Entrepot Frigorifique

structurées. Leur raison d'être n'est donc a priori pas l'analyse (sauf dans le cas d'un entrepôt de données). Cela impose de disposer de systèmes performants de préparation ou de manipulation de données. Le data mining se propose de transformer en information, ou en connaissance, de grands volumes de données qui peuvent être stockés de manière diverse, dans des bases de données relationnelles, dans un (ou plusieurs) entrepôt de données (datawarehouse), mais qui peuvent aussi être récupérées de sources riches

niveau de l'entreprise, l'ensemble| | |des données clients, collectées en interne ou auprès d'organisations extérieures, et de les | | |intégrer dans un Data Warehouse (entrepôt de données) orienté client. | | |L'étape suivante consiste à analyser ces données avec les techniques les plus évoluées | | |–Datamining

Objectifs de ce Module  Vous donner une vision précise des stratégies et techniques du Marketing Direct Vous donner les règles d’or à utiliser (choix des objectifs, qualité des données, ciblage, impact du message…) Vous initier via des cas pratiques à la rédaction de lettre, email…, à l’analyse de la performance des campagnes   PROGRAMME  A quoi sert le Marketing Direct ?     Les objectifs poursuivis par le Marketing Direct Sa place dans la stratégie CRM. Stratégie de

enjeu d’actualité avec la montée en puissance de l’intelligence économique. Car, les sociétés les mieux positionnées sur ce marché bénéficient d’une image forte dans le domaine des applications critiques de l’entreprise. Un Datawarehouse est un entrepôt de données. Il intègre les informations en provenance de différentes sources, souvent réparties et hétérogènes et a pour objectif de fournir une vue globale de l’information aux analystes et aux décideurs. Il s’agit d’un stockage intermédiaire des

l’intelligence prédictive à la portée des utilisateurs commerciaux et de toutes les parties prenantes qui utilisent Cognos comme portail d’accès à l’analyse d’entreprise. Une intégration InfoSphere™ et DB2® améliorée. Les organisations dotées d’un entrepôt de données InfoSphere peuvent désormais utiliser l’éventail complet de ses algorithmes d’exploration des données depuis Modeler. Cela offre aux utilisateurs l’avantage ** IBM SPSS Data Collection et IBM SPSS Statistics étaient anciennement nommés

décisionnelles S’il existe effectivement des informations importantes, il n’en est pas moins nécessaire de construire une structure pour les héberger, les organiser et les restituer à des fins d’analyse. Cette structure est le Data Warehouse ou « entrepôt de données ». Ce n’est pas une usine à produire l’information, mais plutôt un moyen de la mettre à disposition des utilisateurs de manière efficace et organisée. La mise en œuvre du Data Warehouse est un processus complexe. L’objectif à atteindre

DESS M IAGe Année univer sitaire 2001-2002 Univer sité des Sciences Sociales, TOULOUSE I Univer sité Paul Sabatier , TOULOUSE III Entrepôt de données avec SAP BW Rappor t de stage de David ROUSSE Entrepôt de données avec SAP BW 1. REMERCIEMENTS Avant de commencer ce rapport marquant la fin de mes études, je tiens à remercier toutes les personnes qui tout au long de mon stage m’ont orienté dans la mission qui m’a été confiée. En premier lieu, je tiens à exprimer toute ma reconnaissance

RIBATIS, en tant que cabinet de conseil opérationnel en management des systèmes d information a été sol icité pour procéder à la refonte des systèmes d information de certains de ses Clients et en particulier la création d un entrepôt de données permettant une optimisation de leur activité interne. Ainsi il nous a été demandé dans le cadre de notre projet de fin d étude de répondre à ces deux exigences. Plus précisément, notre projet consiste en la conception d un

Rentabilité, part de client, tx de transformation, tx d'ouverture de newsletter) r Optimisation des ces canaux r Optimisation de l'offre et de la communication Les outils technologiques du CRM q q Les outils analytiques : r Datawarehouse (entrepôt de données) r Datamarts et Datamining (fouille des données) r Outils de restitution les outils opérationnels : r Outils de gestion de la relation r Outils d'automatisation de la force de vente (prospection, configuration de l'offre, prise de commande

demande et au marché que les concurrents. Pour cela, la mise en place de systèmes décisionnels au sein des entreprises est une étape obligatoire. Ces systèmes doivent être composés de base de données assez robustes pour stocker les données (Les entrepôts de données sont un moyen de stocker les informations les plus en vogue de nos jours car ils permettent de faire ressortir les informations dans un délai assez intéressant.) mais surtout d’outils permettant de ressortir les données sous forme de