Tableaux de faits Vs. Tableaux de dimensions: Power BI

Dans Power BI, les tables de faits et de dimension jouent un rôle crucial dans l'organisation et l'analyse des données. Avec une compréhension claire de la différence entre ces deux types de tables, vous pouvez créer un modèle de données efficace et prendre des décisions commerciales plus éclairées à partir de vos données.

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

Qu'est-ce qu'une table de faits?

Une table de faits sert de table centrale dans votre modèle de données. Cette table contient des clés étrangères qui font référence à des clés primaires dans 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 votre analyse. De tels calculs aident à prendre des décisions commerciales éclairées. Par exemple, vous pouvez inclure des commandes client et des tables de journal dans une table de faits.

Qu'est-ce qu'un tableau de dimensions?

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

Par exemple, vous pouvez avoir une table de dimension qui inclut les noms de produits et leurs étiquettes, les 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 tables de faits et de dimension diffèrent de bien d'autres manières que leur taille. Voici la principale différence 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 dans un magasin. En revanche, les tables de dimension offrent un contexte sur les données de la table de faits. Par exemple, des informations sur le client effectuant les achats.
2. Les tableaux de faits constituent la base de vos métriques d'analyse de données, telles que les ventes quotidiennes totales. Les tableaux de dimensions complètent cela 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. La table des faits manque de hiérarchie. Les tables de dimension, cependant, ont une hiérarchie. Par exemple, la table de dimension client peut être liée à des niveaux inférieurs avec des détails tels que des noms, des e-mails et des numéros de téléphone.
4. Les clés primaires dans les tables de fait sont mappées en tant que clés étrangères aux dimensions. Cependant, chaque table de dimension possède une clé primaire distincte identifiant de manière unique chaque enregistrement.

Les tables de faits et les tables de dimension sont importantes

Définir clairement la différence entre les tables de faits et de dimensions dans Power BI est crucial pour créer un modèle de données efficace. Comprendre les distinctions entre les deux vous aidera également à décider quelle table convient le mieux à l'agrégation de données et laquelle convient le mieux au filtrage.

Une solide compréhension des différents composants de Power BI peut faire toute la différence dans votre analyse de données.