L’approche méthodologique pour la réalisation de solutions de Data Warehouse dépend de l’organisation de l’entreprise, du type d’utilisateurs, de l’objectif visé et de l’architecture technique du système. Pour télécharger le texte complet et obtenir plus d’informations, cliquez ICI
Au fil du temps, différentes approches ont été suggérées pour la réalisation des projets, puis revisitées grâce au bagage d’expériences accumulées par diverses Organisations. On parle donc d’approche top-down, approche bottom-up, approche incrémentale, correspondant à différentes topologies de Data Warehouse (Enterprise Data Warehouse, Data Mart, Multi-tier Warehouse). Approche top downL’approche top-down est celle qui prévoit une mise en œuvre extensive du système, dont la conception originale examine dès le début toutes les principales zones d’intérêt de l’entreprise. On parle ici d’Enterprise Data Warehouse, qui peut être ensuite subdivisé en un ensemble de Data Marts, pour des raisons techniques et organisationnelles. Les Data Marts dépendants constituent un sous-ensemble de données d’entreprise hautement spécialisées par zones d’intérêt ou départements. Le point faible de cette approche théoriquement rigoureuse réside dans la difficulté de gestion d’un projet global, qui risque de paralyser l’activité et de fournir des résultats trop tardifs.Approche bottom-upL’approche bottom-up prévoit une mise en œuvre non coordonnée dans laquelle chaque Data Mart est réalisé pour répondre à un besoin spécifique d’information d’un utilisateur départemental. Dans ce cas, l’Enterprise Data Warehouse est le résultat de l’ensemble des Data Marts indépendants, qui s’alimentent directement à partir des systèmes opérationnels. L’avantage de cette approche pragmatique est d’obtenir des résultats utiles pour l’utilisateur dans un laps de temps limité avec des coûts directs relativement contenus. En revanche, en l’absence d’une vision globale initiale, le risque est de réaliser des segments non intégrables entre eux, qui génèrent probablement des îlots d’information en partie redondants et non cohérents dans les résultats.Approche « incrémentale »L’approche « incrémentale » combine les avantages des deux approches décrites ci-dessus. À la base de cette approche, aussi appelée dans la littérature approche « fédérée », se trouve la création d’un modèle d’information commun. À partir du modèle d’information commun, des modèles de données pour l’Enterprise Data Warehouse et/ou les Data Marts sont développés de manière cohérente ; ces derniers peuvent être soit dépendants, soit indépendants. La mise en œuvre prévoit de mutualiser entre plusieurs projets de Data Mart les processus d’acquisition de données à partir des systèmes source. Le résultat des processus d’acquisition est centralisé sur des zones de stockage communes (dites zones de staging) où les processus de transformation ultérieurs sont réalisés. Les zones communes de staging sont des zones techniques, non accessibles à l’utilisateur final, utilisées pour acquérir et traiter les données servant à alimenter à la fois l’Enterprise Data Warehouse et les Data Marts. Le modèle d’information commun et l’utilisation des zones de staging minimisent les problèmes d’intégration entre Data Marts. La mise en œuvre des solutions pour les utilisateurs est plus rapide que dans l’approche top-down, car il n’est pas nécessaire d’avoir un modèle de données d’entreprise entièrement conçu a priori, mais celui-ci est réalisé via un processus itératif de définition de zones thématiques d’intérêt prioritaire. Évidemment, la gestion centralisée de la documentation commune nécessite des architectures de développement de type groupware et réduit dans une certaine mesure l’autonomie (et l’anarchie) des groupes individuels. REPRODUCTION INTERDITE
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