Data mapping

"Migration of existing information system, client-specific and is integrated in the ERP SAGE towards a future system: ERP, OpenERP" and for a better control / process management and business support of the client company, and exploitative of migrated data, in part, to establish a decision-Reporting / Dashboard. TIZKI Riyad 4 Juin 2011 ‫‪Migration de Sage vers OpenERP et la réalisation d‟une solution BI‬‬ ‫ملخص‬ ‫ُزا التقشيش ُْ تتْيج لعول في إطاس هششّع السٌت الختاهيت هي سلك‬ ‫هٌِذسي

Value Stream Mapping Formation Consortium de recherche FOR@C Table des matières • Historique • VSM: C’est quoi? • VSM: Ça inclut quoi? • Exemple d’un VSM • Étape de réalisation du VSM Value Stream Mapping - Formation 2 Historique •Méthode développée par Toyota au début des années 80. •Outil du Lean Manufacturing (PVA): •Vise la création de valeur •Vise réduction du gaspillage •Innove dans la relation avec les fournisseurs •Mise sur la relation avec le client Value Stream Mapping = Cartographie

permettant d’acquérir les données, et d’autres lui permettant de les traiter. Comme tout autre système informatique, un Data Warehouse s’administre, c’est pourquoi, dès la phase de conception de l’architecture, il faut penser à l’administration des données. C’est une des fonctions les plus importantes du Data Warehouse. Les objectifs de l’administration de données du Data Warehouse sont les suivants : * Assurer la cohésion du système * Respecter la cohérence et la fiabilité des informations

supermarchés du groupe Auchan. Dans ce contexte, et afin d’offrir aux managers du groupe un meilleur usage des données pour leur prise de décision, l’équipe se base actuellement dans son processus décisionnel sur une solution logicielle appelée Mapping. En fait, l’édition des tableaux de bord via cette solution nécessite l’intervention d’un informaticien qui doit sélectionner les tables concernées, élaborer les requêtes, et faire le traçage manuel de l’interface de ses rapports. De plus, l’équipe

sur la conception d’une solution de Business Intelligence bas´ee sur le concept de cloud computing. Ainsi nous avons r´ealis´e un prototype dont le syst`eme d’information est bas´e sur un SGBD NoSQL (HBase). Abstract Given the importance of stored data by companies and their increasing needs in analysis. We can see many business intelligence solutions coming out to address them. These solutions are based mostly on information systems oriented relational, system whose boundaries are beginning to be

kernel is training-data dependent. Numerical experiments on real data show that the generalizations performed have a level of error comparable to the variability of the embedding algorithms to the choice of training data. 1 Introduction In the last few years, many unsupervised learning algorithms have been proposed which share the use of an eigendecomposition for obtaining a lower-dimensional embedding of the data that characterizes a non-linear manifold near which the data would lie: Local

FREE DATA LABS PRESENTATION SUMMARY INTRODUCTION 1. 2. 3. 4. 5. ACTIVITY MARKET ANALYSIS (SWOT) COMPETITORS MARKET ANALYSIS FREE DATA LABS STRATEGY MIX MARKETING ANALYSIS (5P & 2I) 6. OUR OPINION & REQUEST Management du projet INTRODUCTION Free data Labs was founded in Milan in 1993 as a consultancy in data management, statistical analysis, data mining, business and marketing modeling. They developed their own proprietary Web Listening Platform and a unique set of Social Media Marketing

...............11 4.3.2. Sorting Opaque Objects by Render State..............................................................11 4.3.3. Sorting Transparent Objects by Depth...................................................................11 Vertex data.................................................................................................................................12 5.1.1. Primitive Type...............................................................................................

celles qui se ressemble (NE PAS FAIRE, peut tout casser)" STEP 1 ISP : page web qui contient du JAVA • Laisser les options par défaut • Application name : CompteurAvecAffinite (ne pas mettre d'espace, ni de _ ) NEXT STEP 2 mapping module vers application On lie l'application à un serveur Le nom dans l'étape 2 nous servira dans les scripts La c'est déjà fait, on ne change rien NEXT STEP 3 NEXT STEP 4 On peut ajouter une librairie aux applications, on ne touche

3 : distance to default [pic] E (V1) = expected asset value in 1 year DPT = (short-term debt) + 1/2 (long-term debt) S= volatility of asset returns 1.3. 3rd Stage: Derivation of the probabilities of default The last stage consists as mapping the DD to the Expected Default Frequency (EDF), for a given time horizon. Using a large sample of firms, we can draw the EDF as a function of the DD, as following: [pic] Once we have the EDF for a given obligor, KMV uses a risk neutral valuation