un Data Warehouse

1
Data Warehouse and Datamining
Entrepôts de Données et Fouille de Données
Université d'Alexandrie, Faculté de Commerce, les 17 et 18 Décembre 2011

2
Plan
Introduction
Entrepôts de données
Datamarts
Architecture
Modélisation
Bases de données multidimensionnelles
Fouille de données
Marché du décisionnel

3
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 nouvelles
Qui sont mes
meilleurs
clients?
A combien
s’élèvent mes
ventes
journalières?
Quels
algériens
consomment
beaucoup de
poisson?
Pourquoi et
comment le
chiffre
d’affaire a
baissé?

4
Les données utilisables par les décideurs
Données opérationnelles (de production)
Bases de données (Oracle, SQL Server)
Fichiers, …
Gestion des RH, gestion des commandes…
Caractéristiques de ces données:
Distribuées: systèmes éparpillés
Hétérogènes: systèmes et structures de données différents
Détaillées: organisation des données selon les processus
fonctionnels, données surabondantes pour l’analyse
Peu/pas adaptées à l’analyse : les requêtes lourdes peuvent
bloquer le système transactionnel
Volatiles: pas d’historisation systématique

5
Problématique
Comment répondre aux demandes des décideurs?
En donnant un accès rapide et simple à l’information
stratégique
En donnant du sens aux données
Mettre en place un système d’information dédié aux
applications décisionnelles:
un Data Warehouse