Power BI - Théorie sur le modèle en étoiles Tutoriels

Découvrez la théorie sur le modèle en étoiles dans Microsoft 365 pour une meilleure compréhension de la modélisation de données.
Dans cette vidéo, vous apprendrez les concepts clés du modèle en étoiles et comment l'appliquer dans Power BI pour une analyse plus efficace.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir les tables de faits et les dimensions appropriées pour votre modèle de données et éviter les erreurs courantes liées à la modélisation de données.
Cette vidéo s'adresse à tous les utilisateurs de Microsoft 365, du niveau débutant à intermédiaire.
Retenez cette technique pour une modélisation de données efficace et une analyse plus approfondie.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de comprendre l'importance de la gestion des données dans les bases de données, en particulier à travers la création d'un modèle en étoile. Nous allons explorer comment éviter la redondance des informations et optimiser le stockage des données.

Chapitres :

  1. Introduction à la gestion des données
    Dans cette section, nous allons aborder une notion essentielle de la gestion des bases de données : l'utilisation des relations entre les tables. Nous allons nous concentrer sur la création d'un modèle en étoile, un concept que vous avez peut-être déjà rencontré si vous avez travaillé avec des bases de données.
  2. Problèmes de redondance dans les données
    Lors de l'examen d'une table, comme celle des festivals, il est fréquent de constater la répétition des mêmes informations, telles que les régions, les communes et les codes postaux. Par exemple, pour un festival à Paris, la région serait Île-de-France, tandis qu'à Lyon, elle serait Auvergne-Rhône-Alpes. Cette redondance peut entraîner des problèmes, notamment : - Pollution visuelle sur le tableau, rendant les données difficiles à lire. - Augmentation du volume de données à stocker, ce qui peut alourdir les rapports.
  3. Optimisation des données
    Pour éviter la répétition des informations, il est possible d'isoler uniquement le code postal et de créer une table distincte qui stocke les détails de chaque code postal. Cela permet de réduire la redondance et d'optimiser le modèle de données. Voici les étapes à suivre : 1. Accéder à Power Query. 2. Dupliquer la table des festivals. 3. Isoler les colonnes d'intérêt : régions, communes et codes postaux. 4. Regrouper ou supprimer les doublons. 5. Dans la table de base, supprimer les colonnes de région et de commune, en conservant uniquement le code postal.
  4. Création d'un modèle en étoile
    En suivant ces étapes, nous pouvons créer un modèle en étoile où une table centrale est entourée de tables intermédiaires. Par exemple, une table pour la géolocalisation des communes et d'autres tables pour les thématiques et la périodicité des événements. Cela permet d'optimiser la normalisation des données et de réduire la redondance. En cas de besoin, il est possible de réimporter des informations, comme la région, dans la table principale.
  5. Conclusion et application
    Nous avons vu comment éviter la redondance dans les bases de données en créant un modèle en étoile. En appliquant ces concepts à notre propre modèle de données, nous pouvons améliorer l'efficacité et la clarté de nos rapports. La normalisation et l'optimisation des données sont essentielles pour une gestion efficace des informations.

FAQ :

Qu'est-ce qu'un modèle en étoile dans une base de données?

Un modèle en étoile est une structure de base de données où une table centrale est entourée de plusieurs tables de dimensions. Cela facilite l'analyse des données en permettant des requêtes rapides.

Pourquoi est-il important de réduire la redondance dans une base de données?

Réduire la redondance est crucial car cela diminue le volume de données à stocker, améliore la performance des requêtes et réduit les risques d'incohérences dans les données.

Comment Power Query peut-il aider dans la gestion des données?

Power Query permet d'importer et de transformer des données de manière efficace, facilitant ainsi la préparation des données pour l'analyse dans Excel ou Power BI.

Qu'est-ce que la normalisation et pourquoi est-elle utilisée?

La normalisation est le processus d'organisation des données pour minimiser la redondance. Elle est utilisée pour améliorer l'intégrité des données et faciliter leur gestion.

Quels sont les avantages d'utiliser un modèle en flocon?

Un modèle en flocon permet une meilleure organisation des données en normalisant les tables de dimensions, ce qui peut réduire la redondance et améliorer la flexibilité des requêtes.

Quelques cas d'usages :

Analyse des festivals

Utiliser un modèle en étoile pour analyser les données des festivals, en reliant les informations sur les régions, les communes et les codes postaux pour obtenir des insights sur la fréquentation et les tendances.

Optimisation des rapports

Appliquer la normalisation pour réduire la redondance dans les rapports de données, ce qui permet de générer des rapports plus légers et plus rapides à traiter.

Gestion des données géographiques

Créer une table de dimensions pour stocker les informations géographiques, permettant ainsi d'analyser les données en fonction de la localisation des événements.

Amélioration de la performance des requêtes

Utiliser Power Query pour transformer et préparer les données avant de les charger dans un modèle en étoile, ce qui améliore la performance des requêtes analytiques.

Suivi des thématiques d'événements

Développer un modèle en flocon pour suivre les thématiques des événements, permettant une analyse plus détaillée des tendances et des préférences des participants.

