Intégration de données hétérogènes et réparties. Anne Doucet

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Intégration de données hétérogènes et réparties. Anne Doucet Anne.Doucet@lip6.fr"

Transcription

1 Intégration de données hétérogènes et réparties Anne Doucet 1

2 Plan Intégration de données Architectures d intégration Approche matérialisée Approche virtuelle Médiateurs Conception et intégration Traitement des requêtes Systèmes existants Médiation et architectures P2P 2

3 Intégration de données Contexte Caractéristiques Taxonomie des systèmes existants Processus d intégration de données 3

4 Problématique Globalisation des données et des ressources 4

5 Intégration de données Infrastructures de médiation Accès transparent aux données : illusion d un système unique et homogène dictionnaire de données réparti, requêtes et transactions réparties, échange de Données, coopération, cohérence, sécurité, 5

6 Contexte Sources d informations nombreuses et très diversifiées (SGBD R, SGBDO, XML, fichiers texte, pages Web, etc.) Différents modes de consultation Langages et modes de requêtes différents (SQL, moteurs de recherche, programme d applications ) Différentes façons de répondre (différentes présentations du résultat) : pages Web, tableurs, relations Différents interactions avec la source Protocoles de communication (JDBC, ODBC, IIOP) Différentes interfaces 6

7 Exemple SGBD relationnel Agence de voyage SQL tuples SGBD objet Chaine hotelière OQL objets XQuery xml SGBD Semi-Structuré Site horaire des vols Moteur de recherches html API Fichiers Fichiers texte Fichiers texte texte Informations Pays instances Application Météo 7

8 Intégration de données Fournir un accès (requêtes, éventuellement mises à jour) uniforme (les sources sont transparentes à l utilisateur) à des sources (pas seulement des BD) multiples (même 2 est un problème) autonomes (sans affecter le comportement des sources) hétérogènes (différents modèles de données, schémas) structurées ( ou au moins semi-structurées) 8

9 Caractéristiques des sources Distribution Hétérogénéité Autonomie Interopérabilité Distribution Interopérabilité Hétérogénéité Autonomie 9

10 Distribution Les données sont stockées sur des supports répartis géographiquement. Offre disponibilité et amélioration des temps d accès. Pbs: Localiser la (ou les) source(s) contenant les données pertinentes. Tenir compte de la puissance des sources et de leur charge Les sources peuvent être temporairement indisponibles 10

11 Hétérogénéité L hétérogénéité concerne les données, les modèles et les langages. Système homogène : même logiciel gérant les données sur tous les sites même modèle de données même univers de discours Système hétérogène : n adhère pas à toutes les caractéristiques d un système homogène langages de programmation et d interrogation différents, modèles différents, SGBD différents 11

12 Hétérogénéité des données Sémantique Signification, interprétation ou utilisation différente de la même donnée Types de relations sémantiques Structurelle R 1 identique à R 2 : même constructeur, même concept R 1 équivalente à R 2 : constructeurs différents, même concept R 1 compatible avec R 2 : ni identiques, ni équivalents R 1 incompatible avec R 2 : contradictoires 12

13 Hétérogénéité des données Sémantique Structurelle Représentation différente des mêmes concepts dans des bases différentes Conflits de noms, types de données, attributs, unités 13

14 Autonomie Conception : sources locales avec des modèles de données propres, langage d interrogation Interprétation sémantique des données, contraintes, fonctions Communication : les sources de données locales décident quand et comment répondre aux questions d autres sources Exécution : pas d information provenant des sources locales sur l ordre d exécution des transactions locales ou des opérations externes pas de distinction entre les opérations locales et globales Association : connexion et déconnexion des sources partage de données et des fonctions 14

15 Interopérabilité Systèmes interopérables : échange de messages et de requêtes fonctionnent comme une unité pour une tâche commune partagent les fonctions Communiquent même avec des composants internes incompatibles Propriétés fondamentales à tout système interopérable : Distribution Hétérogénéité Autonomie 15

