Ishikawa Entrepot

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

accès à des écrans de l’ERP). 10 L ES SY ST E M ES D E CI SI O N N E L S Les systèmes décisionnels stockent et organisent les archives de données, de manière à en permettre des analyses statistiques rétroactives et prospectives. « Un entrepôt de données peut prendre la forme d’un datawarehouse ou d’un datamart. En règle générale, le datawarehouse globalise toutes les données applicatives de l’entreprise, tandis que les datamarts (généralement alimentés depuis les données du datawarehouse)

l'opposition des deux modes [quantitatif contre qualitatif] ). II-C - Architecture des systèmes décisionnels Exemple d'architecture décisionnel Voici une architecture de système décisionnel très utilisée. Dans cette architecture, on dispose d'un entrepôt de -4Ce document est issu de http://www.developpez.com et reste la propriété exclusive de son auteur. La copie, modification et/ou distribution par quelque moyen que ce soit est soumise à l'obtention préalable de l'autorisation de l'auteur. http://taslimanka

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

Relations fournisseurs : réduire les coûts d’approvisionnement, réduire les délais de livraison en établissant une relation stratégique avec ses fournisseurs. II- DATAWAREHOUSE ET DATAMINING 1) Le DATAWAREHOUSE Le DATAWAREHOUSE ou entrepôt de données est une base de données dédiées au stockage de l’ensemble des données utilisées dans le cadre de la prise de décision et de l’analyse décisionnelle. Le DATAWAREHOUSE est exclusivement réservé à cet usage. Il est alimenté en données depuis

tableau de bord est un groupe connexe de vues de cartes de performances et de rapports qui sont organisées conjointement dans un site SharePoint. Pour la création des tableaux il faut passer par plusieurs étapes : * Data warehouse Le terme Entrepôt de données ou base de données décisionnelle, ou encore data warehouse désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de opérationnelles et fournir une aide à la décision en entreprise

Modèle relationnel • Langage non procédural • SGBD ORACLE, INFORMIX, … Troisième génération (années 80) • SGBD objet - SGBD Relationnel objet : ORACLE 8 - SGBD orienté objet : O2 Quatrième génération (années 90) • Bases de données et internet • Entrepôts de données (data warehouse) • Fouille de données (data mining) Pourquoi des SGBD objet ? Rappels sur le modèle relationnel • le schéma définit la structure de la relation • les n-uplets représentent les différents éléments Les tables respectent des

tout moment, par de plus en plus de personnes, avec des requêtes toujours plus exigeantes ) et une convivialité des outils d’interrogation. Un système décisionnel viable implique un modèle de données spécifique et évolutif. Il se compose : · d’un entrepôt de données ou d’une structure permettant d’accéder à l’ensemble de l’information. · d’outils d’analyse qui assurent la présentation des documents à l’aide d’interfaces graphiques. La réussite d’une bonne informatisation peut-être mesurée par

escient, d’optimiser la satisfaction de sa clientèle. Comme nous le verrons plus tard dans le travail, la technologie revêt un rôle essentiel dans le CRM. Elle va permettre d’extraire des connaissances à partir de données stockées et gérées dans un entrepôt de données, puis analysées grâce aux outils OLAP et au data mining. 1.1 Le CRM : une culture d’entreprise Le succès du CRM nécessite un engagement réel qui ne concerne pas seulement un département de vente ou de marketing mais nécessite l’engagement

Bases de Données OLAP Hiver 2011/2012 Melanie Herschel melanie.herschel@lri.fr Université Paris Sud, Groupe Bases de Données, LRI Chapitre 2 Architecture • Composantes d‘un DW • Configurations • ETC 2 La Perspective d‘Oiseau Système DW • Sources de données hétérogènes. • L‘entrepôt de données collecte les données des sources et stocke cellesci dans les relations de base. vues partielles sur DW Data Data Data Mart 1 Mart 2 Mart 3 • Différentes vues (Data Marts)