géstion de risque du crédit bancaire

Pages: 6 (1454 mots) Publié le: 26 juin 2014
Chapitre 2:
Implémentation d’un DataWarehouse

Modélisation du Data Warehouse





Le schéma d’une base de données est la description logique
des données dans la base.
Dans un système de gestion de base de données relationnelle,
on opte pour une modélisation conceptuelle basée sur le
principe d’entité-association
Dans un système décisionnel, et pour modéliser un DW, on
utilisela notion de dimensions-mesures-faits


Les mesures sont les valeurs numériques que l’on compare et sur
lequel portent les analyses (ex : montant_ventes, qte_vendue)




Les dimensions sont les points de vues depuis lesquels les mesures
peuvent être observées :





Ces valeurs sont le résultat d’une opération d’agrégation des données

Ex : date, localisation, produit, etc.Sont stockées dans les tables de dimensions

Les faits représentent les valeurs des mesures, mesurées ou
calculées, pour les différentes dimensions

Les dimensions


Une dimension peut être définie comme :






Une dimension contient des membres organisés en hiérarchie:







un sujet, un thème, ou un axe (attributs), selon lequel les données
seront analyséesExemple :Temps, géo-localisation, clients, produits, …
Chacun des membres appartient à un niveau hiérarchique (ou niveau
de granularité) particulier
Exemple : pour la dimension Temps: année –semestre – mois – jour

La table de dimensions est identifiée par une clé primaire. Il est
recommandé d’utiliser un entier simple vu qu’il n’est pas
significatif et qu’il sera utilisé comme cléétrangère dans la
table de faits
En général, une dimension temps est obligatoire dans tout
modèle.

Les dimensions


Modifications dans les données des tables de dimensions:


Plusieurs formes de modifications peuvent surgir dans la description des
membres de dimensions







Changement d’adresse d’un client ou fournisseur
Changement du état matrimonial de quelqu’un
Un produitpeut changer de noms


3 choix sont possibles:


Ecrasement de l’ancienne valeur





Versionnement




Pas d’intérêt à suivre les situations passées
Utiliser en cas d’erreur
Ajouter un attribut de version et qu’on doit utiliser pour étendre la clé primaire

Valeur d’origine / valeur courante


Ajouter un attribut pour l’ancienne valeur

Les faits


Lesfaits représentent les valeurs des mesures, mesurées ou
calculées, pour les différentes dimensions







Elle est au centre des tables de dimensions
La table de faits contient les indicateurs de performances.
Une table de fait contient un attribut numérique quantitatif « Mesure »
Les enregistrements de la table sont identifiés par une clé multiple
composée de la concaténation desclés des tables de dimensions
Exemple :




quantité vendue, chiffre d’affaire, coût, nombre de clients, nombre d’appels

Les types de faits


Additif:




Semi-additif :





quantité vendue, chiffre d’affaire, coût

Niveau de stock, niveau de solde (valeurs instantanées)
Nombre de transactions de clients

Non-additif


un attribut ratio, marge brute = 1 -Coût/CA

Schémas de modélisation d’un DW




Le schéma est une description logique de la base de
données entière.
Une base de données relationnel, utilise un modèle
relationnel entité/relation.
Pour un entrepôt de données (Data Warehouse) on
utilise des modèles multidimensionnels de type:




Étoile
Flocon
Constellation

Modèle en étoile


Chaque dimension estreprésentée avec une table,
dénormalisée, de dimension




Les tables de dimension n'ont pas de lien entre elle

Une (ou plusieurs) table(s) de faits comprenant une ou
plusieurs mesures.

Exemple de conception en étoile
d’un Datawarehouse

Conception d’un Datawarehouse


Spécification des besoins
 Il est demandé de créer un DataWarehouse en étoile
pour l'analyse de l'activité...
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