Qu'est-ce qu'un cube de données ? Une exploration approfondie

Lorsque j'ai commencé à travailler avec des ensembles de données volumineux, j'ai rapidement rencontré un problème familier : des données fragmentées dispersées dans différents systèmes. Il n'existait aucun moyen simple d'analyser l'ensemble de ces données. J'avais besoin de comparer les tendances au fil du temps, entre les régions et par produit, mais les bases de données traditionnelles ne permettaient pas d'effectuer ce type d'analyse. C'est à ce moment-là que j'ai entendu parler des cubes de données et que j'ai commencé à étudier le concept. 

Dans ce guide, je vais vous expliquer les principes fondamentaux, la structure et l'importance des cubes de données. Pour obtenir des informations complémentaires, je vous recommande de suivre nos cours « Prise de décision basée sur les données dans SQL » et « Conception de bases de données ».

Qu'est-ce qu'un cube de données ?

Je vais définir l'idée et la replacer dans son contexte historique :

Définition et exemple

Les cubes de données sont des outils permettant de gérer des données multidimensionnelles dans le cadre de l'analyse de données, par exemple dans le domaine de l'intelligence économique. Contrairement aux structures de données plates traditionnelles, telles que les feuilles de calcul ou les bases de données relationnelles, les cubes de données permettent une exploration plus efficace d'ensembles de données complexes en trois dimensions ou plus.

Tout cela n'est souvent pas particulièrement évident pour l'analyste, je vais donc illustrer la notion de cube de données à l'aide d'un exemple. Je vais m'exprimer en tant qu'analyste BI :

Supposons que vous souhaitiez suivre les ventes d'un magasin de détail. Les données disponibles peuvent inclure le chiffre d'affaires et les quantités vendues, classées par critères tels que la période, le type de produit et l'emplacement du magasin. Un cube de données, qui est en réalité davantage un modèle logique ou conceptuel, organise vos données de manière à ce que l'outil BI que vous utilisez puisse rapidement générer des visualisations de n'importe quelle combinaison des dimensions que j'ai mentionnées. Par exemple, il peut être utilisé pour afficher le total des ventes par produit dans tous les magasins au cours d'une année spécifique.

Maintenant, imaginez que vous regardez un tableur avec les colonnes « Temps (mois) », « Type de produit », « Emplacement du magasin » et « Chiffre d'affaires ». Cette feuille de calcul ne représente pas un cube de données dans sa structure, mais elle pourrait être utilisée pour aider à créer des cubes de données ou à remplir un cube de données, où chaque ligne devient une cellule formée par la combinaison unique de l'heure, du type de produit et de l'emplacement du magasin, avec le chiffre d'affaires comme valeur à l'intérieur de cette cellule.

Dans un cube, ces éléments deviennent des dimensions:. En d'autres termes, chaque combinaison unique de temps × produit × emplacement renvoie à unecellule d' contenant le chiffre d'affaires ou la quantité, qui constituera un agrégat préenregistré et rapidement récupérable (nous y reviendrons plus tard).

Contexte historique et évolution

Les cubes de données ont commencé à se populariser dans les années 1990, lors de l'essor du stockage de données et de l'OLAP (traitement analytique en ligne). À l'époque, les entreprises avaient besoin de moyens plus rapides et plus interactifs pour analyser des volumes de données toujours plus importants. Les cubes de données ont répondu à ce besoin en organisant les informations dans des vues flexibles et multidimensionnelles qui ont considérablement facilité l'identification des tendances et des modèles.

À mesure que la technologie a évolué, les cubes de données ont également évolué. Ils se sont adaptés pour traiter des ensembles de données plus volumineux et plus complexes grâce à l'amélioration de la puissance de calcul, du stockage et du traitement parallèle. Aujourd'hui, les cubes de données ne sont plus limités aux systèmes traditionnels sur site. Ils sont désormais largement intégrés dans les plateformes d'analyse basées sur le cloud. Cela permet un traitement en temps réel et des informations évolutives à la demande pour répondre aux besoins actuels en matière de veille stratégique.

Composantes d'un cube de données

Il est essentiel de décomposer les composants principaux des cubes de données afin de bien comprendre leur fonctionnement. Vous trouverez ci-dessous des exemples de chaque composant.

Dimensions

Les dimensions sont les attributs catégoriels qui définissent la structure d'un cube de données. Vous pouvez utiliser les dimensions pour classer et filtrer vos données en fonction de différents segments. 

