Datamart

Pages: 16 (3751 mots) Publié le: 30 juin 2013
Entrepôt de Données
Jean-François Desnos
Jean-Francois.Desnos@grenet.fr

ED JFD

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Définition (Bill Inmon 1990)

Un entrepôt de données (data warehouse) est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour la prise de décisions

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Les données sont thématiques
Données sont organisées par thème (sujets majeurs, métiers), vs systèmes deproduction : processus fonctionnels. analyses transversales / structures fonctionnelles et organisationnelles de l'entreprise.
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Les données sont intégrées
Elles proviennent de systèmes sources hétérogènes cohérence, normalisation, maîtrise de la sémantique, prise en compte des contraintes référentielles et des règles de gestion

ED JFD

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Les données sont historisées et nonvolatiles
• historisation : suivre dans le temps l'évolution des différentes valeurs des indicateurs. couches de données • non volatiles : traçabilité non suppression

ED JFD

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La pyramide du système d’information

Décisionnel

Pilotage

In di Administratif
Paye Comptabilité GRH

ca teurs
Produits clients procédés

Métier

NB : Un système d’information réellement completintègre des informations et des contraintes extérieures.
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Intérêt de l’entrepôt de données

• • • • •

Vision transversale de l’entreprise Intégration des différents bases Données non volatiles (pas de suppression) Historisation Organisation vers prise de décision
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ED JFD

Un projet complexe
• • • • Rassembler des données hétérogènes Les homogénéiser et les restructurerVérifier leur fiabilité Les éditer (publier)

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Exemple de tableau de bord
400 350 300 Ventes € 250 200 150 100 50 0 Année 1 Année2 Année 3 Achats € Fournisseurs Personnel Clients Bénéfice €

Exemples d’indicateurs d’entreprise (succursales multiples) L'année est une dimension, le magasin pourrait être une seconde dimension, le type de produit une troisième.
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Schéma deprincipe d’un ED
Données Bases sources Données Base cible
Couche n Logiciel Extraction Transformation Chargement (ETL)

Logiciel
Recherche Analyse Mise en forme des données

Edition Papier Web
couche 1
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Données opérationnelles vs décisionnelles
Données opérationnelles Orientées application, détaillées, précises au moment de l’accès Mise à jour interactive possible Accèspar une personne à la fois Haute disponibilité en continu Uniques(pas de redondance en théorie) Petite quantité de données utilisées par un traitement Réalisation des opérations au jour le jour Forte probabilité d’accès Utilisées de façon répétitive
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Données décisionnelles Orientées activité (thème, sujet), condensées, représentent des données historiques Pas de mise à jour interactiveUtilisées par l’ensemble des analystes Haute disponibilité ponctuelle Peuvent être redondantes Grande quantité de données utilisée par les traitements Cycle de vie différent Faible probabilité d’accès Utilisées de façon aléatoire
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Classes de données d’un ED
• Métadonnées (« données sur les données ») • Données détaillées : données intégrées dans l’ED • Données agrégées : sommation de donnéesdétaillées (tables d’agrégat) • Couches de données : historisation

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Exemple d’Entrepôt de données
L’ED doit fournir le CA des ventes d’un produit, par date, client, et vendeur, ainsi que toutes les sommations possibles de chiffre d’affaires dans une année donnée. Une vente est caractérisée par : • produit • client • vendeur • date produit, client, vendeur, date, prix de ventecode produit, code famille (et libellés) code client, type client code vendeur, nom, code service jour, semaine, mois

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Modélisation de la base cible
le modèle relationnel est adapté aux transactions. Dans un entrepôt de données, prévu pour l’aide à la décision, pas de modélisation en forme normale Modèle dimensionnel : tables de faits + tables de dimensions reliées à une...
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