L’exploration de données est un outil puissant qui nous permet de découvrir des motifs et des informations à partir de grands ensembles de données. Dans SQL Server, nous pouvons exploiter le module Data Mining dans SSAS (SQL Server Analysis Services) pour créer des modèles d’exploration de données basés sur les données stockées dans Azure. Dans cet article, nous allons vous guider à travers le processus de création d’un modèle d’exploration de données en utilisant SQL Server et Azure.

Exigences

Avant de commencer, assurez-vous d’avoir ce qui suit :

• Une base de données ASDW (Azure SQL Data Warehouse) avec AdventureworksLT installé
• SQL Server avec Analysis Services installé
• SQL Server Data Tools (SSDT) installé

Premiers pas

Commençons par créer un nouveau projet dans SQL Server Data Tools (SSDT). Ouvrez SSDT et créez un nouveau projet en sélectionnant l’option “Business Intelligence”, puis “Projet d’analyse de services multidimensionnels et d’exploration de données”.

Dans l’Explorateur de solutions, cliquez avec le bouton droit sur “Sources de données” et cliquez sur “Nouvelle source de données”. Dans l’Assistant Source de données, sélectionnez l’option de création d’une source de données basée sur une connexion existante ou nouvelle. Fournissez les informations nécessaires pour vous connecter à votre serveur SQL Azure, y compris le nom du serveur et les détails d’authentification.

Une fois la source de données créée, cliquez avec le bouton droit sur “Vues de source de données” dans l’Explorateur de solutions et sélectionnez “Nouvelle vue de source de données”. Sélectionnez la source de données que vous venez de créer et suivez l’assistant pour créer la vue. Dans cet exemple, nous utiliserons la vue “vTargetMail” qui contient des informations sur des milliers de clients.

Maintenant que nous avons une source de données et une vue de source de données, créons une nouvelle structure d’exploration. Dans l’Explorateur de solutions, cliquez avec le bouton droit sur “Structures d’exploration” et sélectionnez “Nouvelle structure d’exploration”. Suivez l’assistant pour créer la structure, en sélectionnant la vue de source de données appropriée et en spécifiant les valeurs clés et d’entrée pour l’analyse.

Une fois la structure d’exploration créée, allez à l’onglet “Modèles d’exploration” et modifiez les valeurs de prédiction, de clé et d’entrée selon vos besoins. Cliquez sur “Visualiseur de modèle d’exploration” pour visualiser les clusters et les groupes classés par des attributs similaires.

Enfin, déployez le modèle et traitez les données. Une fois les données traitées, vous pouvez explorer les clusters et analyser les motifs et les informations que le modèle d’exploration de données a découverts.

Conclusion

Dans cet article, nous avons appris comment créer un modèle d’exploration de données dans SQL Server en utilisant le module Data Mining dans SSAS. En exploitant la puissance des algorithmes d’exploration de données, nous pouvons découvrir des motifs et des informations précieuses à partir de grands ensembles de données. Cela peut être utile dans divers domaines tels que l’analyse de la rétention, la prédiction du panier d’achat, l’analyse des clients, et plus encore. Avec SQL Server et Azure, vous disposez des outils pour explorer et prédire l’avenir en fonction de vos données.