Ishikawa Entrepot

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

l’entreprise ? D’après BILL Inmon : “Un ED est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées, organisées pour la prise de décision.” Entrepôt de données Data Mining E T L Méta données OLAP Analyses statistiques Data Marts Bases de production Administrateur OLAP Reporting Entrepôt de données E T L Méta données Data Mining OLAP Data Marts Bases de production Analyses statistiques Administrateur OLAP Reporting Les différentes

décisionnelle de type Data Warehouse ou Data Mart. Les techniques de datamining sont particulièrement efficaces pour extraire des informations significatives depuis de grandes quantités de données. Qu'est-ce qu'un Data Warehouse ? Le Data Warehouse, ou entrepôt de données, est une base de données dédiée au stockage de l'ensemble des données utilisées dans le cadre de la prise de décision et de l'analyse décisionnelle. Le Data Warehouse est exclusivement réservé à cet usage. Il est alimenté en données depuis

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

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

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'organisations extérieures, et de les intégrer dans un Data Warehouse (entrepôt de données) orienté client. - Choisir son client : l'étape suivante consiste à analyser ces données avec les techniques les plus évoluées. Le Datamining, analyse statistique et à rendre les résultats accessibles à tous les canaux d'interaction avec

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 Introduction: Microsoft 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

POLYTECH’NANTES Entrepôt de Données avec SAS ANGER Bénédicte AMEZIANE Ines 04/05/2011 1. Modélisation en étoile : − Les différentes dimensions :  FAITS_NOTES  DIM_UE  DIM_TEMPS  DIM_ETUDIANTS La table de faits est la table FAITS_NOTES, les mesures sont :  Moyenne  Niveau  Abscence  SID  idTemps  Unité - - Les clés primaires sont celles précédées par l’icône de chaque table. et situées à la première ligne [2] ANGER Bénédicte_AMEZIANE Ines TP Entrepôt de données

analyser des quantités massives de données relatives aux clients. Ceci dans le but de mieux développer le potentiel client. Le CRM implique de collecter l'ensemble des données clients, internes ou externes, et de les intégrer dans un Data Warehouse (entrepôt de données). Ensuite, le Data Mining traduira le traitement de données. c. Les facteurs clés de succès du CRM: Les clés d'une démarche CRM réussie sont liées à : - 25% à la technologie - 25% au processus - 50% aux hommes Il est nécessaire