Entrepôt de données

Liste des abréviations  BSC MFC BI CUBE OLAP Balanced Scorecard MIDO FOOD COMPANY Business Intelligence (ONLINE ANALYTIC PROCESSING) Technologie pour l’analyse de l’information sous MS EXCEL DATAMART DATAWAREWAREHOUSE KPI KRI PI Magasin de données Entrepôt de données Indicateurs clés de performance Indicateurs clés de résultat Indicateurs de performances 7 Mastère Contrôle de gestion M. Bouali Mohammed Conception du BSC et son implémentation à l’aide des outils décisionnels 8 Mastère Contrôle de gestion

Alexandre PELON Projet Datamining Analyse de données sur les Actions du SBF 120 Enseignant : M. Diday DESS Informatique Décisionnelle Université de Paris IX Dauphine Année 2003-2004 Projet Datamining Analyse de données sur les Actions du SBF 120 Sommaire INTRODUCTION.................................................................................................................................................................... 3 1 PRESENTATION DU DATAMINING ET DU LOGICIEL

Serveurs : Privilégier les environnements Unix et Linux. Postes de travail : Microsoft Windows ou Linux selon le profil d’utilisation du poste. Base de données : Nous préconisons le SGBD Oracle pour héberger les données des applications métiers de l’Société. Plate-forme d’échange avec les partenaires Mise en place d’une plate-forme d’échange de données fédérant l’ensemble des partenaires de l’ Société 2 Rappel de l’architecture fonctionnelle cible 2-1 Découpage fonctionnel L’architecture

Conceptuels de l’Utilisateur (MCU)……………... 4.2.3.2 Le paradigme Tâches-Méthodes………………………………………….. 4.2.3.2.1 Les tâches……………………………………………………….. 4.2.3.2.2 Les méthodes……………………………………………………. 4.2.3.3 Architecture du DM-DSS…………………………………………... 4.2.3.3.1 La base de Données……………………………………………... 4.2.3.3.2 La base de modèles……………………………………………... 4.2.3.3.3 La base de connaissances……………………………………….. 4.2.3.3.4 Le gestionnaire de la coopération………………………………. 4.2.3.3.5 Discussion………………………………………………………. 4.3 Aide à la facilitation

car client1 est équivalent à client2. Bus décisionnel : Schéma logique en Etoile : Schéma logique en étoile Pg. 3 Projet DataWarehouse : Transport et logistique. Académie Internationale MED VI de l’Aviation Civile 3- comment les données vont alimenter le datamart : 3-1 Fact livraison  Date : on peut savoir le temps exact de la livraison  Produit : on aura une idée sur les produits livrés ça d’une part, d’autre part il y a des produits qui nécessitent des conditions particulières

Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d’un Datawarehouse (DW) • Le Datawarehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées pour le support d ’un processus d ’aide à la décision (Inmon, 94). Copyright J. Akoka - I. Comyn-Wattiau 2 1 1. Définition d’un Datawarehouse 1. 1 Données orientées sujet • Données structurées par thèmes (sujets majeurs de l’entreprise) et non suivant les processus fonctionnels. • Le sujet est

OFFERTE IN EUROPA E ALTRE Rif. EURES 6 CHEF DE PARTIE FOR CRUISE LINE Position Summary: Supervises and coordinates activities of a workstation engaged in preparing and cooking soups, meats, vegetables, desserts and other foodstuffs served in a variety of dinning venues onboard the vessel. Qualifications: Good English, four to six years experience cooking and preparing food in a 4 or 5 star hotel, restaurant or high volume food service facility, written references from former employers are preferred

SQL Server est un système de gestion de base de données (abrégé en SGBD) développé et commercialisé par la société Microsoft. Il a été conçu pour concurrencer d’autre SGBD connu comme oracle et IBM’s DB2 Définition:    SQL Serveur est chargé de: garder ,de récupérer et de traiter les donnés gérer et stocker les données dans des bases de données de tout type d’information : - Données structurées : données relationnelles par exemple - Données non structurées : documents, images, … Importer

ACKNOWLEDGEMENTS As part of achieving this thesis, we want to thank all those who have directly or indirectly contributed to the drafting of this document: * All the INOVA’s staff * All the administration of CEFIVE And we apologize to everyone who helps us and we have unfortunately not mentioned. We express our sincere and profound gratitude to them. Summary INTRODUCTION 1 I - Presentation of the host company 3 1. INOVA SI history 3 2. Activities of the structure 3 II

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