16 Taxonomie de SGBD hétérogènes et répartis SGBD homogènes répartis Multi-SGBD Hétérogènes Localement intégrés Distribution oui SGBD Fédérés Répartis Multi-SGBD répartis non partielle totale Autonomie oui SGBD hétérogènes répartis SGBD fédérés Hétérogènes répartis Hétérogénéité SGBD Hétérogènes intégrés SGBD fédérés hétérogènes Multi-SGBD hétérogènes Multi-SGBD Hétérogènes répartis 16

17 Localisation de données Systèmes de requêtes Pour sources hétérogènes Les données sont transférées Les données restent sur le site où elles se trouvent Intégration matérialisée Intégration virtuelle Données natives structurées Données structurées Natives et dérivées Données structurées Données natives Structurées Semi-structurées Non structurées Données natives Non structurées SGDB universel Entrepôt de données Systèmes fortement intégrés Bases de données fédérées Systèmes Faiblement intégrés Recherche D information Moteurs de recherche 17

18 Niveau intégration faible fort Bases de données réparties Fédérations de bases de données Multi bases de données avec schéma global Bases de données inter opérables 18

19 Processus d Intégration Processus semi automatisable permettant d intégrer des données structurellement et sémantiquement hétérogènes. Problème ancien (voir état de l art dans A.P.Sheth and J.A Larson. Federated database systems for managing distributed, heterogeneous, and autonomous databases. ACM Computing Surveys, 22(1): , Mars 90). Pbs : hétérogénéité des modèles de données, des puissances d expression, des modélisations. Un système d intégration comprend 4 tâches principales : - intégration de schéma - fusion de données - traduction de requêtes - réécriture de requêtes 19

20 Intégration de schéma Pré intégration Analyse des schémas : identification des éléments semblables dans les schémas initiaux, et description des liens inter-schémas. unifier les types en correspondance en un schéma intégré et produire les règles de traduction associées entre le schéma intégré et les schémas initiaux. Ordre d intégration Définition de contraintes globales Comparaison Identification de relations entre attributs Homonymes, synonymes, types de données, dépendances Propriétés (assertions) de correspondance inter schémas (dépendances d inclusion, exclusion, union) S assurer que l ensemble d assertions est cohérent et minimum. 20

21 Fusion de données Mise en conformité : résolution de conflits Classification : les populations du monde réel représentées par les deux types sont différentes. Description : les types ont des ensembles différents de propriétés Structure : les concepts utilisés pour décrire les types sont différents Hétérogénéité : les modèles de données utilisés sont différents. Données : des instances en correspondance ont des valeurs différentes pour des propriétés en correspondance. Regroupement et restructuration : mise en forme d objets dans la vue intégrée 21

22 Représentation des aspects sémantiques Logique de description Méta attributs et valeurs à représentation d un contexte Dictionnaires de données à vocabulaire utilisé dans les bases de données Ontologies décrivant des domaines de discours (concepts, relations, valeurs) 22

23 Architectures d intégration Intégration matérialisée Les données provenant des sources à intégrer sont stockées sur un support spécifique (entrepôt de données). L interrogation s effectue comme sur une BD classique (relationnelle). Intégration virtuelle Les données restent dans les sources Les requêtes sont faites sur un schéma global, puis décomposées en sous-requêtes sur les sources. Les différents résultats des sources sont de la requête sont combinés pour former le résultat final. 23

24 Architecture d entrepôt de données utilisateur requête réponse Entrepôt (BD relationnelle) Intégrateur Extraction et nettoyage de données Schéma local Schéma local Schéma local Source 1 Source 2 Source 3 24

25 Architecture de médiateur utilisateur requête réponse Schéma global Médiateur adaptateur adaptateur adaptateur Schéma local Source 1 Schéma local Source 2 Schéma local Source 3 25

26 Matérialisé vs. virtuel Architectures matérialisées Bonnes performances Données pas toujours fraîches Nettoyage et filtrage des données Architectures virtuelles Les données sont toujours fraîches Traitement de requêtes peut être coûteux Défi principal : performances 26

