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Comprendre les aspects techniques derrière les projets de data visualisation

Comprendre les aspects techniques derrière les projets de data visualisation

jeudi 03 décembre 2015
Author: Chris Mason - BI Specialist Access Group

Comment aider quelqu’un qui souhaite visualiser ses données à comprendre tous les tenants et aboutissants pour réussir à mettre en place ses tableaux de bord permettant de retranscrire « une version unique de la vérité » ?

Ralph Kimball a réussi à définir les concepts qui entourent la business intelligence et en particulier la technique de "modélisation dimensionnelle" en faisant un parallèle avec les cuisines d’un restaurant.

Imaginez que vous ayez des sources de données multiples qui doivent toutes passer par un processus de normalisation. Pour faire en sorte qu’elles puissent être modélisées (regroupées en un ensemble cohérent pour pouvoir les utiliser en tant que ressource) et transférées dans un data warehouse, ces données doivent être transformées. Ce processus permettra aux données de pouvoir être interrogées via un outil de data visualisation.

Dans votre restaurant, les sources de données sont l’équivalent de fournisseurs en matière première.

1-    Le réfrigérateur est l’entrepôt de données
2-    La cuisine est l’endroit où les ingrédients sont transformés (l’équivalent d’un ETL Extract-Transform-Load) – Où la structure pour pouvoir interroger les données par la suite est définie.

Les utilisateurs finaux (clients) ne mettent jamais les pieds dans la cuisine. Il ne font que visiter le restaurant. Ce restaurant est l’endroit où les utilisateurs consomment de la données (un produit fini) via un outil de data visualisation. 

Pour que les données retranscrites dans l’outil de visualisation soient correctes, chaque composant et processus doit être complété correctement avec les outils appropriés. Il n’y a pas d’outil magique ou de bouton à presser qui puisse faire tout cela pour vous. Certains outils sont plus simples à utiliser que d’autres, certains ont plus de flexibilité que d’autres. Cependant, la science derrière les bonnes pratiques de Kimball est difficile à contourner. Il n’y a pas de raccourci miracle, malgré les promesses marketing – juste une bonne ou une mauvaise façon d’essayer d’arriver à la bonne solution, simple et peu couteuse à entretenir.

Si vous allez commencer un projet de visualisation de données et qu’il a des complications avec les sources et les formats, passez attentivement  en revue le restaurant qui vous approvisionne (par exemple : choisissez quelqu’un qui a de l’expérience en cuisine) Pour éviter de prendre le risque de servir du poulet cru à vos clients, laissez un vendeur expérimenté transpirer à votre place sous la toque de cuisinier.

Chris mason

Chris Mason
Head of BI Sales - Access UK

 

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