Tables de faits et tables de dimensions : Power BI

Dans Power BI, les tables de faits et de dimensions jouent un rôle crucial dans l’organisation et l’analyse des données. En comprenant bien la différence entre ces deux types de tables, vous pouvez construire un modèle de données efficace et prendre des décisions commerciales plus éclairées à partir de vos données.

Dans cet article, nous commencerons par établir une solide compréhension des tables de faits et de dimensions, puis nous explorerons les différences entre elles.

Qu’est-ce qu’une table de faits ?

Une table de faits est la table centrale de votre modèle de données. Elle contient des clés étrangères qui font référence aux clés primaires de vos tables de dimension. Chaque clé étrangère correspond à des valeurs de clé primaire spécifiques dans une table de dimension.

Les tables de faits peuvent également contenir des données numériques que vous pouvez utiliser pour effectuer des calculs dans le cadre de votre analyse. Ces calculs permettent de prendre des décisions commerciales en connaissance de cause. Par exemple, vous pouvez inclure des commandes de vente et des tables de journaux dans une table de faits.

Qu’est-ce qu’une table de dimension ?

Les tables de dimensions contiennent des données qui fournissent un contexte et des descriptions aux tables de faits. Ces tables sont généralement plus petites que la table des faits et contiennent des clés primaires ainsi que des valeurs d’éléments distincts. Les clés primaires sont des éléments spécifiques qui permettent l’identification unique de chaque ligne de votre table.

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Par exemple, vous pouvez avoir une table de dimensions qui inclut les noms des produits et leurs étiquettes, la table de données pour votre modèle Power BI, les emplacements des magasins, ou même les codes pin.

Différence entre les tables de faits et les tables de dimensions

Les différences entre les tables de données et les tables de dimensions ne se limitent pas à leur taille. Voici les principales différences entre les deux tables :

  1. En ce qui concerne les données qu’elles contiennent, les tables de faits fournissent des informations sur la granularité des données, telles que les ventes quotidiennes d’un magasin. En revanche, les tables de dimensions offrent un contexte aux données de la table des faits. Par exemple, des informations sur le client qui effectue les achats.
  2. Les tables de faits constituent la base de vos mesures d’analyse de données, telles que les ventes quotidiennes totales. Les tables de dimensions les complètent et servent de filtres utiles. Par exemple, vous pouvez les utiliser pour déterminer si les ventes sont réparties uniformément entre les magasins ou si elles proviennent de seulement 70 % d’entre eux.
  3. Les tables de faits manquent de hiérarchie. Les tables dimensionnelles, en revanche, ont une hiérarchie. Par exemple, la table dimensionnelle des clients peut être liée à des niveaux inférieurs avec des détails tels que les noms, les courriels et les numéros de téléphone.
  4. Les clés primaires des tables de faits sont mises en correspondance avec les clés étrangères des tables de dimensions. Cependant, chaque table de dimension possède une clé primaire distincte qui identifie chaque enregistrement de manière unique.
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Les tables de faits et les tables de dimensions sont importantes

Il est essentiel de définir clairement la différence entre les tables de faits et les tables de dimensions dans Power BI pour construire un modèle de données efficace. Comprendre les distinctions entre les deux vous aidera également à décider quelle table convient le mieux à l’agrégation des données et laquelle est la meilleure pour le filtrage.

Une bonne maîtrise des différents composants de Power BI peut faire toute la différence dans l’analyse de vos données.

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