Entrepot Frigorifique

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

d’IS et de SdF, sous la forme d’activités, et reprend les informations générées par ces activités sous la forme d’entrepôt de données. Ici, les entrepôts de données modélisent une vue ou une partie des informations disponibles dans un modèle donné. Ils correspondent à la définition que le standard UML 2 [8] leur donne : « Les données contenues dans un entrepôt de données sont persistantes et utilisées en fonction du besoin des activités ». La figure 1 représente la modélisation d’une partie des activités

Des données brutes aux données commerciales Au-delà de la collecte => l’organisation des données ( Recours aux bases de données et entrepôts dérivés ( Stocker, structurer, exploiter } L’info 1. Définitions SIM : Mémoire commerciale de l’entreprise et réseau de communication mercatique mis en place pour collecter, utiliser, diffuser et gérer l’info (les réseaux, les matériels, les logiciels et les flux d’information). Base de données : la base de données relationnel

clients, en examinant leur comportement sur son site de e-commerce. L’analyse du marché pour une entreprise donnée repose sur la quantité importante d’informations provenant de son site web marchand. Cette analyse peut se faire en exploitant les entrepôts de données (ED) ou data warehouse (DW) d’une part et les outils de data mining ou de fouille de données pour une classification (profilage) des clients d’autre part, car l’aide à la décision peut nécessiter de comprendre plus profondément les chiffres

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 ?

Table des Matiéres Chapitre : 1 : Les Entrepôts de Données : 1.1 Introduction 1.2 SID vs transactionnels 1.2.1 Système d’information (SI) 1.2.2 Système d’information décisionnel (SID) 1.3 Le Datawarehouse 1.3.1 Définition 1.3.2 Caractéristiques des entrepôts de données 1.3.3 Architecture d’un entrepôt de données 1.3.4 Entrepôt de données vs Base de données 1.4 Modélisation multidimensionnelle 1.4.1 Concepts de bases 1.4.2 Niveau conceptuel 1.4.3 Niveau logique 1.4.3.1 Modèles en étoile 1.4.3.2 Modélisation

Entrepôt de Données Jean-François Desnos Jean-Francois.Desnos@grenet.fr ED JFD 1 Définition (Bill Inmon 1990) Un entrepôt de données (data warehouse) est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour la prise de décisions ED JFD 2 Les données sont thématiques Données sont organisées par thème (sujets majeurs, métiers), vs systèmes de production : processus fonctionnels. analyses transversales / structures fonctionnelles et organisationnelles

fondés sur les entrepôts de données fournissant des renseignements précieux sur le fonctionnement d’une entreprise et la meilleure façon de l’améliorer et des outils d’investigation de ces données pour guider, voire suggérer des décisions cruciales. Les organisations ont besoin de suivre ces processus, de définir des politiques et à un niveau plus stratégique, de définir les visions et les objectifs qui feront avancer la société vers l’avenir. Cependant la mise en œuvre d’un entrepôt ne peut pas actuellement

moyenne. Et ce n'est pas pour rien, ce système est complexe et ne doit rien laisser s'échapper, sous peine d'avoir une mauvaise information dans l'entrepôt, donc des données fausses, donc inutilisables. Avant de commencer, visualisez le schéma d'un entrepôt et sa façon de fonctionner (gérer l'historique, dimensions, faits, etc.). Le but du jeu est de faire rentrer toutes les données de l'entreprise dans ce modèle, les données doivent donc être : * Dé-normalisées : dans un DW (Data Warehouse)

Résumé Affectées au pôle « Business Intelligence» de l’équipe ATAC au sein du groupe HP CDG, notre projet de fin d’étude s’inscrit dans le cadre de l’informatique décisionnelle. ATAC se charge de la gestion informatique de la totalité des entrepôts et des magasins du client ATAC Market qui représente une filiale de la chaîne des supermarchés du groupe Auchan. Dans ce contexte, et afin d’offrir aux managers du groupe un meilleur usage des données pour leur prise de décision, l’équipe se base