Entrepôt de données

décisionnel? II-C - Architecture des systèmes décisionnels II-C-1 - Les sources de données II-C-2 - L'entrepôt de données II-C-3 - Le serveur OLAP ou serveur d'analyse II-C-4 - Le générateur d'états II-C-5 - Quelques termes usuels du décisionnel III - Aspect pratique III-A - Pré-requis III-B - Créer une Source de données ODBC III-C - Démarrer OLAP Manager III-D - Créer votre base de données d'analyse III-E - Créer une source de données OLAP III-F - Ouvrir l'assistant création de Cube III-G - Ajouter une mesure

provoque une sensibilisation des entreprises aux outils du management de la qualité par exemple « 5S », « KanBan » et autres outils d’origine Japonaise. La naissance de l’ère du client apparait dans les années 90’, où la création de bases de données se développe. Il s’agit de l’essor du Marketing Direct, de la prolifération des canaux d’accès à l’entreprise et d’information. Dans les années 2000, l’environnement économique a progressé. Le marché est saturé par un très grand nombre d’entreprises

personnalisée : Les exemples américains montrent que le concept de relation de proximité ne fonctionne en moyenne que sur 20% des consommateurs. - Beaucoup d'entreprises hésitent à investir dans la constitution et l'exploitation de ces bases de données : La grande distribution utilise toujours les techniques de masse du marketing. -Le marketing relationnel épuise le consommateur. Il se sent traqué, harcelé par le téléphone, le fax et les papiers qui débordent sa boite aux lettres. LE CRM (Customer

LE DATAWAREHOUSE : PRESENTATION: Le concept de Data Warehouse a été formalisé pour la première fois en 1990. L’idée de constituer une base de données orientée sujet, intégrée, contenant des informations datées, non volatiles et exclusivement destinées aux processus d’aide à la décision fut dans un premier temps accueillie avec une certaine perplexité. Beaucoup n’y voyaient que l'habillage d’un concept déjà ancien : l’infocentre. Mais l’économie actuelle en a décidé autrement. Les entreprises

permettant d’évoluer vers l’e-marketing Les composantes du défi technologiques sont de nature diverse : ❖ L’acquisition et le traitement de s données relatives aux clients, à l’environnement et aux institutions. ❖ La multiplication des moyens d’accès par les clients ❖ L’intégration des technologies avec les produits 1 L’évolution des bases de données et des outils de traitement de l’information Nous évoquerons le progrès de l’évolution de bases de donnes : « datawarehouses » et leurs formes

couplage téléphonie/informatique * Outils d’automatisation de marketing de force de vente … Et les nouvelles méthodes de traitement de l’information : * E-commerce * Intégration et organisation de l’information dans des bases de données La Relation Clients englobe l’ensemble des interactions entre les clients, l’entreprise et ses partenaires éventuels. Elle implique tous les intervenants (internes ou externes) qui contribuent directement ou indirectement dans cette relation

technologiques existent aujourd'hui pour constituer, gérer et analyser des quantités massives de données relatives aux clients. Ceci dans le but de mieux 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

différentes sources d’information commerciale Deux sources d’information commerciale (complémentaires) : - Les sources d’informations internes : Caractéristiques : informations sont faciles à obtenir et peu coûteuses. Elles proviennent des bases de données de l’entreprise. L’information la plus importante est celle qui est liée aux ventes car elle permet d’analyser l’évolution du chiffre d’affaires et d’orienter l’action commerciale. Exemples : Historique des ventes Volume d’affaire réalisé Type de

de transformation, tx d'ouverture de newsletter) r Optimisation des ces canaux r Optimisation de l'offre et de la communication Les outils technologiques du CRM q q Les outils analytiques : r Datawarehouse (entrepôt de données) r Datamarts et Datamining (fouille des données) r Outils de restitution les outils opérationnels : r Outils de gestion de la relation r Outils d'automatisation de la force de vente (prospection, configuration de l'offre, prise de commande r Outils d'automatisation

visualisation de données multidimensionnelles, modélisation, prédiction, etc. 3 Mining Data warehouse : définition Entrepôt de données Ensemble de données historisées avec leur variation dans le temps, organisé par sujets, consolidé dans une base de données unique, géré dans un environnement de stockage particulier, aidant à la prise de décision dans l’entreprise. Trois fonctions essentielles : collecte de données de bases