Voici quelques exemples courants de dimensions utilisées dans les cubes de données :

• Heure : La dimension temporelle comprend la hiérarchie telle que les années, les trimestres, les mois ou les jours. Par exemple, un cube de ventes au détail peut permettre d'analyser les chiffres de vente par mois (janvier, février, etc.) ou par année (2023, 2024).
• Géographie : Cette dimension inclut des niveaux tels que le pays, l'État, la ville ou l'emplacement du magasin, ce qui permet d'effectuer des comparaisons régionales. Par exemple, une entreprise peut analyser ses performances commerciales par région (Amérique du Nord, Europe) ou par ville (New York, Londres).
• Produit : Cette dimension regroupe les données par gammes de produits ou articles spécifiques afin de mieux classer les ventes. Par exemple, un magasin d'électronique pourrait diviser ses ventes en catégories telles que smartphones, ordinateurs portables et accessoires afin de déterminer les produits les plus vendus.

Mesures

Les mesures sont les points de données quantitatives stockés dans le cube afin de fournir des informations. Vous pouvez agréger ces valeurs numériques à l'aide d'opérations mathématiques telles que la somme, la moyenne, le nombre ou le maximum.

Voici quelques exemples de mesures que vous pourriez rencontrer : 

• Chiffre d'affaires : Total des revenus générés par les ventes.
• Unités vendues : Le nombre de produits vendus.
• Marges bénéficiaires : Il s'agit de la différence entre le chiffre d'affaires et les coûts liés à la vente des produits.

Hiérarchies

Les hiérarchies organisent les dimensions en niveaux qui facilitent l'analyse avancée grâce à des opérations telles que l'exploration et la synthèse. En structurant les dimensions de manière hiérarchique, vous pouvez naviguer depuis des résumés simples vers des vues plus détaillées des données. Voici quelques exemples de hiérarchies :

• Une hiérarchie peut être constituée de l'année, du trimestre, du mois et du jour dans la dimension temporelle. Par conséquent, vous pouvez approfondir votre analyse jusqu'aux détails les plus fins, par exemple en passant des chiffres de vente annuels à une ventilation mensuelle.
• Dans la dimension géographique, une hiérarchie pourrait être Pays > État > Ville > Magasin. Par conséquent, vous pouvez agréger des données, par exemple en additionnant les ventes de chaque magasin, afin d'obtenir un total pour toute la ville.

La structure d'un cube de données

Examinons comment un cube de données est construit et pourquoi sa structure facilite considérablement l'analyse.

Modélisation multidimensionnelle

Imaginez un cube de données comme une feuille de calcul en 3D où chaque axe représente une manière différente d'examiner vos données, telle que l'heure, le lieu ou le type de produit. Cette configuration vous permet d'explorer des ensembles de données complexes sous plusieurs angles à la fois.

Par exemple, imaginez que vous analysez les ventes au détail. Votre cube peut contenir :

• Le temps en tant que dimension (mois ou trimestres).
• La géographie constitue la deuxième dimension (régions ou villes).
• La catégorie de produit en tant que troisième dimension (électronique, habillement, etc.).

Les avantages de la modélisation multidimensionnelle sont les suivants.

• Navigation intuitive : Vous pouvez découper et analyser les données, zoomer sur des régions, des périodes ou des produits spécifiques, sans modifier la structure globale.
• Recherche efficace : Étant donné que les cubes de données stockent souvent des résumés précalculés, les requêtes complexes renvoient des résultats en quelques secondes.
• Flexibilité : Vous pouvez explorer les détails (tels que les ventes quotidiennes) ou obtenir une vue d'ensemble (telles que les tendances annuelles), selon vos besoins.

Visualisation de cubes de données

Je vais visualiser le cube de données afin de vous aider à comprendre sa structure et à interpréter les données qu'il contient. Vous trouverez ci-dessous une représentation simplifiée d'un cube de données 3D :

Dans le schéma ci-dessous :

• L'axe X représente la dimension temporelle (année > trimestre > mois).
• L'axe Y représente la dimension géographique (pays, état, ville).
• L'axe Z représente la dimension du produit (Catégorie > Type).

Exemple de représentation d'un cube de données. Source : Maîtriser les opérations de revenus

Vous pouvez interpréter le cube de données ci-dessus comme suit :

• Veuillez sélectionner les dimensions : Sélectionnez la combinaison de dimensions que vous souhaitez analyser. Par exemple, les ventes de produits électroniques (produit) au Canada (pays) au cours du premier trimestre 2023 (période).
• Mesures prioritaires : Extrayez et interprétez les données stockées dans la cellule d'intersection, telles que le chiffre d'affaires total ou le chiffre d'affaires moyen.
• Effectuer des opérations : Découpez le cube pour analyser des dimensions spécifiques ou découpez-le en dés pour afficher un sous-ensemble de données.

Pourquoi utiliser des cubes de données ?

Voici les raisons pour lesquelles les cubes de données sont utilisés :

Amélioration de l'organisation des données

Comme je l'ai mentionné précédemment, les cubes de données permettent de donner un sens à des informations complexes en les classant en couches claires. Cela facilite l'accès aux données et leur analyse à partir des bases de données.

