Datamart

d’utilisateur - Copies des donnée des systèmes transactionnels, mais avec une valeur ajoutée  Data mart Il y à plusieurs datamarts dans un datawarehouse ! Le data mart peut être vu comme un datawarehouse qui est réduit à un sujet/ un département/ une fonction/ etc., elle a une dimension réduite et est donc plus aisée à développer Attention à la cohérence et à l’intégration des datamarts !  Architecture du DW (slide 23)  Mise en œuvre d’un DW La création d’un DW consomme une grande part des ressources

schéma en étoile est une structure physique aisément exploitable facilitant l'extraction et l'analyse des données. Il se caractérise par une table de faits centrale entourée de plusieurs tables de dimension. Un datawarehouse qui est un ensemble de datamarts peut être modélisé soit en modèle en étoile soit en modèle de flocon. 2. Est-il nécessaire d'acheter Microsoft SQL ServerTM2000 pour utiliser Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services? Non. SQL Server fournit un programme d'installation

séminaire vous montre comment rendre votre système décisionnel plus performant, plus réactif, moins coûteux, et vous apporte des réponses aux questions essentielles. Comment exploiter au mieux les informations du datawarehouse ? Comment organiser les datamarts ? Comment garantir la capacité d'évolution ? Comment faire du décisionnel un centre de valeur ? Quelle organisation optimale pour les équipes et les données ? Face à une complexité de l’informatique , un environnement instable où les rachats et

des fréquences de mise à jour différentes). Les datamarts et les outils e-CRM Un datamart est un extrait d’une BDD, mis à disposition pour une action précise. La BDD web ainsi que la BDD client ont souvent chacune leur datamart, qui permet pour la première de réaliser les actions en temps réel d’e-CRM (comme la personnalisation sur le site) et pour la seconde de réaliser les ciblages des campagnes multicanal (entrantes ou sortantes). Ces datamarts sont créés pour que les outils de CRM et e-CRM n’interrogent

organisent les archives de données, de manière à en permettre des analyses statistiques rétroactives et prospectives. « Un entrepôt de données peut prendre la forme d’un datawarehouse ou d’un datamart. En règle générale, le datawarehouse globalise toutes les données applicatives de l’entreprise, tandis que les datamarts (généralement alimentés depuis les données du datawarehouse) sont des sous-ensembles d’informations concernant un métier particulier de l’entreprise (marketing, risque, contrôle de gestion

C - Le contexte organisationnel de LEROY Merlin Mérignac………………page3 . Organigramme II – Le Système d’information Commercial de Leroy Merlin Mérignac……page4 1/ Capture de l’information 2/ Stockage de l’information DATAMART 3/ Traitement de l’information DATAMINING III - Les missions réalisées………………………………………………………………page6 à 12 Récapitulatif des missions de relation avec la clientèle. Mission n°2 : Amélioration de la signalétique Mission n°3 :

judicieusement un découpage en trois sous-ensembles. CRM collaboratif Regroupe tous les canaux d'échanges avec le client et les partenaires. CRM analytique Analyse des informations collectées au sein du data warehouse ou datamart, data mining et statistiques en sont les outils de prédilection. CRM opérationnel Intégration et automatisation des processus horizontaux en liaison avec le client front-office : ventes, marketing, services clients et back-office

techniques permettant d’aller rechercher des infos pertinentes dans les bases de données. Data WARE HOUSE  entrepôt de donner incluant des milliers de fiche (ex : conso data avec 4 000 000 de prospects) Le sous ensemble du data WEREHOUSE est le DATAMART.   L’enjeu du datamining  aider à la prise de décision de haut niveau et regrouper les données marketing, comptable et commerciale

standardiser les données selon les règles de gestion établies par le ministère ETL Phase 4 X X 24 Mise en place du système ETL : exi4 Charger les données dans l’entrepôt de données et/ou avec possibilité de les propager vers les datamarts. ETL Phase 4 X X 25 Changement des données initiales : exi1 Détection des changements : l’ETL sera capable de détecter les données sources créées ou modifiées depuis le dernier chargement pour pouvoir charger uniquement ces données

et centralis´e de l’entreprise. En cela, il se distingue du datamart, qui regroupe, agr`ege et cible fonctionnellement les donn´ees. – L’architecture ”de bas en haut” : selon Ralph Kimball, l’entrepˆot de 6 ´ 2 ETAT DE L’ART 2.2 Business Intelligence donn´ees est constitu´e peu `a peu par les datamarts de l’entreprise, regroupant ainsi diff´erents niveau d’agr´egation et d’historisation de donn´ees au sein d’une mˆeme base. Un datamart (magasin de donn´ees en fran¸cais) est un sous ensemble des