Data warehouse

5095 mots 21 pages
Systèmes d’information décisionnels
(Data Warehouse / Data Mining)
E. GRISLIN-LE STRUGEON
(PPDQXHOOH*ULVOLQ#XQLYYDOHQFLHQQHVIU

Université de Valenciennes, ISTV

D. DONSEZ
Université Joseph Fourier, IMA
'LGLHU'RQVH]#LPDJIU



Plan
N N N N N N N N

1. Introduction
» Problématique- Le Système d’Information - La Suite Décisionnelle

2. L’Entrepôt de Données
» Extraction des données - Constitution de l’entrepôt - Modélisation

3. Les Bases Multidimensionnelles
» Analyse multidimensionnelle - OLAP - Data Marts

4. La Restitution des Informations
» Data Mining

5. La Gestion de Projet Data Warehouse 6. Les outils 7. Perspectives du Data Warehouse 8. Conclusion et Bibliographie

222

1. Introduction - Problématique
N N N

Objectif
» Améliorer les performances décisionnelles de l' entreprise

Comment ?
» en répondant aux demandes d’analyse des décideurs

Exemple
» clientèle : Qui sont mes clients ? Pourquoi sont-ils mes clients ? Comment les conserver ou les faire revenir ? Ces clients sont-ils intéressants pour moi ? » marketing, actions commerciales : Où placer ce produit dans les rayons ? Comment cibler plus précisément le mailing concernant ce produit ? » ...
333

1. Introduction - Problématique
N

Une grande masse de données :
» Distribuée » Hétérogène » Très Détaillée

N

A traiter :
» Synthétiser / Résumer » Visualiser » Analyser

N

Pour une utilisation par :
» des experts et des analystes d' métier un » NON informaticiens » NON statisticiens
444

1. Introduction - Le système d’information
Moyen d’atteindre ces objectifs : Le Data Warehouse, un système d’information dédié aux applications décisionnelles En $YDO des bases de production (ie bases opérationnelles) N En $PRQW des prises de décision
N
555

1. Introduction - La Suite Décisionnelle

Prise de Décision

Bases de Production

Entrepôt de Données (Data Warehouse)

Base MultiDimensionnelle

Prédiction /

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  • Micro
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  • Audit
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  • Le datawerhouse
    3177 mots | 13 pages
  • Informatique decisionnel
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  • Business intelligence
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  • Le crm analytique
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