La modélisation décisionnelle 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. Inmon 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.

 

La modélisation décisionnelle Top Down de Bill Inmon

Selon le point de vue d’Inmon, l’entrepôt de données est au centre de la « Corporate Information Factory », qui fournit un cadre logique pour une prestation de business intelligence (BI) et de gestion des affaires. La théorie et l’approche de Inmon soutient le fait qu’un entrepôt de données est :

  1. Orienté 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.
  2. Non-volatil : 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.
  3. 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.
  4. Variant dans le temps : Pour un système d’exploitation, les données mémorisées contiennent la valeur actuelle.

 

La méthodologie de conception top-down génère une vue dimensionnelles des données très cohérente à travers des data marts puisqu’ils sont tous chargés à partir du référentiel centralisé. La conception descendante s’est également avéré être résistante en ce qui concerne les changements dans les dimensions. La création de nouveaux magasins de données multi 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 un très gros projet avec un champ d’application très large. De plus, le coût et le temps nécessaire à la mise en œuvre 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 œuvre, ce qui expose à l’effet tunnel, contrairement à la méthode Agile.

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