Glossaire

Agrégation : Partitionnement horizontal d'une relation selon des valeurs d'attributs suivi d'un regroupement par une fonction de calcul (somme, moyenne, minimum, maximum, comptage).

Attribut : Un fait décrivant chaque position d'une dimension.

Axe : Correspond à une dimension.

Cellule : Une donnée définie par une position de chaque dimension. Les cellules d'un hypercube peuvent être vides ou remplies. Lorsqu'un grand nombre de cellules sont vides, on parle de données éparses.

Cube : Le plus souvent, synonyme d'hypercube.

Data mart : Base de données orientée sujet mise à la disposition des utilisateurs dans un contexte décisionnel décentralisé.

Data Mining : Ensemble des technologies avancées susceptibles d'analyser l'information d'un Data Warehouse pour en tirer des tendances, pour segmenter l'information ou pour trouver des corrélations dans les données.

Data Surfing : Possibilité donnée à l'utilisateur de naviguer de manière ergonomique et intuitive dans un modèle multidimensionnel.


Dimension : Axe d'analyse associé aux indicateurs ; correspond le plus souvent aux sujets d'intérêt du Data Warehouse ; exemple ; dimension temporelle, dimension client...

Dimension (table de) : Table relationnelle stockant physiquement une dimension : les périodes, les clients...

Fait : Donnée numérique servant de base à la définition des indicateurs dans un modèle multidimensionnel. Attention, ce terme est parfois utilisé dans la littérature pour décrire plus généralement tout indicateur.

FASMI : Fast Analysis of Shared Multidimensional Information, ou analyse rapide d'information multidimensionnelle partagée. Ces cinq termes ont tous leur importance dans la définition de la technologie OLAP.

Forecasting : Technique consistant à prévoir le comportement d'une variable par rapport à ses attitudes passées.

Formule : C'est un hypercube virtuel, c'est à dire que les valeurs obtenues sont le plus souvent calculées à la volée mais non stockée dans la base de données.

Hiérarchie : Les positions d'une dimension organisées selon une série de relations 1-n en cascade. Cette organisation de données est comparable à un arbre logique, ou chaque membre n'a pas plus d'un père mais un nombre quelconque d'enfants.

Hypercube : Une construction multidimensionnelle formée de la conjonction de plusieurs dimensions. Chaque cellule est définie par un seul membre de chaque dimension.

Infocentre opérationnel : Collection de données destinées à l'aide à la décision orientées sujet, intégrées, volatiles, actuelles, organisées pour le support d'un processus de décision ponctuel, en support à une activité particulière...

MDB : Multidimensional DataBase. Permet le stockage, le traitement et la restitution de données multidimensionnelles.

Mesure : Un hypercube, le plus souvent de type entier ou décimal, structuré par des dimensions. Salaire, Prix, Quantité, Coût sont des mesures classiques.

Modèle de données : Schéma d'une base. Le modèle décrit les tables, les attributs, les clés, les contraintes d'intégrité. Le modèle relationnel décrit des tables à deux dimensions (ligne et colonne).
Le modèle multidimensionnel ne limite pas le stockage des don nées dans l'espace.

Modèle dimensionnel (ou multidimensionnel) : Technique de modélisation consistant à modéliser une base décisionnelle à partir de l'identification des faits à analyser et des dimensions d'analyses qui leurs sont associées.

Modèle en étoile : Technique de modélisation dimensionnelle, consistant à distinguer physiquement les tables de faits des tables de dimensions. La table de faits est placée au centre du modèle, les tables de dimensions gravitant autour.
Ce modèle représente visuellement une étoile.

Modèle en flocon : Technique de modélisation dimensionnelle, dérivée de la modélisation en étoile, dont la représentation visuelle s'apparente à un flocon. Dans ce modèle, les tables de dimensions sont dénormalisées, c'est-à-dire dénuées de redondances.

Modèle relationnel : Technique de modélisation consistant à décomposer une base de données en entité et en relations corrélant ces entités.

Multicube : Une construction multidimensionnelle formée de plusieurs hypercubes partageant certaines dimensions.

Multidimensionnel : Structure de données ayant au moins trois dimensions indépendantes.

Niveau hiérarchique : Au sein d'une hiérarchie, les positions sont en général organisées en niveaux. Les positions d'un même niveau correspondent à une classification précise. Par exemple, on peut concevoir une dimension "temps", pour laquelle les jours sont au niveau 1, les mois au niveau 2 et les années au niveau 3.

OLTP (On Line Transactionnel Processing) : Type d'environnement de traitement de l'information dans lequel une réponse doit être donnée dans un temps acceptable et consistant.


Relation : Une relation entre les positions de deux dimensions distinctes permet d'effectuer facilement des calculs à la volée pour définir de nouvelles formules.

SGBDR : Système de Gestion de Base de Données Relationnelle. Equivalent de RDBMS.

SIAD (Système Interactif d'Aide à la Décision) : Environnement permettant de stocker et de structurer l'information décisionnelle. Ce terme désigne souvent les bases de données multidimensionnelles. L'arrivée des concepts de Data Warehouse fait perdre de l'importance à ce terme, qui fait fortement référence à une technologie spécifique (et qui n'a pas d'équivalent en anglais).

Schéma en étoile : Arrangement de tables dans une base de données relationnelle. Au centre, on trouve la table de faits, dont les colonnes constituent les mesures du multidimensionnel. Les branches de l'étoile qui rayonnent à partir de la table de fait correspondent aux dimensions. Le modèle conceptuel de données permet de retrouver cette forme en étoile.