Diagrammes multidimensionnels

Un diagramme multidimensionnel de données fournit une représentation graphique de votre base de données d'entrepôt de données ou de magasin de données, et vous aide à identifier les faits et dimensions qui seront utilisés pour construire ses cubes.

Les valeurs numériques ou mesures telles que le total des ventes, le montant des budgets où les coûts constituent les faits d'une société, tandis que la zone de couverture d'une société, en termes géographique ou temporel ou en termes de type d'activités, constituent les dimensions de la société. Le diagramme multidimensionnel montre les faits, entourés par leurs dimensions, qui seront utilisés pour remplir les cubes destinés à la gestion, la consultation et l'analyse des informations de l'entreprise ainsi qu'à l'établissement de rapports d'activité. Dans l'exemple suivant, le fait Ventes est entouré par les dimensions Produit, Temps, Client et Magasin pour permettre l'analyse des ventes par n'importe lequel de ces critères :

PowerAMC met en correspondance les faits et les dimensions et leurs tables de bases de données opérationnelles d'origine pour permettre le remplissage des cubes (voir Correspondances de données opérationnelles-data warehouse (entrepôt de données)).

• Objets du diagramme multidimensionnel
  PowerAMC prend en charge tous les objets nécessaires pour construire des diagrammes multidimensionnels.
• Identification des tables de fait et de dimension
  Lorsque vous modélisez un entrepôt de données (data warehouse), vous devez pouvoir identifier celles de vos tables et vues qui représentent des faits (contenant des valeurs numériques telles que des chiffres de ventes, chiffres d'affaires ou budgets) et des dimensions (permettant d'agréger ces chiffres, comme par exemple par région, par date, par client ou par produit). PowerAMC peut identifier le type multidimensionnel d'une table en analysant les références qui lui sont attachées, les tables ou vues enfant sont alors identifiées comme des candidats au statut de table de fait et les tables et vues parent sont identifiées comme des candidates au statut de table de dimension.
• Génération de cubes
  PowerAMC permet de générer des faits et des dimension à partir de vos tables opérationnelles afin de créer un diagramme multidimensionnel qui représente un cube. La génération va créer des correspondances entre vos objets opérationnels et de data warehouse comme base pour les scripts d'extraction ou en préparation pour la génération d'un univers BusinessObjects.
• Faits (MPD)
  Les faits définissent le sujet principal des données à analyser et la façon dont elles sont calculées. Les ventes, coûts, horaires, chiffres d'affaire et budgets sont des exemples de faits. Les faits contiennent une liste de mesures, qui représentent les données numériques, et sont entourés par les dimensions, qui contrôlent la façon dont les données seront analysées.
• Dimensions (MPD)
  Une dimension est un axe d'analyse au sein d'une structure multidimensionnelle. Les dimensions classique pour une base de données de ventes incluent l'heure, la région, le service et le produit.
• Associations (MPD)
  Une association connecte un fait à la dimension qui le définit.
• Correspondances de données opérationnelles-data warehouse (entrepôt de données)
  L'utilisation d'entrepôts de données requiert l'extraction, la transformation et le chargement des données depuis des systèmes opérationnels vers une base de données d'entrepôt de données. Vous pouvez créer des correspondances entre les données opérationnelles et les données d'entrepôt de données et entre les données d'entrepôt de données et les cubes OLAP. Pour passer en revue ou éditer ces correspondances, ouvrez votre diagramme multidimensionnel puis sélectionnez Outils > Editeur de correspondances.
• Génération de scripts d'extraction de data warehouse
  Vous pouvez modéliser des structures de données opérationnelles et de data warehouse dans des MPD, et spécifier les correspondances entres les sources de données opérationnelles et le data warehouse afin de générer des scripts d'extraction destinés à remplir le data warehouse de données opérationnelles.
• Génération des données de cube
  Vous pouvez mettre en correspondance des tables physiques (y compris les tables de type dimension ou fait) avec des dimensions de cube ou des mesures de cube dans des bases de données OLAP, et utiliser ces correspondances afin de générer des données de cube dans des fichiers texte destinés à être chargés par des moteurs OLAP. Lorsque vous utilisez la commande Régénérer les cubes afin de créer des cubes et des dimensions à partir des tables de fait et de dimension, les correspondances entre les tables source et les objets OLAP sont automatiquement créées.