Datamart

| |- Fournisseurs |- Informations sur les nouveautés technologiques| | | II. Stockage de l’information Datamart | |Ce qui permet le stockage |Nature des informations stockées |Vérifier l’efficacité de l’information | | Sauvegarde logicielle

intégrés c à dire « qu’un nettoyage » préalable des données est nécessaire dans un souci de normalisation. Les données dont non volatile, cela signifie qu’une info entrée n’a pas à être supprimé. Les données doivent être daté et historiés. Le terme « datamart » désigne n sous ensemble de l’entrepôt de donnée contenant des informations pour un secteur particulier de l’entreprise. b. Caractéristiques Améliorer la connaissance du client par un enrichissement des données à l’aide de fichier externe qui facilite

l'informatique décisionnelle (Business Intelligence et Datamining) permet d'élaborer les diverses composantes de la stratégie (commerciale, marketing, canaux de vente, fidélisation) et fournit tous les tableaux de bord nécessaires. -Les datamarts : Les datamarts sont des sous-ensembles de l'entrepôt de données, qui contiennent que les informations nécessaires à certaines fonctions de l'entreprise (application de marketing direct, analyse des réussites des résultats commerciaux, centres d'appels

référentiel temps 18 Sources : Lydie Soler, AgroTechParis Caractéristiques d’un DW (5) Inconvénient : De par sa taille, le DW est rarement utilisé directement par les décideurs car il contient plus que nécessaire pour une classe de décideurs  19 Le datamart    Sous-ensemble d’un entrepôt de données Destiné à répondre aux besoins d’un secteur ou d’une fonction particulière de l’entreprise Point de vue spécifique selon des critères métiers 20 Sources : Lydie Soler, AgroTechParis Architecture d’un

paramétrables, de tableaux de bords plus synthétiques et interactifs. -Ces données sont livrées aux divers domaines fonctionnels (Direction stratégique, Finance, Production, Comptabilité, RH, ...) à travers un système de sécurité (rôles,...) et/ou de datamart spécialisés à des fins de consultations, d'analyse, d'alertes prédéfinies, de datamining,... L’informatique décisionnelle s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information mais n'est pas un concept concurrent du management du système

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

Parfois les informations des différentes bases de données d'une entreprise sont collectées dans un seul entrepôt de données, ou alors il existe différents entrepôts de données en fonction du sujet ou du métier en rapport avec chaque information (datamart). Base de données une base de données est un stock d'informations organisé et structuré de manière à pouvoir être facilement manipulé, destiné à stocker efficacement de très grandes quantités d'informations1]. L'organisation logique des données

pas de rendre cet entrepôt directement opérationnel, même si cet actif constitue un investissement stratégique et durable. En effet, les données sont désagrégées afin d’alimenter les différents magasins de données (datamarts), répondant quant à eux à des objectifs précis. Les datamarts servent donc au pilotage, au reporting, etc. et sont constitués dans une logique opérationnelle. Les banques utilisant une distribution multicanal doivent donc concevoir leur système afin de regrouper en un seul entrepôt

fois à l’intérieur. Ce sont des données consolidées et figées qui vont nous permettre de faire toute sorte d’analyses et statistiques. Une fois ces données stockées dans le Datawarehouse, on va pouvoir créer des magasins de données appelés : Datamarts. Comme le Datawarehouse, c’est un entrepôt de données mais dédié à une fonction de l’entreprise pour des raisons d’accessibilité, de facilité d’utilisation ou de performance. Les données sont généralement équivalentes à celles présentes dans le

DataMart (Data Warehouse) Tool: Mondrian + JRubik Edwin Rojas (CIP) ICIS workshop 2006, CIMMYT May 2006 Data Warehouse Motivation and Examples Data Warehouse Motivation Huge amounts of data need to be summarized in various forms to enable data creators and data users to get quick overviews and dig into details as needed with high performance and flexibility CIP Example Solutions Data Warehouse Architectural Data Warehouse Client (web, standalone app) Data Warehouse Engine Data Warehouse