27 Entrepôts de données 27

28 Motivations Réconciliation sémantique Dispersion des sources de données au sein d une entreprise Différents codage pour les mêmes données L entrepôt rassemble toutes les informations au sein d un unique schéma Conserve l historique des données Performance Les données d aide à la décision nécessitent une autre organisation des données Les requêtes complexes de l OLAP dégradent les performances des requêtes OLTP. Disponibilité La séparation augmente la disponibilité Une bonne façon d interroger des sources de données dispersées Qualité des données 28

29 Systèmes légués gros système, critique, sur environnement ancien. Souvent peu documenté. Interactions entre les différents modules peu claires. Très cher àmaintenir. Il faut l'intégrer (migration) au système actuel (Entrepôt) = architecture cible. Contraintes : migration sur place, garder opérationnel, corriger et améliorer pour anticiper, le moins de changements possibles (diminuer le risque), flexible sur les évolutions futures, utiliser les technologies modernes. Approche classique : tout réécrire dans l'architecture cible promesses à tenir dans des conditions changeantes problème de transfert de très gros fichiers (plusieurs jours) dans système critique gros projet, retard mal vus, risque d'abandon Approche incrémentale : isoler des sous-systèmes a migrer établir des passerelles pour que les modules déjà migrés puissent communiquer avec les modules encore dans le système légué (traducteur de requêtes et de données). 29 coordonner les mises à jour pour garder la cohérence.

30 Bases de Données/Entrepôts de données BD- OLTP Entrepôts Objectif collecte de données consultation et analyse opérations au jour le jour Utilisateurs un département (Employé) transversal (Gestionnaire) Types de données données de gestion données d analyse (données courantes) (données historiques) Informations détaillées détaillées + agrégées n-uplets accédés dizaines millions Opérations requêtes simples, pré-déterminées requêtes complexes, ad-hoc sélections et mises à jour sélections nombreuses transactions peu de transactions transactions courtes transactions longues temps réel batch recherche d'enregistrements détaillés agrégations et group by 30

31 Bases de données/entrepôts de données Un entrepôt recouvre un horizon bien plus long dans le temps que les systèmes de production. Il inclut de nombreuses bases de données «travaillées» de façon à définir les données uniformément. Il est optimisé pour répondre à des questions complexes pour décideurs et analystes. 31

32 Bases de données / Entrepôts Les entrepôts sont physiquement séparés des systèmes de production, pour des raisons de Performance : les données des systèmes de production ne sont pas organisées pour pouvoir répondre efficacement aux requêtes des systèmes d aide à la décision. Même les requêtes simples peuvent dégrader sérieusement les performances. Accès aux données : un entrepôt doit pouvoir accéder aux données uniformément, quelle que soit la provenance des données. Formats des données : les données des entrepôts sont transformées, et doivent être disponibles sous un format simple et unique. Qualité des données: les données d un DW sont propres et validées. La qualité des données est vue au sens large du décisionnel, et ne peut être réalisée qu après comparaison avec d autres éléments. 32

33 Caractéristiques Dans un entrepôt, les données sont orientées par sujets : Les données organisées par sujet (clients, vendeurs, production,etc.) contiennent seulement l'information utile à la prise de décision. Les systèmes opérationnels sont plutôt orientés autour des traitements et des fonctions. intégrées : Les données, provenant de différentes sources (systèmes légués) sont souvent structurées et codées de façons différentes. L'intégration permet d'avoir une représentation uniforme, cohérente et transparente. Lorsque les données sont agrégées, il faut s assurer que l intégration est correcte. historiques : Un datawarehouse contient des données "anciennes", datant de plusieurs années, utilisées pour des comparaisons, des prévisions, etc. non volatiles : Une fois chargées dans le datawarehouse, les données ne sont plus modifiables. Elles sont uniquement accessibles en lecture (pour l'instant...). 33

34 Fonctions des entrepôts Récupérer les données existantes des différentes sources Référencer les données de manière uniforme Stocker les données (notamment historisées) Mettre à disposition les données pour : interrogation visualisation analyse 34

35 Structure des données Un entrepôt de données contient 5 types de données : fortement résumées M E T A D O N N E E S faiblement résumées données courantes données anciennes 35

