Datamart

dédié à un sujet/métiers (datamart)2. c) Les bases de données externes. Bases de données marketing qui viennent enrichir segmentation, les comportements des clients et prospects. L’entreprise dispose de plus en plus d’informations sur des supports informatisés. La mise en place de Bases de Données Marketings doit dépasser la simple collection d’adresses de clients et de prospects : elle doit répondre à des objectifs marketings. l’information sur le marché, sa Un datamart est un magasin de données

sources statistiques ; • Métadonnées, qui sont définies à partir des référentiels communs (concepts, données et nomenclatures associées) et complétées avec les informations sur les sources, les modalités et les temps d’acquisition des données ; • Datamarts, qui sont de petits entrepôts de données extraites de l’entrepôt principal et spécialisées dans un des métiers (subject area) ou agrégées pour une typologie d’utilisateurs; ___________________________________________________________________________________

générées par les processus métiers de l´entreprise Extract Transform Loading (ou ETL). Serveur chargé d´extraire, nettoyer et transformer les données émanant de sources diverses pour ensuite les insérer dans une base de données (datawarehouse, datamart, etc.). Indicateur : statistique, suivie au fil du temps, qui présente les tendances d´une condition ou d´un phénomène, au-delà des propriétés de la statistique elle-même. Les indicateurs permettent d´obtenir de l´information supplémentaire

Le contrôle budgétaire bancaire  Les Datamarts : se sont des sous ensembles du Datawarehouse précédemment établi contenant les données et informations de la banque, spécialisées par métier, et conservant un lien avec le Datawarehouse global et son dictionnaire de méta donnés. Généralement, compte tenu des difficultés rencontrées dans la mise en place d’un Datawarehouse complet, les entreprises se limitent dans un 1er temps à la construction de Datamarts bien cernés.  Les OLAP’s : Les OLAP’s ou

développés pour répondre à l’accord. La structuration des données et des estimations dans un datamart dédié devrait poser moins de difficultés. C’est sur cette source que s’appuieront les outils de reporting pour la création de tableaux de bord qui, au-delà des fréquences de production demandées dans l’accord, deviendront de véritables outils de suivi des risques pour le management bancaire. Ce datamart doit également permettre de répondre aux exigences de backtesting et de stress tests en conservant

Mining  Compréhension du problème   Détermination des objectives et l’utilité de la connaissance Évaluation de la situation  Production d’un plan de projet  Compréhension des données    Collecte des données (Datawarehouse, Datamart, Base de données opérationnelle, Fichiers… ) Description et l’exploration des données Vérification de la qualité des données  Action sur les données   Nettoyage des données, Données manquantes, Sélection de données, réduire la dimension

Services Web… Toutes les structures et applications décisionnelles (datawarehouse, datamart, applications OLAP…) présentent des besoins différents en termes de transformation de données, ainsi que des latences différentes. Les transformations des processus d’ETL peuvent être très complexes, et certaines, spécifiques au décisionnel, sont aussi requises. Le décisionnel se rapproche du temps réel, les datawarehouses et datamarts doivent donc être rafraîchis plus souvent sachant qu’il faut éviter les fenêtres

Services Web… Toutes les structures et applications décisionnelles (datawarehouse, datamart, applications OLAP…) présentent des besoins différents en termes de transformation de données, ainsi que des latences différentes. Les transformations des processus d’ETL peuvent être très complexes, et certaines, spécifiques au décisionnel, sont aussi requises. Le décisionnel se rapproche du temps réel, les datawarehouses et datamarts doivent donc être rafraîchis plus souvent sachant qu’il faut éviter les fenêtres

souvent indispensable de séparer ces deux mondes et de repenser les schémas de données, ce qui implique l'unification des différents gisements de données de l'entreprise en un entrepôt de données global « Datawarehouse » ou dédié à un sujet/métiers « Datamart ». Le « Data Mining » ou l'exploitation de données : est un processus d'extraction de connaissances valides et exploitables à partir de grands volumes de données. Le « Data Mining » se propose donc de transformer en connaissance de grands volumes

filtres, agrégations, traitement des données manquantes ou aberrantes et contrôle des rejets, intégrité et cohérence.  Chargement des données : Synchronisation des chargements, transfert de fichiers ou transfert de base à base.  Mise en place du Datamart « Gestion d’activités » (datawarehouse orienté métier) : Mesure de performance interne d’un Client RIBATIS.  Alimentation des cubes OLAP.  Elaboration des tableaux de bord. Dans le cadre de notre projet, il sera aussi question de procéder à des