Entrepôt

différentes sources de données concernant l’entreprise. Ces données sont alors stockées dans un entrepôt de données (en anglais « Datawarehouse »), comme SQL Server ou Oracle. Les outils utilisés pour ces transferts de données sont appelés ETL (Extract, Transform, Load) ou en français ETC (Extraction, Transformation, Chargement). Un outil ETL permet la synchronisation de données de tous types dans notre entrepôt de données. La consolidation et modélisation des données Les données importées dans l’entrepôt

passage d’un modèle relationnel à un modèle multidimensionnel ............................ 3 Rôle des métadonnées dans un DataWarehouse : ...................................................................... 4 Estimation de la volumétrie d’un entrepôt de données : ............................................................ 4 2. Que pensez vous de l'attribut TypeAction de Action? Que pensez vous de la dimension Foyer? .........................................................................

besoins de l’organisation, Les fonctions de collecte et d’intégration sont étroitement liées entre elles, et sont généralement associées à un composant informatique central appelé entrepôt de données (Data Warehouse). Le Système de Collecte et d’Intégration (SCI) capte les données primaires pour les intégrer dans un entrepôt de données. Cette fonction s’effectue à l’aide des outils et des techniques d’extraction de données : ETL (Extract, Transform & Load). 3) La diffusion ou la distribution d’informations

matérielles ou immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre aux responsables de la stratégie d'entreprise d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Ce type d’application utilise en règle générale un entrepôt de données (ou datawarehouse en anglais) pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources hétérogènes et fait appel à des traitements par lots pour la collecte de ces informations. L’informatique décisionnelle s’insère dans l’architecture

DESS M IAGe Année univer sitaire 2001-2002 Univer sité des Sciences Sociales, TOULOUSE I Univer sité Paul Sabatier , TOULOUSE III Entrepôt de données avec SAP BW Rappor t de stage de David ROUSSE Entrepôt de données avec SAP BW 1. REMERCIEMENTS Avant de commencer ce rapport marquant la fin de mes études, je tiens à remercier toutes les personnes qui tout au long de mon stage m’ont orienté dans la mission qui m’a été confiée. En premier lieu, je tiens à exprimer toute ma reconnaissance

externes (bases de données professionnelles, informations économiques et tous types de données provenant d’Internet). Outils d’alimentation ETL Les outils ETL (Extraction, Transformation and Loading) utilisés pour la constitution des entrepôts de données et leur alimentation régulière en informations récentes, servent à extraire les informations des différentes bases de production de l’entreprise, à leur donner une présentation homogène et fiable pour l’analyse (nettoyage, alignement

don d un fichier La question est celle de la modernisation du SI de l’entreprise SDN (plusieurs entités sur un seul site ; « Siège, usine et entrepôts sont regroupés depuis l'origine dans le Pas de Calais ») et de sa mise en conformité avec le SI intégré de ses trois plus gros clients, regroupés en consortium, qui sont en position dominante. En effet, la position de SDN ne lui permet pas de s'opposer à court terme à ses trois principaux clients du moins tant que la cosmétique biologique ne constitue

Introduction « Un entrepôt de données ne s'achète pas, il se construit. » - Bill Inmon, un des précurseurs du concept d'entrepôt de données. « Un entrepôt de données est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées pour le support d’un processus d’aide à la décision. » - Bill Inmon, en 1994. Le concept d’entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Le terme Datawarhouse ou entrepôt de données (ou encore

acquérir une vision cohérente et actuelle du projet. ÉQUIPES D’ANALYSE UTILISATEURS PROFESSIONNELS GESTION DQ EXPLORER PROFILAGE ENTREPÔT DE DÉFINITION DE RECUEIL DES SUIVI DES DES DONNÉES MÉTADONNÉES L’ÉTENDUE + PROBLÈMES PROGRÈS & ASSIGNATION ET DES ÉLABORATION DES ACTIVITÉS OBSERVATIONS DE RAPPORTS (REPORTING) FLAT FILES DONNÉES DE L’APPLICATION ENTREPÔTS DE DONNÉES Des résultats immédiats Le progiciel DQ Explorer d’Uniserv est très facile à utiliser et offre des résultats optimaux d‘une

Linstedt. 1. Les données opérationnelles sont extraites périodiquement de sources hétérogènes fichiers plats, fichiers Excel, Base de données (DB2, Oracle Database…), Service web, données massives (MapReduce, Hadoop, Cassandra) et stockées dans un entrepôt de données (ou datawarehouse en jargon). 2. Les données sont restructurées, enrichies, agrégées, reformatées, nomenclaturées pour être présentées à l'utilisateur sous une forme sémantique (vues métiers ayant du sens) qui permettent aux décideurs