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Data warehouse
Le document présente les concepts clés des data warehouses, projetés comme des systèmes d'information décisionnels essentiels pour l'analyse et la compréhension des données d'entreprise. Il retrace leur évolution historique, leur structure et les aspects techniques, tout en soulignant l'importance croissante de leur utilisation pour améliorer la prise de décision. La conclusion insiste sur la nécessité d'accéder à des informations pertinentes au moment opportun pour les utilisateurs.
![HUBREPORT - Future of Data & CRM [EXTRAIT]](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/futureofdataextraitpdf1-171109105712-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Data warehouse
- 1. Data Warehouse « Entrepôtde données » Free Powerpoint Templates Page 1
- 2. Plan • Introduction • Définition • Objectifs • Historique • Structure du Data Warehouse • Concept du Data Warehouse • Les aspects techniques • SGBD et DW • Conclusion Free Powerpoint Templates Page 2
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- 4. Introduction • On qualified'informatique décisionnelle (en anglais « Business intelligence », parfois appelé tout simplement « le décisionnel ») l'exploitation des données de l'entreprise dans le but de faciliter la prise de décision par les décideurs, c'est-à-dire la compréhension du fonctionnement actuel et l'anticipation des actions pour un pilotage éclairé de l'entreprise. Free Powerpoint Templates Page 4
- 5. Introduction • Les outilsdécisionnels comme le Data Warehouse et le Data Mining sont basés sur l'exploitation d'un système d'information décisionnel alimenté grâce à l'extraction de données diverses à partir des données de production, d'informations concernant l'entreprise ou son entourage et de données économiques. Free Powerpoint Templates Page 5
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- 7. Définition W.B.Inmon «Le data Warehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées pour le support d’un processus d’aide à la décision » Free Powerpoint Templates Page 7
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- 9. Objectifs d’une DataWarehouse • Intégrer différentes bases de données opérationnelles; • Permettre l’accès aux informations historisées; • Fournir des outils d ’analyse sur ces données; • Résumer les données; • Réconcilier des données inconsistantes. Free Powerpoint Templates Page 9
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- 11. Historique du DataWarehouse • Années 1960 : Genral Mills et l‘Université Dartmouth, dans un projet conjoint, créent les termes "faits" et "dimensions". • 1983 : Teradata introduit dans sa base de données managériale un système exclusivement destiné à la prise de décision. • 1988 : Barry Devlin et Paul Murphy publient l'article "Une architecture pour les systèmes d'information financiers" ("An architecture for a business and information systems") où ils utilisent pour la première fois le terme "Datawarehouse". Free Powerpoint Templates Page 11
- 12. Historique du DataWarehouse • 1990 : Red Brick Systems crée Red Brick Warehouse, un système spécifiquement dédié à la construction de l'Entrepôt de données. • 1991 : Bill Inmon publie Building the Data Warehouse (Construire l'Entrepôt de Données). • 1995 : Le Data Warehousing Institute, une organisation à but lucratif destinée à promouvoir le datawarehousing, est fondé. • 1996 : Ralph Kimball publie The Data Warehouse Toolkit (La boîte à outils de l'Entrepôt de données). Free Powerpoint Templates Page 12
- 13. Structure du Data Warehouse Free Powerpoint Templates Page 13
- 14. Structure du DATAWAREHOUSE Le Data Warehouse se structure en quatre classes de données, organisées selon un axe historique est un axe synthétique. Free Powerpoint Templates Page 14
- 15. Structure du DATAWAREHOUSE Les données agrégées Les méta- données DATA WAREHOUSE Les données détaillées Les données historisées Free Powerpoint Templates Page 15
- 16. Données détaillées • Ellesreflètent les évènements les plus récents. • Les données provenant des systèmes de production sont intégrées à ce niveau. Free Powerpoint Templates Page 16
- 17. Données agrégées • Ellescorrespondent à des éléments d'analyse représentatifs des besoins des utilisateurs. • Ce sont donc des données déjà traitées par le système et représentant un premier résultat d'analyse et de synthèse des données contenues dans les systèmes de production. • Elles doivent être facilement accessibles et compréhensibles. Free Powerpoint Templates Page 17
- 18. Données historisées • Chaquenouvelle insertion dans le Data Warehouse ne détruit pas les anciennes valeurs mais cré une nouvelle insertion. Free Powerpoint Templates Page 18
- 19. Méta-données • Il s'agit« de données sur les données ». Elles décrivent les règles ou processus attachés aux données du système. • Il permet aussi de faciliter la recherche de données. Free Powerpoint Templates Page 19
- 20. Concept du Data Warehouse Free Powerpoint Templates Page 20
- 21. Concept du DataWarehouse Orientée sujet Données intégrées DATA WAREHOUSE Données non volatiles Données datées Free Powerpoint Templates Page 21
- 22. Concept du DataWarehouse • Données orientées sujet : • Regroupe les informations des différents métiers • Ne tiens pas compte de l’organisation fonctionnelle des données Ass. Vie Ass. Auto Ass. Santé Client Police Free Powerpoint Templates Page 22
- 23. Concept du DataWarehouse • Données intégrées : • Normalisation des données • Définition d’un référentiel unique h,f 1,0 h,f homme, femme GBP EUR CHF USD Free Powerpoint Templates Page 23
