peuvent aussi être utilisés pour concevoir ces modèles.

Questions & Réponses

Un modèle en étoile se construit autour d’une table de faits centrale alimentée par plusieurs tables de dimensions. Cette conception permet une organisation claire et rapide pour l’analyse en croisant différentes dimensions (produits, clients, pays, etc.) avec les faits observés.
Le modèle en étoile relie directement toutes les dimensions à la table de faits centrale, alors que le modèle en flocon de neige introduit des sous-dimensions, créant plusieurs niveaux de relations hiérarchiques entre dimensions et faits, ce qui augmente la complexité mais offre des structures plus normalisées.
La distinction entre table de fait et table de dimension dépend du point de vue : une table peut être considérée comme une dimension dans certaines relations, et comme un fait dans d’autres. Cela varie notamment selon la clé de jonction utilisée et le contexte analytique.