Entrepôt de données

Généralités 2. L’entreposage des données (Data warehousing) 3. L’analyse multidimensionnelle (OLAP) 1. Généralités 2. L’entreposage des données (Data warehousing) 2.1. Modélisation des EDs 2.2. Construction d’un ED 2.3. Alimentation d’un ED 2.4. Administration d’un ED 3. L’analyse multidimensionnelle (OLAP) 3.1. Approche OLTP contre Approche OLAP 3.2. Représentation des données 3.3. Les différentes approches (ROLAP, MOLAP, HOLAP) 3.4. Les magasins et les cubes de données 3.5. Les différentes opérations

03/12/2014 Informatique décisionnelle Data Warehouse • Activité ponctuelle Entrepôt de données • Définition – Information non modifiée, uniquement de l’interrogation. Ex: Vente du produit X en 2010 au trimestre 2 pour IDF ? – Transaction longue qui ne peut pas être interrompue – On-Line Analytical Processing : Permet la mémorisation de plus grand jeux de données et facilite la recherche. • Architecture différente du système de production M2 MIAGE 2014-2015 Kamel

Séance : brainstorming Comment se rédige un article ? Quel impact de l’entrepôt de données dans la notion de business intelligence 3 notes : TD noté : Exposé : Examen : Examen 05/12 Le contexte Besoin : prise de décisions stratégiques et tactiques Pourquoi : besoin de réactivité Qui : les décideurs, (non informaticiens) Comment : répondre aux demandes d’analyse des données, dégager des informations qualitatives et nouvelles Prendre le rôle du décideur pour classifier

1. D´eveloppez un mod`ele multidimensionnel (MDDM) pour le sc´enario d´ecrit ci-dessus. Votre solution doit comprendre entre autre les hi´erarchies et les attributs n´ecessaires. Notez qu’une publication peut avoir plusieurs ´editions. 2. D´evelopez un sch´ema en ´etoile correspondant ` a votre MDDM. 3. D´evelopez un sch´ema en flocon correspondant ` a votre MDDM. 4. Formulez une requˆete SQL d´eterminant le nombre de ventes de toutes les publications de la cat´egorie sport en 2011 en

Compte Rendu TP1 EDD Partie 1: Classification supervisée Un premier ensemble d'exemples simples *Iris | |Naive Bayes |K-NN |C4.5 |SVM | |TNI |51 |51 |51 |51 | |CCI |48 → 96.0784 % |49 → 96.0784 % |49 → 96.0784

Objectif Système transactionnel      Rôle Performance Systèmes existants Avantages Inconvénients     Applications classiques d’entreprises Vision synthétique Besoins SIAD    But outils Architecture     Base de données du SIAD Analyse (avant/après) Apport du SIAD à la gestion Apport du SIAD à l’analyse Alami Laila 2 Informatique décisionnelle DSS Decision Support System BI pour Business Intelligence s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information

Data warehouse ( entrepôt de données) : Serveur informatique dans laquelle est centralisé un volume important de données consolidées à partir de différentes sources de renseignement d’une entreprise. Cette organisation est conçue pour que les personnes intéressés est accès rapidement à l’information dont ils ont besoins pour la prise de décision. Les entrepôts de données conservent généralement l’historique de données. * Objectifs : * Protéger les systèmes de production du flux des requêtes

Conception d'un entrepôt de données (Data Warehouse) par Yazid Grim (Business Intelligen(ce)) Date de publication : Dernière mise à jour : Nous avons vu dans mes articles précédents ce qu'était le BI, ce que comprenait un environnement décisionnel et qu'il avait comme concept central l'entrepôt de données ou le Data Warehouse. Intéressons nous maintenant à comment concevoir un entrepôt de données. Quelle structure permet-elle d'avoir les fonctionnalités requises pour un entrepôt de données ? Quelles

Entrepôts de données NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2013-2014 Contexte et problématique   Le processus de prise de décision L’entrepôt de données     Définition Différence avec un SGBD Caractéristiques  Architecture d’un système décisionnel  Modélisation multidimensionnelle    Niveau conceptuel Niveau logique Niveau physique  Réalisation d’un entrepôt  Représentation et manipulation   Le cube OLAP Solutions existantes Contexte (1)  Besoin :    Qui

ventiler dans les grands chapitres ci-dessous : Chapitre 1 - Infocentre et système d’information décisionnel Il s’agit ici de savoir s’il y a une bonne façon d’organiser son système d’information décisionnel et de comprendre l’intérêt de : Gérer des données historiques détaillées Sortir de l’impasse des systèmes décisionnels hétérogènes par la consolidation Propos sur les SID Michel Bruley Introduction - 1/4 Ne pas succomber aux sirènes des éditeurs de progiciel de gestion intégré Activer