Data Warehousing
Expert
Correction d’un modèle dimensionnel incapable de gérer plusieurs grains analytiques

Type d'évaluation

Mise en situation réelle

Analyse

Intelligence Artificielle

Compétences ciblées

granularity
fact-table
modeling
bugfix
analytics

Scénario Technique

Contexte : Une table de faits combine ventes à la transaction et agrégats mensuels. Le Problème : Les analyses croisées produisent des incohérences dues au mélange de granularités. Extrait logique actuelle : fact_sales(date, product_id, transaction_amount, monthly_total) Contraintes : Séparer les faits par grain distinct. Maintenir dimensions communes. Éviter toute ambiguïté analytique. Livrable attendu : Proposer une restructuration dimensionnelle cohérente gérant correctement plusieurs niveaux de granularité.

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