Entrepot Frigorifique

analyser des quantités massives de données relatives aux clients. Ceci dans le but de mieux développer le potentiel client. Le CRM implique de collecter l'ensemble des données clients, internes ou externes, et de les intégrer dans un Data Warehouse (entrepôt de données). Ensuite, le Data Mining traduira le traitement de données. c. Les facteurs clés de succès du CRM: Les clés d'une démarche CRM réussie sont liées à : - 25% à la technologie - 25% au processus - 50% aux hommes Il est nécessaire

ACKNOWLEDGEMENTS As part of achieving this thesis, we want to thank all those who have directly or indirectly contributed to the drafting of this document: * All the INOVA’s staff * All the administration of CEFIVE And we apologize to everyone who helps us and we have unfortunately not mentioned. We express our sincere and profound gratitude to them. Summary INTRODUCTION 1 I - Presentation of the host company 3 1. INOVA SI history 3 2. Activities of the structure 3 II

reconfiguration du réseau a partir des attentes de la clientèle et de l’optimisation des coûts, l’amélioration des personnes et professionnalisme des commerciaux grâce a une connaissance immédiate et complète de la clientèle. • Le « datawarehouse » ou entrepôt de données La mise en place d’un « datawarehouse » parait être, a l’heure des autoroutes de l’information il présente de nombreux avantages, et en développant de nouveaux types de relations tant en terme du support que de contenu. Il permet

pour l’instrumentation (DEC) et 60 bits pour de gros calculateurs scientifiques (Control Data). Un consensus a fini par être trouvé autour de l’octet comme unité adressable et d’instructions sur format de 4 ou 8 octets. Datawarehouse Le terme entrepôt de données ou data warehouse désigne une base de données utilisée pour collecter et stocker de manière définitive des informations volatiles provenant d'autres bases de données. Chaque information collectée se voit affecter une date, ou un numéro

difficiles à percevoir 2 Définition  Data mining  ensemble de techniques d'exploration de données afin d'en tirer des connaissances (la signification profonde) sous forme de modèles présentés à l ’utilisateur averti pour examen Données entrepôt Data mining Découverte de modèles Connaissances Compréhension Prédiction 3 Définition du DM  « l’ensemble des algorithmes et méthodes destinés à l’exploration et l’analyse de grandes bases de données informatiques en vue de détecter dans

modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Le rôle du Datawarehouse : Un datawarehouse (ou entrepôt de données) est un serveur informatique dans laquelle est centralisé un volume important de données consolidées à partir des différentes sources de renseignements d'une entreprise (notamment les bases de données internes). L'organisation des données

généralement pas aux besoins d'un décideur ou d'un analyste. L'objectif prioritaire est de segmenter les données en contextes informationnels fortement cohérents, simples à utiliser et correspondant à une activité décisionnelle particulière. Alors qu'un entrepôt de données peut héberger des centaines ou des milliers de variables ou indicateurs, un contexte de diffusion raisonnable n'en présente que quelques dizaines au maximum. Chaque contexte peut correspondre à un datamart, bien qu'il n'y ait pas de règles

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'organisations extérieures, et de les intégrer dans une base unifiée : Data Warehouse (entrepôt de données) ou autre. * L’étape 2 qui se base sur le choix du client : L’entreprise doit analyser les données clients avec les techniques les plus évoluées : Datamining, analyse statistique ; et rendre les résultats accessibles à tous les

DataMart (Data Warehouse) Tool: Mondrian + JRubik Edwin Rojas (CIP) ICIS workshop 2006, CIMMYT May 2006 Data Warehouse Motivation and Examples Data Warehouse Motivation Huge amounts of data need to be summarized in various forms to enable data creators and data users to get quick overviews and dig into details as needed with high performance and flexibility CIP Example Solutions Data Warehouse Architectural Data Warehouse Client (web, standalone app) Data Warehouse Engine Data Warehouse

com/definitions/developpement/base-de-donnees.htm * Datawarehouse : entrepôt de données en français. Un datawarehouse est un serveur informatique dans laquelle est centralisé un volume important de données consolidées à partir des différentes sources de renseignements d'une entreprise. L'organisation des données est conçue pour que les personnes intéressées aient accès rapidement et sous forme synthétique à l'information stratégique dont elles ont besoin pour la prise de décision. Si un entrepôt de données utilise le principe des