36 Métadonnées Les métadonnées jouent un rôle central dans l'alimentation de l entrepôt Ce sont les "données sur les données". Elles sont utilisées lors de l'extraction, l'agrégation, la transformation, le filtrage et le transfert des données. Le méta-modèle constitue le référentiel unique: utilisateurs, profils et droits applications modèles de données, structure des données règles d'agrégation et de calcul 36

37 Architecture données externes (connaissances, règles) datamart entrepôt datamart olap données de production (y.c. Systèmes légués) META-MODELES datamart 37

38 Architecture à 3 niveaux Serveur de la BD de l entrepôt Presque toujours relationnel Data marts /serveur OLAP Relationel (ROLAP) Multidimensionel (MOLAP) Clients Outils d interrogation et de rapports Outils d analyse et d aide à la décision 38

39 Construction d un entrepôt de données Trois phases principales 1. Acquisition: Extraction : collection de données utiles Préparation : transformation des caractéristiques des données du système opérationnel dans le modèle de l entrepôt Chargement : nettoyage (élimination des dupliqués, incomplétudes, règles d intégrité, etc.) et chargement dans l entrepôt (trier, résumer, calculs, index). 2. Stockage : Les données sont chargées dans une base de données pouvant traiter des applications décisionnelles. 3. Restitution des données : Il existe plusieurs outils de restitution (tableaux de bord, requêteurs SQL, analyse multidimensionnelle, data mining...) 39

40 Maintenance Les données de l entrepôt sont stockées sous forme de vues matérialisées sur les différentes sources de données. Quand répercuter les mises à jour des sources? À chaque modification? Périodiquement? À définir par l administrateur Comment les répercuter? Tout recompiler périodiquement? Maintenir les vues de façon incrémentale Détecter les modifications (transactions, règles actives, etc.) Les envoyer à un intégrateur qui détermine les vues concernées, calcule les modifications et les répercute. 40

41 Outils d extraction de données Les requêteurs génèrent des requêtes SQL ad hoc (GQL, Reporter, Impromptu). Les tableaux de bord prédéfinis, consultables à l écran, génèrent des états (histogrammes, camemberts,...) Les outils de data mining permettent d extraire des informations implicites de la base. Ils utilisent des techniques de classification, de segmentation, d apprentissage symbolique et numérique, des statistiques, des réseaux neuronaux. (Enterprise Miner, Intelligent Miner, KnowledgeSeeker, STATlab,...) Les analyseurs permettent de gérer les données multidimensionnelles (Outils OLAP: Explorer, PowerPlay, Metacube Explorer,...) 41

42 Evolution Les entrepôts sont amenés à évoluer souvent et considérablement. La taille d'un entrepôt croît rapidement (de 20giga à 100giga en 2 ans). Pourquoi? - nouvelles données (extension géographique, changement de fréquence des historiques, changement du niveau de détail, etc.) - ajout de nouveaux éléments de données au modèle (l'ajout d'un attribut pour 2millions de n-uplets représente une augmentation considérable!) - création de nouveaux index, résumés - ajout de nouveaux outils (générateurs de requêtes, outils OLAP, etc.) - nouveaux utilisateurs - complexité des requêtes Comment garantir l'extensibilité, la disponibilité, la maintenabilité? 42

43 Evolution Les prototypes ne sont guère utiles (ne dépassent pas 20giga), les estimations sont souvent erronées... Trois aspects majeurs sont concernés : la base de données doit être extensible, disponible (plus de batch), facilement gérable (optimisation, indexation, gestion du disque automatiques). le middleware (gestionnaire de transactions, gestionnaire d'accès,...) doit être performant et cohérent. Là aussi, extensibilité, disponibilité, facilité de gestion. l'intégration des outils doit se faire avec un souci de compatibilité. Les outils doivent être conformes au plus grand nombre de standards. 43

44 Problèmes ouverts dans les DW Alimentation des entrepôts : 1/3 de la taille du projet. Simplifier le processus pour en alléger le coût. Maintenance : maintenir des vues matérialisées. Pb de cohérence. Pb de mise à jour à travers les vues. Intégration de schéma : les différentes sources ont des schéma différents, le DW doit avoir un schéma global unique. Comment faire? Effet taille : les DW grossissent "`à vue d'oeil" (victimes de leur succès), vers des tera-octets. Comment gérer cela? Les solutions actuelles seront-elles viables? Coût d'un DW prohibitif pour les petites entreprises. Commencer par ne faire que des data-marts et les intégrer peu à peu... 44

