Modele conceptuel de données mcd

Le schéma ci-dessus est certainement capable de stocker toutes les informations que nous avions l`intention de stocker dans notre modélisation dimensionnelle. Cependant, il y a un problème subtil. Le problème, c`est que nous ne sommes pas sûrs de ce qui arriverait si un attribut quelconque d`une dimension se modifiait à l`avenir. Disons que McDonalds a décidé de changer le nom de la nourriture “Burger” à “Jumbo Burger” pour une raison promotionnelle. S`ils le font, ils mettent à jour l`enregistrement de Burger dans la table de dimension et mettent à jour le nom en “Jumbo Burger”. Pour l`instant ça va. Mais le problème est que nous allons perdre les vieilles informations une fois qu`ils changent le nom. Cela signifie, après qu`ils changent le nom si vous regardez les données dans le modèle, vous ne saurez pas que jusqu`à présent le produit a été appelé “Burger” et non “Jumbo Burger”. Aucune connaissance antérieure dans la modélisation dimensionnelle (ou toute autre modélisation) est une condition préalable pour ce tutoriel.

Cependant, je suppose que vous savez déjà ce qui est un entrepôt de données, vous avez des connaissances de travail dans la base de données et de préférence vous avez vu ou travaillé dans un projet d`entreposage de données avant. Les trois niveaux de modélisation des données, le modèle de données conceptuelles, le modèle de données logique et le modèle de données physiques ont été discutés dans les sections précédentes. Ici, nous comparons ces trois types de modèles de données. Le tableau ci-dessous compare les différentes fonctionnalités: pourtant, notre étude a également des limitations. L`étude ne contenait qu`un seul groupe de discussion composé de deux sessions dans un seul pays, en raison du temps limité et des ressources financières. Comme nous avions besoin de participants expérimentés de la MCD, les pays-bas étaient un bon candidat pour réaliser cette étude, car le MCD est mis en œuvre dans ce pays pendant une longue période [3]. Il est important de savoir si les participants au MCD d`autres pays pourraient arriver à des résultats de MCD similaires, non seulement en raison des différences culturelles, mais aussi en raison des différences possibles dans la façon dont le MCD est vu et exécuté. Ainsi, en élaborant des instruments pour mesurer les résultats des interventions de la SCÉ comme le MCD, les données provenant d`autres pays devraient également servir de base importante. L`objectif commercial est de créer un modèle de données qui peut stocker et rapporter le nombre de hamburgers et de frites vendus à partir d`une sortie McDonalds spécifique par jour. Comme vous l`avez peut-être deviné, chaque dimension peut avoir le nombre de propriétés différentes, mais pour un contexte donné, tous ne sont pas pertinents pour nous.

Prenons par exemple la dimension «nourriture». Nous pouvons penser à tant d`attributs différents de nourriture-par exemple les noms de la nourriture, le prix de la nourriture, les calories totales dans la nourriture, la couleur de la nourriture et ainsi de suite. Mais comme je l`ai dit, nous devons vérifier lequel de ces attributs sont pertinents pour nous-qui est-qui de ces attributs sont nécessaires pour les rapports sur ces données. Quant à la déclaration donnée ci-dessus, nous avons juste besoin de ne connaître qu`un seul attribut de la dimension «alimentaire»-c.-à-d. le nom de la nourriture (Burger ou frites). Ainsi, la structure de notre dimension alimentaire sera assez facile. Comme ci-dessous: les équipes alimentaires réparties dans le monde entier sont une réalité quotidienne. Cela crée de nouveaux défis pour les outils de développement et nécessite un nouveau modèle de travail. Nous soutenons entièrement la configuration de l`équipe distribuée. Vous n`avez pas besoin d`envoyer des fichiers, imprimer des diagrammes de modèle, etc.

Cliquez simplement sur l`option de modèle de partage et vous pouvez travailler avec les membres de votre équipe distante. Votre équipe verra immédiatement ce que vous faites au modèle de base de données et vice-versa. Pour un exemple sur la façon dont BMW a mis en œuvre la durabilité dans sa stratégie d`entreprise et d`autres informations sur les différents modèles d`économie circulaire, veuillez consulter les articles correspondants au bas de cette page. Une autre extension commune au modèle de Chen est de «nommer» les relations et les rôles comme des verbes ou des phrases. La deuxième question est un «piège de CHASME». Un piège de CHASME se produit quand un modèle suggère l`existence d`une relation entre les types d`entité, mais la voie n`existe pas entre certaines occurrences d`entité. Par exemple, un bâtiment a une ou plusieurs chambres, qui détiennent des ordinateurs zéro ou plus. On s`attendrait à pouvoir interroger le modèle pour voir tous les ordinateurs dans le bâtiment.

Toutefois, les ordinateurs qui ne sont pas actuellement affectés à une chambre (parce qu`ils sont en réparation ou ailleurs) ne sont pas affichés dans la liste.

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