Quels sont les modèles de conception des entrepôts de données ?
Conception ascendante
Dans l'approche ascendante, les datamarts sont d'abord créés pour fournir des capacités de reporting et d'analyse pour des processus d'entreprise spécifiques. Ces marts de données peuvent ensuite être intégrés pour créer un entrepôt de données complet. L'architecture du bus de l'entrepôt de données est principalement une implémentation du "bus", une collection de dimensions et de faits conformes, qui sont des dimensions partagées (d'une manière spécifique) entre les faits de deux ou plusieurs marts de données.

Conception descendante
L'approche descendante est conçue à l'aide d'un modèle de données d'entreprise normalisé. Les données "atomiques", c'est-à-dire les données les plus détaillées, sont stockées dans l'entrepôt de données. Des marts de données dimensionnels contenant les données nécessaires à des processus d'entreprise spécifiques ou à des départements spécifiques sont créés à partir de l'entrepôt de données.

Conception hybride
Les entrepôts de données ressemblent souvent à l'architecture en étoile. Les systèmes existants qui alimentent l'entrepôt comprennent souvent la gestion de la relation client et la planification des ressources de l'entreprise, qui génèrent de grandes quantités de données. Pour consolider ces différents modèles de données et faciliter le processus d'extraction-transformation-chargement, les entrepôts de données utilisent souvent un magasin de données opérationnel, dont les informations sont analysées dans l'entrepôt de données proprement dit. Pour réduire la redondance des données, les grands systèmes stockent souvent les données de manière normalisée. Des marts de données pour des rapports spécifiques peuvent ensuite être construits au-dessus de l'entrepôt de données.

Une base de données d'entrepôt de données hybride est conservée sous une troisième forme normale afin d'éliminer la redondance des données. Une base de données relationnelle normale n'est toutefois pas efficace pour les rapports de veille stratégique où la modélisation dimensionnelle est prédominante. De petites bases de données peuvent rechercher des données dans l'entrepôt consolidé et utiliser les données filtrées et spécifiques pour les tables de faits et les dimensions requises. L'entrepôt de données constitue une source unique d'informations à partir de laquelle les marts de données peuvent être lus, ce qui permet d'obtenir un large éventail d'informations commerciales. L'architecture hybride permet de remplacer l'entrepôt de données par un référentiel de gestion des données de référence dans lequel pourraient résider des informations opérationnelles (non statiques).

Les composants de modélisation de la voûte de données suivent une architecture en étoile. Ce style de modélisation est une conception hybride, composée des meilleures pratiques de la troisième forme normale et du schéma en étoile. Le modèle du coffre-fort de données n'est pas une véritable troisième forme normale et enfreint certaines de ses règles, mais il s'agit d'une architecture descendante avec une conception ascendante. Le modèle de la chambre forte est conçu pour être strictement un entrepôt de données. Il n'est pas conçu pour être accessible à l'utilisateur final, ce qui, une fois construit, nécessite toujours l'utilisation d'un data mart ou d'une zone de validation basée sur un schéma en étoile à des fins commerciales.
* Approche ascendante : Soutenir les f
What are data warehouses design patterns
Bottom-up design
In the bottom-up approach, data marts are first created to provide reporting and analytical capabilities for specific business processes. These data marts can then be integrated to create a comprehensive data warehouse. The data warehouse bus architecture is primarily an implementation of "the bus", a collection of conformed dimensions and conformed facts, which are dimensions that are shared (in a specific way) between facts in two or more data marts.[25]

Top-down design
The top-down approach is designed using a normalized enterprise data model. "Atomic" data, that is, data at the greatest level of detail, are stored in the data warehouse. Dimensional data marts containing data needed for specific business processes or specific departments are created from the data warehouse.[26]

Hybrid design
Data warehouses (DW) often resemble the hub and spokes architecture. Legacy systems feeding the warehouse often include customer relationship management and enterprise resource planning, generating large amounts of data. To consolidate these various data models, and facilitate the extract transform load process, data warehouses often make use of an operational data store, the information from which is parsed into the actual DW. To reduce data redundancy, larger systems often store the data in a normalized way. Data marts for specific reports can then be built on top of the data warehouse.

A hybrid DW database is kept on third normal form to eliminate data redundancy. A normal relational database, however, is not efficient for business intelligence reports where dimensional modeling is prevalent. Small data marts can shop for data from the consolidated warehouse and use the filtered, specific data for the fact tables and dimensions required. The DW provides a single source of information from which the data marts can read, providing a wide range of business information. The hybrid architecture allows a DW to be replaced with a master data management repository where operational (not static) information could reside.

The data vault modeling components follow hub and spokes architecture. This modeling style is a hybrid design, consisting of the best practices from both third normal form and star schema. The data vault model is not a true third normal form, and breaks some of its rules, but it is a top-down architecture with a bottom up design. The data vault model is geared to be strictly a data warehouse. It is not geared to be end-user accessible, which, when built, still requires the use of a data mart or star schema-based release area for business purposes.
* Bottom-Up approach: Supporting f