Module MABD Master Informatique Spécialité IAD. Cours 10 Intégration de données

Module MABD Master Informatique Spécialité IAD. Cours 10 Intégration de données Module MABD Master Informatique Spécialité IAD Cours 10 Intégration de données Contenu Problématique Architectures Entrepôts de données Médiateurs Problématique Globalisation des données et des ressources

Plus en détail

Architectures web pour la gestion de données

Architectures web pour la gestion de données Architectures web pour la gestion de données Dan VODISLAV Université de Cergy-Pontoise Plan Le Web Intégration de données Architectures distribuées Page 2 Le Web Internet = réseau physique d'ordinateurs

Plus en détail

Bases de Données Avancées

Bases de Données Avancées 1/26 Bases de Données Avancées DataWareHouse Thierry Hamon Bureau H202 - Institut Galilée Tél. : 33 1.48.38.35.53 Bureau 150 LIM&BIO EA 3969 Université Paris 13 - UFR Léonard de Vinci 74, rue Marcel Cachin,

Plus en détail

et les Systèmes Multidimensionnels

et les Systèmes Multidimensionnels Le Data Warehouse et les Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d un Datawarehouse (DW) Le Datawarehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées

Plus en détail

BD réparties. Bases de Données Réparties. SGBD réparti. Paramètres à considérer

BD réparties. Bases de Données Réparties. SGBD réparti. Paramètres à considérer Bases de Données Réparties Définition Architectures Outils d interface SGBD Réplication SGBD répartis hétérogènes BD réparties Principe : BD locales, accès locaux rapides accès aux autres SGBD du réseau

Plus en détail

Business Intelligence (BI) Stratégie de création d un outil BI

Business Intelligence (BI) Stratégie de création d un outil BI Business Intelligence (BI) La Business intelligence est un outil décisionnel incontournable à la gestion stratégique et quotidienne des entités. Il fournit de l information indispensable, sous plusieurs

Plus en détail

Intégration de données

Intégration de données Intégration de données Dan VODISLAV Université de Cergy-Pontoise Master Informatique M2 Plan Objectifs, principes, enjeux, applications Architectures d intégration de données Médiateurs et entrepôts Traitement

Plus en détail

Architectures d'intégration de données

Architectures d'intégration de données Architectures d'intégration de données Dan VODISLAV Université de Cergy-ontoise Master Informatique M1 Cours IED lan Intégration de données Objectifs, principes, caractéristiques Architectures type d'intégration

Plus en détail

JASPERSOFT ET LE PAYSAGE ANALYTIQUE. Jaspersoft et le paysage analytique 1

JASPERSOFT ET LE PAYSAGE ANALYTIQUE. Jaspersoft et le paysage analytique 1 JASPERSOFT ET LE PAYSAGE ANALYTIQUE Jaspersoft et le paysage analytique 1 Ce texte est un résumé du Livre Blanc complet. N hésitez pas à vous inscrire sur Jaspersoft (http://www.jaspersoft.com/fr/analyticslandscape-jaspersoft)

Plus en détail

Intégration de données

Intégration de données Intégration de données Dan VODISLAV Université de Cergy-Pontoise Master Informatique M2 Plan Objectifs, principes, enjeux, applications Architectures d intégration de données Médiateurs et entrepôts Traitement

Plus en détail

Objectifs. Maîtriser. Pratiquer

Objectifs. Maîtriser. Pratiquer 1 Bases de Données Objectifs Maîtriser les concepts d un SGBD relationnel Les modèles de représentations de données Les modèles de représentations de données La conception d une base de données Pratiquer

Plus en détail

Le "tout fichier" Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique

Le tout fichier Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique Introduction à l informatique : Information automatisée Le premier ordinateur Définition disque dure, mémoire, carte mémoire, carte mère etc Architecture d un ordinateur Les constructeurs leader du marché

