Dans ma série “je dépile mes posts du PASS Summit”, je vais vous parler de la session de Marco Russo à laquelle j’ai assisté.

Le sujet est la modélisation décisionnelle en OLAP ou Vertipaq et la façon de le présenter très pragmatique.
Marco Russo a simplement pris des scénarios décisionnels usuels et les a modélisé en multidimensionnel et en tabulaire.

Evidemment, une introduction claire a été faite rappelant les différences entre les 2 modèles (requêtage, modélisation, exécution, etc.).
J’ai retenu (entre autres) cette phrase de Marco :

Both Data Modeling will live side by side a long time

Je vous renvoie vers mes précédents articles sur le BISM pour plus d’infos.

Les exemples de modélisation présentés :

• calcul de stock
• nouveaux clients
• matrice de transition (exploitation des changements d’une SCD)
• classification ABC

Je ne vais pas vous refaire les démonstrations dans ce post mais il est apparu assez évidemment que Vertipaq, Tabular et DAX forme un trio simplifiant grandement la modélisation.

Certes, les scénarios ont été choisis en conséquence car la conclusion n’est pas de dire que le modèle tabulaire est meilleur. Il est différent et apporte de grandes simplifications dans de nombreux cas d’analyse. (je vous renvoie vers le blog de Marco).

J’ai aimé :

• la simplicité intellectuelle de la modélisation Tabulaire (on réfléchit comme un utilisateur d’Excel)
• Approche “Think as entities”
• les raccourcis du langage DAX qui réduit la taille du code des mesures calculées

Pour aller plus loin

Je vous invite à vous inscrire aux Journées SQL Server à Paris les 12 et 13 décembre. 2 sessions seront consacrées à la modélisation de solutions décisionnelles.

La première par François Jehl qui reprend le sujet de Marco Russo sur les différences entre Tabulaire et Multidimensionnel

S122 – Décider entre Tabular ou Multidimensional pour un projet Analysis Services

La seconde par Florian Eiden (je l’assisterai comme co-speaker sur le sujet) sur la modélisation dimensionnelle de façon plus générale.

S221 – Modélisation dimensionnelle : le fondement du DataWarehouse

See you in Paris.