- 24. Concept du DataWarehouse • Données non volatiles : • Traçabilité des informations et des décisions prises • Copie des données de production Bases de production Entrepôts de données Ajout Suppression Accès Modification Chargement Free Powerpoint Templates Page 24
- 25. Concept du DataWarehouse • Données datées : • Les données persistent dans le temps • Mise en place d’un référentiel temps Image de la base en Mai 2005 Image de la base en Juillet 2006 Répertoire Répertoire Base de Nom Ville Nom Ville production Dupont Paris Dupont Marseille Durand Lyon Durand Lyon Calendrier Répertoire Entrepôt Code Année Mois Code Année Mois de 1 2005 Mai 1 Dupont Paris données 2 2006 Juillet 1 Durand Lyon Free Powerpoint2Templates Dupont Marseille Page 25
- 26. Les aspects techniques Free Powerpoint Templates Page 26
- 27. Les aspects techniquesdu DW 1. Les bases de données • OLAP (On-Line Analitical Processing) • C’est un mode de stockage prévu pour l’analyse statistique des données contenues dans la base; • Il est appliqué à un modèle virtuel de représentation de donnée appelé cube ou hypercube OLAP. Free Powerpoint Templates Page 27
- 28. Les aspects techniquesdu DW • OLTP (On-Line Transactional Processing) • C’est un mode de stockage fait pour les systèmes opérationnels; • Ils supportent très bien une utilisation transactionnelle de la base de données; • À ce mode de stockage est associé des requêtes type courtes et ne demandant pas beaucoup de ressource du côté du serveur de la base de données. Free Powerpoint Templates Page 28
- 29. Les aspects techniquesdu DW 2. Modélisation • Les tables de dimensions - Elles contiennent les données qui permettent de définir un axe d’une étude. - Ce type de tables joue le rôle de référentiel au DATA WAREHOUSE. • Les tables de faits - Comme leur nom l’indique, Ces tables contiennent uniquement les données factuelles du DATA WAREHOUSE. Free Powerpoint Templates Page 29
- 30. Les aspects techniquesdu DW • Les tables d'agrégats - Ces tables sont spéciales, elles permettent de simplifier le travail de restitution des logiciels d’analyse; - Elles contiennent des données à un niveau de granularité plus grand que dans les tables de faits; Free Powerpoint Templates Page 30
- 31. Les aspects techniquesdu DW 3. Les types de modèle Modèle en étoile Modèle Free Powerpoint Templates en flocon Page 31
- 32. Modèle en étoile •Une table de fait centrale et des dimensions • Les dimensions n’ont pas de liaison entre elles • Avantages – Facilité de navigation – Nombre de jointures limité • Inconvénients – Redondance dans les dimensions – Toutes les dimensions ne concernent pas les mesures Free Powerpoint Templates Page 32
- 33. Modèle en étoile Dimension Temps ID temps année mois Dimension produit jour ID produit Dimension Magasin … ID magasin nom description code ville Table de faits Achat prix surface ID client poids ID temps groupe … ID magasin famille ID région … ID produit Dimension Region Quantité achetée Dimension Client ID région Montant des achats ID client pays nom description prénom district vente adresse …. Free Powerpoint Templates … Page 33
- 34. Modèle en flocon •Une table de fait et des dimensions décomposées en sous hiérarchies. • On a un seul niveau hiérarchique dans une table de dimension. • La table de dimension de niveau hiérarchique le plus bas est reliée à la table de fait. On dit qu’elle a la granularité la plus fine. • Avantages – Normalisation des dimensions – Économie d’espace disque • Inconvénients – Modèle plus complexe (jointure) – Requêtes moins performantes Free Powerpoint Templates Page 34
- 35. Dimension produit ID produit Dimension Temps ID groupe ID temps nom annee code mois prix Dimension Magasin jour Dimension groupe poids ID magasin … ID groupe … description ID famille ville Table de faits Achat nom surface ID client ID temps … … ID magasin Dimension Region ID région ID région Dimension Famille ID produit ID division vente ID famille Quantité achetée pays Montant des achats nom description … …. Dimension Client Dimension ID client Division vente nom ID division vente prénom description Free Powerpoint Templates adresse …. Page 35 …
- 36. SGBD et DW FreePowerpoint Templates Page 36
- 37. SGBD et DW Service Service Service OLTP: On-Line commercial Financier livraison Transactional BD prod BD prod BD prod Processing Clientèle H I Data Warehouse S T OLAP: On-Line O Analitical R Clientèle I Processing Q U Free Powerpoint Templates E Page 37
- 38. SGBD et DW OLTP DW Orienté transaction Orienté analyse Orienté application Orienté sujet Données courantes Données historisées Données détaillées Données agrégées Données évolutives Données statiques Utilisateurs nombreux, Utilisateurs peu nombreux, administrateurs/opérationnels manager Temps d’exécution: court Temps d’exécution: long Free Powerpoint Templates Page 38
- 39. SGBD et DW Free Powerpoint Templates Page 39
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- 41. Conclusion • L’utilisation desDATAWAREHOUSE est aujourd’hui très demandé dans le monde de l’entreprise, demande qui répond au besoin toujours plus présent des utilisateurs d’avoir les bonnes informations au bon moment. Free Powerpoint Templates Page 41
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- 43. Webographie www.wikipédia.org www.supinfo.com Introdution au DataWareHouse.htm l’auteur Nicolas GUILLOT www.ultrafluide.com www.journaldunet.com www.lincoln.fr Free Powerpoint Templates Page 43
- 44. Free Powerpoint Templates Page 44