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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
3
Contexte (1)
Besoin :
Prise de décisions stratégiques et tactiques Réactivité
Qui :
les décideurs (non informaticiens, non statisticiens)
Comment :
Répondre aux demandes d’analyse de données Dégager des informations qualitatives nouvelles
5
Problématique (1)
Nous avons donc :
Une grande masse de données
Distribuées Hétérogènes Très détaillées
à traiter
Synthétiser / résumer Visualiser Analyser
pour une utilisation par des
Experts / analystes d’un métier Non informaticiens Non statisticiens
6
Problématique (2)
Comment répondre aux besoins de décideurs
afin d’améliorer les performances décisionnelles
de l’entreprise?
En donnant un accès rapide et simple à l’information
stratégique
En donnant du sens aux données
En donnant une vision transversale des données de
l’entreprise (intégration de différentes bases de
données)
En extrayant, groupant, organisant, corrélant et
transformant (résumé, agrégation) les données
8
Le processus de prise de décision (1)
Sources : Lydie Soler, AgroTechParis
9
Le processus de prise de décision (2)
Sources : Lydie Soler, AgroTechParis
11
Pourquoi pas un SGBD? (1)
Fonctions d’un SGBD :
Systèmes transactionnels (OLTP)
Permettre d’insérer, modifier, interroger
rapidement, efficacement et en sécurité les
données de la base
Sélectionner, ajouter, mettre à jour, supprimer
des tuples
Répondre à de nombreux utilisateurs
simultanément
12
Pourquoi pas un SGBD? (2)
Fonctions d’un DW :
Systèmes pour l’aide à la prise de décision
(OLAP)
Regrouper, organiser des informations
provenant de sources diverses
Intégrer et stocker les données pour une vue
orientée métier
Retrouver et analyser l’information
rapidement et facilement
14
Pourquoi pas un SGBD? (4)
Sources : Lydie Soler, AgroTechParis
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Caractéristiques d’un DW (2)
Données intégrées
Normalisation des données
Définition d’un référentiel unique
Sources : Lydie Soler, AgroTechParis
19
Caractéristiques d’un DW (5)
Inconvénient :
De par sa taille, le DW est rarement utilisé
directement par les décideurs car il
contient plus que nécessaire pour une
classe de décideurs
20
Le datamart
Sous-ensemble d’un entrepôt de données
Destiné à répondre aux besoins d’un secteur ou
d’une fonction particulière de l’entreprise
Point de vue spécifique selon des critères
métiers
Sources : Lydie Soler, AgroTechParis
22
Plus en détails…
23
Modélisation multidimensionnelle
Niveau conceptuel
Niveau logique
Niveau physique