Plus en détail

NIMBUS TRAINING. Mise en œuvre d une SGBD dans toutes les étapes du projet. Déscription. Objectifs. Publics. Durée. Pré-requis

NIMBUS TRAINING. Mise en œuvre d une SGBD dans toutes les étapes du projet. Déscription. Objectifs. Publics. Durée. Pré-requis Mise en œuvre d une SGBD dans toutes les étapes du projet. Déscription A partir des retours d expérience, et des préconisations des éditeurs, présenter les facteurs clés de succès et les bonnes pratiques

Plus en détail

L INFORMATION GEOGRAPHIQUE

L INFORMATION GEOGRAPHIQUE Champs sur Marne ENSG/CERSIG Le 19-nove.-02 L INFORMATION GEOGRAPHIQUE Archivage Le Système d information géographique rassemble de l information afin de permettre son utilisation dans des applications

Plus en détail

2.2 Etat de l'art en intégration de données

2.2 Etat de l'art en intégration de données Recueil de l état de l art en Intégration de données Patrice BUCHE (2006) http://metarisk.inapg.inra.fr/content/view/full/104 2.2 Etat de l'art en intégration de données Depuis le début des années 1990,

Plus en détail

Entrepôt de données 1. Introduction

Entrepôt de données 1. Introduction Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s agissait de constituer une base de

Plus en détail

10 Intégration de données sur le web

10 Intégration de données sur le web 10 Intégration de données sur le web 240 Requête utilisateur : Où est-ce que je peux voir les films qui ont participé au dernier Festival de Cannes? Je voudrais les résumés et critiques des films de Pedro

Plus en détail

5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI

5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI 5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI Un SI : et pour faire quoi? Permet de stocker de manière définitive des informations volatiles provenant d autre BD.

Plus en détail

Business & High Technology

Business & High Technology UNIVERSITE DE TUNIS INSTITUT SUPERIEUR DE GESTION DE TUNIS Département : Informatique Business & High Technology Chapitre 8 : ID : Informatique Décisionnelle BI : Business Intelligence Sommaire Introduction...

Plus en détail

Introduction aux S.G.B.D.

Introduction aux S.G.B.D. NFE113 Administration et configuration des bases de données - 2010 Introduction aux S.G.B.D. Eric Boniface Sommaire L origine La gestion de fichiers Les S.G.B.D. : définition, principes et architecture

Plus en détail

BUSINESS INTELLIGENCE. Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise

BUSINESS INTELLIGENCE. Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise BUSINESS INTELLIGENCE Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise 1 Présentation PIERRE-YVES BONVIN, SOLVAXIS BERNARD BOIL, RESP. SI, GROUPE OROLUX 2 AGENDA Définitions Positionnement de la

Plus en détail

SGBDR. Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles)

SGBDR. Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles) SGBDR Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles) Plan Approches Les tâches du SGBD Les transactions Approche 1 Systèmes traditionnels basés sur des fichiers Application 1 Gestion clients

Plus en détail

Le Web sémantique, une infrastructure d'intégration de sources de données

Le Web sémantique, une infrastructure d'intégration de sources de données Le Web sémantique, une infrastructure d'intégration de sources de données Chantal Reynaud Université Paris X & LRI (Université Paris-Sud & CNRS), UR INRIA Futurs Plan de l'exposé 1. Importance du point

Plus en détail

Les Entrepôts de Données

Les Entrepôts de Données Les Entrepôts de Données Grégory Bonnet Abdel-Illah Mouaddib GREYC Dépt Dépt informatique :: GREYC Dépt Dépt informatique :: Cours Cours SIR SIR Systèmes d information décisionnels Nouvelles générations

Plus en détail

Les solutions SAS pour les Petites et Moyennes Entreprises

Les solutions SAS pour les Petites et Moyennes Entreprises BROCHURE SOLUTION Les solutions SAS pour les Petites et Moyennes Entreprises Sur un marché aussi compétitif que celui des Petites et Moyennes Entreprises, le temps et l efficacité sont deux valeurs prioritaires