Glossaire :

Gestion de base de données

Ensemble des méthodes et techniques utilisées pour créer, gérer et manipuler des bases de données.

Modèle en étoile

Une architecture de base de données où une table centrale (fait) est reliée à plusieurs tables de dimensions, permettant une analyse rapide des données.

Redondance

La répétition inutile d'informations dans une base de données, ce qui peut entraîner une augmentation du volume de données et des problèmes de gestion.

Power Query

Un outil de Microsoft utilisé pour importer, transformer et préparer des données avant de les analyser dans Excel ou Power BI.

Normalisation

Le processus d'organisation des données dans une base de données pour réduire la redondance et améliorer l'intégrité des données.

Modèle en flocon

Une variante du modèle en étoile où les tables de dimensions sont normalisées, créant ainsi des tables intermédiaires.

Table centrale

La table principale dans un modèle de données qui contient les faits ou les mesures à analyser.

Table de dimensions

Les tables qui contiennent des attributs descriptifs liés aux faits dans la table centrale.

résultat(s)
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Je veux vous présenter aussi une notion
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qui est presque relative à la gestion
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de base de données qui justifie aussi
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l'utilisation de relations entre les tables.
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On va notamment parler de donner en
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tout cas de créer un modèle en étoile.
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Donc c'est un thème que vous avez
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peut-être déjà entendu si vous avez
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déjà fait de la base de données,
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le principe est assez simple,
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c'est que quand on va regarder notre table,
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par exemple, des festivals, on va se,
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on va remarquer qu'on va souvent
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répéter les mêmes informations,
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par exemple ici.
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Les régions, les communes et le code postal
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vont souvent se répéter à chaque fois que,
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par exemple,
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je vais t'en dans un festival à Paris,
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la région serait de France pour Lyon,
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ça sera Auvergne, Rhône-Alpes et cetera.
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Et donc en soi ça n'est pas
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tellement gênant d'avoir ça.
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C'est juste que ça peut générer
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quelques soucis entre guillemets.
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Le premier c'est que on va avoir
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potentiellement une pollution visuelle
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sur le tableau un puisque on va
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avoir à chaque fois des redondances
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d'information tout le temps pour la.
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Encore une fois là pour la,
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pour une commune donnée et donc rajouter.
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Des colonnes qui vont souvent se
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se répéter et l'autre élément,
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c'est que ça crée un volume de données
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assez important à stocker puisque tout
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ce qui est importé dans le rapport
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fera partie du poids du rapport,
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sauf si vous utilisez direct Query.
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Mais dans la majorité des cas,
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ça ne sera pas le cas et donc
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à partir de ce constat-là,
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on pourrait se dire que ce n’est pas forcément
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nécessaire à chaque fois de répéter,
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on pourrait très bien dire j'isole
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uniquement le code postal et je le lis.
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Du coup à Lyon et à Auvergne Rhône-Alpes.
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Voilà, c'est à dire une table à
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part qui stockerait uniquement.
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À chaque fois, le détail de chaque,
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chaque code postal et donc qu'est-ce
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que ça donnerait ?
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Eh bien, ici,
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j'irai dans Power Quéry et oui,
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on va y retourner.
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On va aller dupliquer la colonne
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la table, pardon des festivals,
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on va aller isoler tout ce qui nous
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intéresse, donc à savoir, les régions,
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les communes et le code postal.
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Donc comme on l'a vu ici,
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donc on par exemple, on fait soit regrouper,
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soit on supprime les doublons.
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Et ensuite,
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on va dans la colonne de base,
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dans la table de base.
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Supprimer les colonnes en question donc,
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à savoir la région et la commune.
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On va simplement garder le code postal
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et pourquoi on garde le code postal
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parce que ça va permettre dans notre
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modèle de données de gérer une relation,
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une liaison qui permettra du
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coup si on en a besoin,
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d'aller réimporter la région dans
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notre dans notre table principale.
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Et donc si on répète ça plusieurs fois,
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on va se retrouver.
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Avec alors oui,
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j'ai mis avec un peu d'imagination,
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donc on va se retrouver un peu avec.
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Y a une table centrale et des
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tables intermédiaires qui
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vont graviter autour, donc on peut très
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bien imaginer une table pour tout ce qui
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va être autour de la géolocalisation.
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Pour les communes, même pour les thématiques,
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puisque à chaque fois, chaque sous thème
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va correspondre à la même thématique,
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et même la périodicité.
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En quand on dit le mois de début,
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la date de début, et cetera,
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on pourrait potentiellement faire
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des optimisations par rapport à
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ça et donc on va se retrouver.
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Voilà avec un peu une étoile.
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Voyez que les branches d'une étoile,
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et même si on optimise la normalisation,
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on pourrait même recréer des tables.
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Ici intermédiaire qui aurait des
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dupliquer pour une fois les,
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les infos et donc on se retrouvait avec
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ce qu'on appelle un modèle en flocon,
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puisque du coup on aura encore des
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embranchements et donc allez voilà
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créer un flocon qui a dit que les
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informations n'étaient pas des poètes.
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Maintenant qu'on a vu ça,
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on va essayer de l'appliquer réellement
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dans notre propre modèle de données.

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