Amélioration des performances des requêtes

Les cubes de données sont conçus pour répondre rapidement aux questions, car ils stockent des résumés précalculés et utilisent un indexage avancé. Cette structure permet une navigation rapide à travers les dimensions et les mesures. Par exemple, une requête visant à trouver les ventes trimestrielles de tous les magasins est exécutée presque instantanément, car le cube de données contient déjà ces agrégats précalculés. J'ai commencé à en parler tout à l'heure, et c'est vraiment l'un des points essentiels, à mon avis. 

Exploration simplifiée des données

Les cubes de données permettent également l'exploration interactive des données grâce à des opérations telles que le découpage et le segmentage. Le découpage vous permet de vous concentrer sur une dimension spécifique, comme l'examen des ventes d'un seul mois. En revanche, le découpage en cubes vous permet de visualiser simultanément des données sous plusieurs dimensions, telles que les ventes par catégorie de produits à New York au mois de janvier. 

Par exemple, vous pouvez commencer une analyse avec les ventes annuelles, approfondir votre analyse en examinant les performances trimestrielles, puis segmenter par région pour une catégorie de produits spécifique.

Évolutivité et flexibilité

Les cubes de données sont conçus pour évoluer en fonction de vos besoins. Ils gèrent efficacement les grands ensembles de données, en particulier lorsqu'ils sont associés à des outils modernes tels que le stockage dans le cloud ou les plateformes de mégadonnées. Vous pouvez facilement importer de nouvelles données, ajouter des dimensions personnalisées et configurer des mesures qui correspondent exactement aux besoins de votre entreprise en matière de suivi.

Imaginez que vous dirigez une boutique en ligne en pleine expansion. À mesure que vous élargissez votre gamme de produits, que vous vous implantez dans de nouvelles régions ou que vous ajoutez des données plus récentes, votre cube de données peut évoluer avec vous, sans perturber les rapports et les informations sur lesquels vous vous appuyez déjà.

Défis et considérations

Bien que les cubes de données soient utiles pour analyser vos ensembles de données, ils présentent différents défis. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des problèmes connus.

Complexité de la conception

La création d'un cube de données n'est pas seulement une tâche technique, elle nécessite également une bonne compréhension de votre activité. Les complexités peuvent inclure les éléments suivants :

• Identification des dimensions et des mesures : Il n'est pas toujours évident de choisir les dimensions et les mesures appropriées. Vous devrez réfléchir attentivement à ce qui est réellement important.
• Équilibre entre granularité et performances : Un nombre excessif de dimensions ou de niveaux de détail peut rendre le cube trop volumineux et lent. Cependant, une simplification excessive de la conception peut également limiter son utilité.
• Logique métier : Pour intégrer des règles métier précises, telles que des hiérarchies ou des agrégations spécifiques, vous devrez planifier et collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes métier.

Stockage et entretien

Le travail avec des cubes de données présente certains défis, en particulier lorsque vos données augmentent. Il s'agit notamment des éléments suivants :

• Exigences élevées en matière de stockage : Étant donné que les cubes stockent des données pré-résumées, ils peuvent occuper beaucoup d'espace, en particulier lorsqu'il s'agit de nombreuses dimensions et couches de détails.
• Mises à jour régulières : Pour vous assurer que vos données restent à jour, vous devrez mettre à jour le cube régulièrement. Cela peut prendre du temps et solliciter votre système, en particulier si vous travaillez avec des ensembles de données volumineux.
• Optimisation des performances : Au fil du temps, il sera probablement nécessaire de surveiller les performances du cube. Cela implique d'ajuster certains paramètres, tels que l'indexation ou la manière dont les données sont réparties, afin de garantir une rapidité et une efficacité optimales.

Intégration avec les systèmes existants

Lorsque vous intégrez des cubes de données à des systèmes existants, vous pouvez rencontrer les difficultés suivantes :

• Problèmes de compatibilité : Les systèmes existants ou les formats de données non standardisés peuvent compliquer le processus d'intégration.
• Complexité ETL (Extraction, Transformation, Chargement) : L'alimentation du cube en données nécessite souvent des pipelines ETL avancés. Leurmise en place peut prendre du temps et nécessiter une maintenance régulière.
• Défis liés aux données en temps réel : Étant donné que les cubes traditionnels ne sont pas conçus pour les mises à jour en direct, vous pourriez avoir besoin d'outils supplémentaires ou de modifications pour travailler avec des données en temps réel.

Conclusion

Les cubes de données constituent un excellent moyen d'organiser et de comprendre des données complexes sous différents angles. Ils vous aident à repérer plus rapidement les tendances, à exécuter des requêtes plus efficacement et à explorer les informations en les découpant selon vos besoins. 

Si vous souhaitez approfondir vos compétences, je vous recommande de suivre notre cours Concepts de l'entrepôt de données afin d'apprendre les propriétés des entrepôts de données et comment intégrer des cubes de données à des systèmes existants, si votre rôle l'exige. Notre cours « Comprendre l'ingénierie des données » vous aidera également à acquérir des compétences en matière de maintenance et de traitement des données.