Plus en détail

Module BDR Master d Informatique (SAR)

Module BDR Master d Informatique (SAR) Module BDR Master d Informatique (SAR) Cours 6- Bases de données réparties Anne Doucet Anne.Doucet@lip6.fr 1 Bases de Données Réparties Définition Conception Décomposition Fragmentation horizontale et

Plus en détail

L'infocentre sert à prendre des décisions opérationnelles basées sur des valeurs courantes

L'infocentre sert à prendre des décisions opérationnelles basées sur des valeurs courantes II - II 1ère génération 13 2ème génération : Entrepôt de données / Magasin de données 15 3ème génération OLAP 16 Références Bibliographiques 18 A. 1ère génération Infocentre Tableur Base de données Infocentre

Plus en détail

UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme

UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme Légende : Modifications de l arrêté du 8 mars 2010 Suppressions de l arrêté du 8 mars 2010 Partie inchangée par rapport au programme antérieur Indications

Plus en détail

Module IUP3 Bases de Données Avancées. Esther Pacitti

Module IUP3 Bases de Données Avancées. Esther Pacitti Module IUP3 Bases de Données Avancées Esther Pacitti Objectifs générales du Module Réviser les principales concepts de BD relationnelle et la langage algébrique et SQL (interrogation et màj) Comprendre

Plus en détail

Introduction. d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamarts Architecture Modélisation

Introduction. d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamarts Architecture Modélisation Data WareHouse Plan Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamarts Architecture Modélisation 2 Présentation Besoin: prise de décisions

Plus en détail

Architecture technique

Architecture technique OPUS DRAC Architecture technique Projet OPUS DRAC Auteur Mathilde GUILLARME Chef de projet Klee Group «Créateurs de solutions e business» Centre d affaires de la Boursidière BP 5-92357 Le Plessis Robinson

Plus en détail

Intégration d'applications d'entreprise (INTA)

Intégration d'applications d'entreprise (INTA) Master 2 SITW - Recherche Intégration d'applications d'entreprise (INTA) Dr. Djamel Benmerzoug Email : djamel.benmerzoug@univ-constantine2.dz Maitre de Conférences A Département TLSI Faculté des NTIC Université

Plus en détail

Indépendance données / applications

Indépendance données / applications Vues 1/27 Indépendance données / applications Les 3 niveaux d abstraction: Plusieurs vues, un seul schéma conceptuel (logique) et schéma physique. Les vues décrivent comment certains utilisateurs/groupes

Plus en détail

Technologie SAFE* X3 - Outils et Développement. Développement, Fonction de base 2 e partie 3 jours. Web Services. 2 jours

Technologie SAFE* X3 - Outils et Développement. Développement, Fonction de base 2 e partie 3 jours. Web Services. 2 jours - Vous êtes consultant, chef de projets, acteur clé au sein de votre entreprise et vous intervenez en phase de déploiement ou de paramétrage d un logiciel Sage, Optez pour les formations «Produits» : Nous

Plus en détail

Prototype SOLAP appliqué sur des champs continus en mode raster

Prototype SOLAP appliqué sur des champs continus en mode raster Session démos 24 novembre 2014 Prototype SOLAP appliqué sur des champs continus en mode raster Analyse de hot spots de criminalité Jean-Paul Kasprzyk, doctorant Introduction 2 L informatique décisionnelle

Plus en détail

La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec 26/10/2005 1

La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec 26/10/2005 1 La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec ESRI 2005 session «Décisionnel» 26/10/2005 1 La Business Intelligence : Une Définition La Business intelligence permet l utilisation des données opérationnelles

Plus en détail

Bases de Données Hétérogènes

Bases de Données Hétérogènes Bases de Données Hétérogènes Didier DONSEZ Université Joseph Fourier IMA IMAG/LSR/ADELE #LPDJIU 2 Plan Introduction Architecture de SGBD-D Hétérogènes Distribution - Hétérogénéité - Autonomie Problèmes

Plus en détail

I. Bases de données. Exemples classiques d'applications BD. Besoins de description

I. Bases de données. Exemples classiques d'applications BD. Besoins de description I. Bases de données Exemples classiques d'applications BD Les besoins Qu est ce qu un SGBD, une BD Architecture d un SGBD Cycle de vie Plan du cours Gestion des personnels, étudiants, cours, inscriptions,...

