Datamart

l’entreprise visant à conquérir et à conserver la clientèle et regroupe la gestion des opérations marketing, l’aide à la vente, le service client, le centre d’appel… En français, cette solution s’appelle GRC pour Gestion de la Relation Client. Datamarts : Sous-ensembles des Datawarehouses (entrepôts de données), qui ne contiennent que les informations nécessaires à certains traitements de données, généralement liés à une fonction particulière de l’entreprise. Datamining : Opération consistant

L'analyse comportementale devient plus accessible et se banalise en 2011. Depuis de nombreuses années, on sait que l'analyse du surf des internautes permet de générer des scores pertinents (appétences, réactivation …) susceptibles d'alimenter les datamart des CRM marketing. La nouveauté en 2011 est que ces techniques sont enfin financièrement accessibles, rôdés chez de nombreux prestataires. Pour les annonceurs qui ont déjà travaillé sur les appétences déclaratives ou des scores liés à l'achat, la

de l’information, nous préconisons une structure en couches : • • La couche du référentiel de l’entreprise reste intouchée. Une couche d’intégration géomarketing, contenant l’ensemble des données utilisées par le logiciel de géomarketing. C’est un datamart constitué de données brutes ou agrégées, extraites à la fois du référentiel et des données externes, pertinentes pour une utilisation à des fins de géomarketing. Il contient également l’ensemble des géométries liées à ces données lors du géocodage

peuvent pas être modifiées. Le rafraîchissement de l’entrepôt, consiste à ajouter de nouvelles données sans perdre celles qui existent. • Historiées : les données doivent être datées. 2.2.3 Magasin de données Les magasins de données ou Datamarts sont un sous-ensemble complet et naturel de l’entrepôt de données. Ils sont structurés pour répondre rapidement aux sollicitations des utilisateurs. À l’inverse d’un entrepôt de données qui peut être très volumineux et qui ne permet pas une utilisation

répétées de multiples fois dans les tables de dimension. Comme toute modélisation de base de données, cette étape est cruciale dans la réussite d’un projet décisionnel. La modélisation doit être évolutive afin de facilement recevoir de nouveaux « datamarts » à l’avenir et assurer une réelle pérennité à l’entreprise en historisant un grand nombre d’informations. Le datawarehouse se doit d’avoir une durée de vie plus longue que les outils de production. En effet, eux peuvent évoluer, voire être remplacés

elle constitue la raison d’être de l’utilisation | |Outils de stockage d'informations sur les clients/prospects |des technologies de l’information dans la gestion de la clientèle. | |(base de données, entrepôt de données, datamarts), |Au-delà de la simple utilisation, le technicien supérieur NRC doit être à même d’appréhender| |architecture globale du système d’information mercatique, la|la logique des bases de données afin de pouvoir en être le prescripteur ou initiateur

modélisation - Comprendre la notion d'information cachée dans les données et les différents types d'algorithmes pour fouiller les données et trouver de l'information. Mots-clés Datawarehouse, Informatique décisionnelle, OLAP, ROLAP, MOLAP, ETL, Datamart, Data mining, Base de données multidimensionnelle, Hypercube, Modèle en étoile, Modèle en flocons, Pré-requis ECUE : Les Concepts du Génie Logiciel ; ECUE : Analyse et Conception des Systèmes d’Information ECUE : Architecture Logicielle ; ECUE

s’ils ont résilié leur compte etc. Les entrepôts de données qui stockent ces informations sont appelés Datawharehouse, et les énormes fichiers informatiques qui reprennent ces données sous forme de tables sont appelés Datamart. Les statisticiens qui exploitent les données du datamart sont en charge de la discipline appelée Business Intelligence ou Informatique décisionnelle. Ils peuvent produire des reportings sur l’activité des clients, et notamment définir un outil clé en GRC que sont les segmentations

connaissance client augmentée La connaissance client est un facteur clé de succès essentiel de la relation client. Ce domaine était considéré jusqu’alors comme arrivé à maturité. Ainsi les référentiels clients uniques et les bases de données clients (Datamarts) sont pleinement matures et autorisent un regroupement et une structuration de l’information : les informations signalétiques du client, les données relatives à ses transactions, les segmentations ou les scores de toutes natures… Pourtant, avec les

parti de groupe Premium, qui sont les concessionnaires les plus reconnus. Dans l’entreprise LBS l’approche relationnelle n’a pas été vue comme une évolution contraignante puisque elle était en fait indirectement déjà intégrée, sous forme d’une base Datamart Marketing. En effet, cette approche est déterminante dans un domaine aussi concurrentiel et fait donc partie intégrante des stratégies de développement de tout revendeur. PARTIE IV : Résultats et analyseRésultat de l’étude qualitativeGrille de résultatLa