- Définition des objectifs analytiques et des besoins métiers
- Identification des sources de données à intégrer dans le modèle
- Choix du type de modèle (schéma en étoile, schéma en flocon, modèle en constellation)
- Modélisation des dimensions (temps, géographie, produit, etc.)
- Conception des tables de faits et des mesures à analyser
- Structuration des données pour une analyse performante (normalisation, agrégation)
- Définition des relations entre les tables de faits et de dimensions
- Mise en place d’indicateurs et de calculs pour les mesures
- Optimisation des modèles pour les performances des requêtes (index, partitions)
- Gestion des données historiques et des évolutions (gestion du temps)
- Validation du modèle avec les utilisateurs finaux pour s’assurer qu’il répond aux besoins métiers
- Mise en place de la documentation pour assurer la gouvernance des données analytiques
- Surveillance et maintenance continue du modèle pour garantir la qualité des données et la performance des requêtes.