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Ça y est, vous commencez le développement d’un nouveau projet de Business Intelligence et vous allez vous attaquer à la modélisation d’une application Qlik. Ça fait quelques jours que l’on vous en parle et vous êtes motivé comme jamais. Mais voilà, le jour fatidique arrive et vous ne savez pas vraiment par où commencer. Vous avez peur d’avoir oublié des éléments essentiels à la conception. Pas de panique ! Vous n’êtes pas le premier et probablement pas le dernier. Voici une liste non exhaustive des étapes et questions à considérer avant de se lancer dans une modélisation Qlik.
Opter pour un modèle dimensionnel
Avant tout, même s'il ne s'agit pas d'une étape ou d'une question en soi, il est fortement conseillé de se projeter sur un modèle dimensionnel (table de fait et de dimension) plutôt qu’un modèle entité-relation. Et, de ce choix (ou non choix 😂), vous pouvez suivre les étapes suivantes pour réussir votre modélisation Qlik.
La granularité
Que représente un enregistrement de ma table de fait ?
Une ligne de commande par produit, par jour, par client ?
Les dimensions
Quels sont mes axes d’analyse qui contextualisent mon fait au-delà de la granularité la plus fine définie précédemment ?
Pour une commande, un client, un commercial, un magasin, un produit, une date ?
Les faits
Qu’est-ce que je mesure ?
Par exemple, je souhaite connaître le nombre de commandes que mes clients fidèles ont effectué pendant les soldes en région parisienne.
Une fois ces premiers points définis, vous avez déjà clarifié une bonne partie de votre modélisation.
Mais vous n'allez pas vous arrêter là !
Le périmètre de données
Quel est mon périmètre de données ?
Il est important de donner un périmètre de données précis à l'application Qlik. Non seulement il met au clair le besoin fonctionnel mais il évite aussi des problèmes de performance dus à une trop grande volumétrie de données.
La question à se poser (ou à poser au métier) est donc :
Jusqu’à quelle date ai-je besoin de récupérer les données de mes faits ?
Début de l’année N-1 ? N-2 ? N-3 ?
Attention : ne négligez pas le périmètre des tables de dimension. Demandez-vous si vous avez besoin de récupérer toutes leurs données ou uniquement les données pour lesquelles un enregistrement est présent dans la table de fait.
La restriction de données
Une restriction de données est-elle prévue ?
Il est possible de restreindre les données accessibles par les utilisateurs de l'application Qlik. Bien souvent, les exemples de restrictions présentées concernent un seul champ de l'application Qlik Sense. Par exemple, il faut que l’utilisateur ait accès aux données de son pays. Si c’est votre cas, tant mieux ! Vous avez juste à lier votre table de sécurité à votre dimension pays tout en faisant attention à la qualité de cette dernière.
Dans le cas d’une sécurité multidimensionnelle ou plus complexe, réfléchissez à la création d'une dimension calculée dans la table centrale afin de faciliter la création de la table de sécurité.
L'axe de temps
Quel est mon axe de temps ?
Dans Qlik, il arrive vite que l'on se retrouve avec différentes dates présentes dans le modèle de données. Et il est crucial de différencier celles qui sont fondamentales à l’analyse de vos faits de celles qui sont là à titre informatif.
Pour une commande nous avons fréquemment une date de commande, une date de facturation et une date de livraison. En fonction de l’objectif de votre application, il faut que votre table de faits analyse l'une, l'autre ou les trois.
Soyez donc bien vigilants à définir correctement la ou les bonnes dates de votre table de faits dans votre script. Et liez ces dates à votre table de calendrier. Un changement tardif peut être très impactant et complexe à mettre en œuvre.
Les valeurs de champ nulles
Ai-je besoin de filtrer des valeurs de champ nulles ?
Cette question ne semble pas utile, pourtant elle est importante ! En effet, Qlik ne permet pas de filtrer en standard sur des valeurs nulles dans les champs d’un modèle de données. Il s’agit pourtant d’une demande très courante des utilisateurs finaux de la solution (dans le cadre d’analyses sur la qualité des données par exemple). Veillez donc à demander s'il est important ou non de vérifier la qualité d’une donnée spécifique pour ajouter un calcul à votre dimension.
Le tri d'un champ
Un champ doit-il être trié dans un ordre spécifique ?
Dans un contexte d’analyse de pipe commercial ou de suivi de commande, il arrive que le tri d’un champ ne soit satisfaisant ni par ordre alphabétique ni par ordre numérique. Durant la modélisation, il est alors nécessaire de créer un champ spécifique de tri ou de modifier un champ texte en utilisant l’instruction Dual(). Cela pour avoir la possibilité de trier correctement l’objet visuel. Il est important d'interroger l’utilisateur afin d’adapter votre script en fonction de ses besoins.
Voilà tous nos meilleurs conseils pour vous lancer dans une modélisation Qlik. Si malgré tout vous avez des questions. Contactez-nous !
