Entrepôt

généralement pas aux besoins d'un décideur ou d'un analyste. L'objectif prioritaire est de segmenter les données en contextes informationnels fortement cohérents, simples à utiliser et correspondant à une activité décisionnelle particulière. Alors qu'un entrepôt de données peut héberger des centaines ou des milliers de variables ou indicateurs, un contexte de diffusion raisonnable n'en présente que quelques dizaines au maximum. Chaque contexte peut correspondre à un datamart, bien qu'il n'y ait pas de règles

ETL (Extract Transform Load). Stocker : Dans chaque système d'information il existe une base de données centrale permettant de sauvegarder toutes les informations collectées. Ces outils de sauvegarde sont souvent appelés Data Warehouse ou Entrepôt de données, les informations y sont stockées de manière brute et suivant quatre caractéristiques essentielles (les données sont organisées par thèmes, intégrées, non volatiles, et horodatées pour suivre leur évolution dans le temps). Il existe aussi

Ensuite, un système de RH ou les informations personnelles, comptables des employés sont stockées. Au niveau de DW, Un employé est un employé, et il n'y aura qu'une seule Table "Employé" avec toutes les informations le concernant. Il faut avoir un entrepôt de données qui possède une vision universelle. Chargées en DW : C'est l'étape la plus complexe, il s'agit d'ajouter les nouvelles lignes. Vérifier si des lignes ont été modifiées et faire une gestion d'historique. Voir si des lignes ont été

au décisionnel (Business Intelligence, DataWarehouse, OLAP) par Mohamed Taslimanka Sylla (Page personnelle) Exemple d'architecture décisionnel Voici une architecture de système décisionnel très utilisée. Dans cette architecture, on dispose d'un entrepôt de données ou DataWarehouse (généralement, il s'agit plutôt d' un datamart qui est plus petit que le DW et qui concerne un domaine bien particulier [finance, ressources humaine etc.] ). L'entrepôt (ou encore infocentre) centralise les données issues

valoriser son capital client. D'un point de vue technique, le CRM implique de capturer, au niveau de l'entreprise, l'ensemble des données clients, collectées en interne ou auprès d'organismes extérieurs, et de les intégrer dans un Data Warehouse (entrepôt de données) orienté client. Source : CRM : du phénomène de mode à la réalité économique. CRM, les clés de la réussite, Edition d'organisation, Auteur : ALARD Pierre ü Intégration outils La démarche CRM se met en place en suivant différentes étapes

Entrepôts de données : Introduction au langage MDX (Multi-Dimensional eXtensions) pour l!OLAP 2009 Bernard ESPINASSE Professeur à l'Université d'Aix-Marseille P la n 1. 2. 3. Schéma XML d!une BD multidimensionnelle ! Rappels de modélisation multidimensionnelle ! Schéma en XML sous Mondrian Introduction a MDX ! Origine de MDX ! MDX versus SQL Syntaxe de base de MDX ! ! ! ! Structure générale d!une requête MDX MDX Spécification de Membres, Tuples et Sets dans MDX Spécification d!un

difficiles à percevoir 2 Définition  Data mining  ensemble de techniques d'exploration de données afin d'en tirer des connaissances (la signification profonde) sous forme de modèles présentés à l ’utilisateur averti pour examen Données entrepôt Data mining Découverte de modèles Connaissances Compréhension Prédiction 3 Définition du DM  « l’ensemble des algorithmes et méthodes destinés à l’exploration et l’analyse de grandes bases de données informatiques en vue de détecter dans

modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Le rôle du Datawarehouse : Un datawarehouse (ou entrepôt de données) est un serveur informatique dans laquelle est centralisé un volume important de données consolidées à partir des différentes sources de renseignements d'une entreprise (notamment les bases de données internes). L'organisation des données

valoriser son capital client . D’un point de vue technique, le CRM implique de capturer, au niveau de l’entreprise, l’ensemble des données clients collectées en interne ou auprès d’organismes extérieurs, et de les intégrer dans un Data warehouse ( entrepôt de données) orienté client. Source : CRM : du phénomène de mode à la réalité économique. CRM, les clés de la réussite, Edition d’organisation, Auteur : ALARD PIERRE . (page 18)

SQL*Server, Hyperion Essbase et SAP FI/CO. Chez Quick, les restaurants remontent leurs informations Ventes : Tout d’abord, dans informix, qui est une base de données relationnelles. Ensuite l’information est transmise au Datawarehouse qui est un entrepôt de données permettant de rassembler des données et de les organiser pour faciliter l’analyse et la prise de décision. Cette information est aussi transmise au SAP (FI>financial accounting ; CO>controling), qui est un ERP permettant de gérer les fonctions