Analyse de données
Apprenez comment les métriques, les KPI, les dimensions, les mesures, les schémas en étoile, les modèles sémantiques, les tableaux de bord, les filtres et les actualisations soutiennent la prise de décision.
12 termes
Concepts de la BI
Business intelligence (BI)
Processus et systèmes qui transforment les données organisationnelles en informations pour la prise de décision.
Utilisez-le pour fournir des rapports, des analyses, des mesures et des tableaux de bord conformes aux règles.
La BI combine les données de vente, de finance et d'opérations en une vue unique pour la prise de décision.Métriques
Key performance indicator (KPI)
Une métrique sélectionnée pour montrer les progrès vers un objectif stratégique ou opérationnel spécifique.
Définissez l'objectif, la formule, le propriétaire, la cible, la fréquence et l'action de réponse.
KPI : taux de livraison à temps ; objectif >= 96 % ; responsable : logistique.Métriques
Metric
Une mesure quantitative définie utilisée pour surveiller ou comparer les performances.
Maintenez une formule documentée et cohérente dans tous les rapports.
conversion_rate = completed_orders / checkout_sessionsModèle de données
Dimension
Un attribut descriptif utilisé pour filtrer, regrouper ou étiqueter les mesures.
Utilisez des dimensions telles que la date, le produit, le client, la région ou le canal pour l'analyse.
Analysez les revenus par mois, région et catégorie de produit.Métriques
Measure
Un calcul numérique évalué dans un contexte analytique, généralement par agrégation.
Centralisez les calculs métier réutilisables dans le modèle sémantique.
Net Revenue = SUM(Sales[Revenue]) - SUM(Sales[Refund])Modèle de données
Fact table
Un tableau qui stocke les événements ou les observations, ainsi que les clés de dimension et les mesures.
Définissez sa granularité avant d'ajouter des mesures ou des relations.
Granularité de FactSales : une ligne par commande.Modèle de données
Dimension table
Un tableau qui décrit les entités métier utilisées pour filtrer et regrouper les faits.
Utilisez des clés stables et des attributs conviviaux pour les dates, les produits, les clients et les emplacements.
DimProduct(product_key, product_name, category, brand)Modèle de données
Star schema
Un modèle dimensionnel avec une table de faits centrale connectée à des tables de dimensions environnantes.
Utilisez-le pour améliorer la clarté analytique, le comportement du filtrage et la convivialité du modèle.
FactSales se connecte à DimDate, DimProduct, DimCustomer et DimStore.Modèle de données
Semantic model
Une couche analytique contrôlée qui définit les relations, les mesures, les hiérarchies et la signification métier.
Utilisez-le pour maintenir la cohérence des définitions dans les rapports et pour les utilisateurs.
Publier les mesures certifiées de revenus, de marge et de clients actifs une seule fois.Livraison
Dashboard
Une vue visuelle ciblée des indicateurs importants et de l'état pour la surveillance et la prise de décision.
Concevoir en fonction des décisions, des exceptions, des tendances et d'une responsabilité claire.
Tableau de bord exécutif : revenus, marge, écart de prévision et principales exceptions.Interaction
Filter context
L'ensemble actif de filtres qui détermine quelles données contribuent à un calcul.
Utilisez-le pour expliquer pourquoi la même mesure change en fonction du trancheur, de la ligne ou de l'élément visuel.
Le chiffre d'affaires est recalculé pour la région = Séoul et l'année = 2026.Livraison
Data refresh
Le processus qui met à jour un modèle analytique ou un rapport avec des données sources plus récentes.
Définissez la fréquence, les attentes de latence, les alertes de panne et les vérifications de l'intégrité des données.
Actualiser toutes les heures ; alerter si les données sources ont plus de 90 minutes.