Plus en détail

Introduction. Division Moyennes et Grandes Entreprises - Direction Produits Page 2 / 7. Communiqué de lancement Sage HR Management V5.

Introduction. Division Moyennes et Grandes Entreprises - Direction Produits Page 2 / 7. Communiqué de lancement Sage HR Management V5. Division Moyennes et Grandes Entreprises Direction Produits Communiqué de lancement Sage HR Management Version 5.10 Nouveau module Décisionnel Bases de données Sage HR Management Version 5.10 MS SQL Server

Plus en détail

Généralités sur les bases de données

Généralités sur les bases de données Généralités sur les bases de données Qu est-ce donc qu une base de données? Que peut-on attendre d un système de gestion de bases de données? Que peut-on faire avec une base de données? 1 Des données?

Plus en détail

Action de formation: SQL Server Business Intelligence & Data Warehouse

Action de formation: SQL Server Business Intelligence & Data Warehouse Action de formation: SQL Server Business Intelligence & Data Warehouse Contenu : Integration Services Présentation de Management Studio - Présenter les différentes tâches de SSMS - Structure des serveurs

Plus en détail

Systèmes d informations nouvelles générations. Répartition, Parallèlisation, hétérogénéité dans les SGBD. Exemple d application d un futur proche

Systèmes d informations nouvelles générations. Répartition, Parallèlisation, hétérogénéité dans les SGBD. Exemple d application d un futur proche Répartition, Parallèlisation, hétérogénéité dans les SGBD AI Mouaddib Département Informatique Université de Caen Systèmes d informations nouvelles générations! Constat :! Utilisation de nouveaux support

Plus en détail

Fournir un accès rapide à nos données : agréger au préalable nos données permet de faire nos requêtes beaucoup plus rapidement

Fournir un accès rapide à nos données : agréger au préalable nos données permet de faire nos requêtes beaucoup plus rapidement Introduction Phases du projet Les principales phases du projet sont les suivantes : La mise à disposition des sources Des fichiers Excel sont utilisés pour récolter nos informations L extraction des données

Plus en détail

REQUEA. v 1.0.0 PD 20 mars 2008. Mouvements d arrivée / départ de personnels Description produit

REQUEA. v 1.0.0 PD 20 mars 2008. Mouvements d arrivée / départ de personnels Description produit v 1.0.0 PD 20 mars 2008 Mouvements d arrivée / départ de personnels Description produit Fonctionnalités L application Gestion des mouvements d arrivée / départ de Requea permet la gestion collaborative

Plus en détail

Le parcours pédagogique Sage Business Intelligence. Utilisateur Niv I BO XI 3.0 WebI pour Sage 1000 2 jours

Le parcours pédagogique Sage Business Intelligence. Utilisateur Niv I BO XI 3.0 WebI pour Sage 1000 2 jours Vous êtes Consultant, Chef de Projets, Directeur des Systèmes d Information, Directeur Administratif et Financier, Optez pour les «formations Produits» Nous vous proposons des formations vous permettant

Plus en détail

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data BI = Business Intelligence Master Data-Science Cours 3 - Datawarehouse UPMC 8 février 2015 Rappel L Informatique Décisionnelle (ID), en anglais Business Intelligence (BI), est l informatique à l usage

Plus en détail

Data Mining, fouille de données: Concepts et techniques. Marius Fieschi Faculté de Médecine de Marseille

Data Mining, fouille de données: Concepts et techniques. Marius Fieschi Faculté de Médecine de Marseille Data Mining, fouille de données: Concepts et techniques Marius Fieschi Faculté de Médecine de Marseille Data Mining, fouille de données: Concepts et techniques Ce cours est très proche du cours diffusé

Plus en détail

Cisco Expo 2007. De Netflow à l Expertise Décisionnelle. On Demand IT Expertise

Cisco Expo 2007. De Netflow à l Expertise Décisionnelle. On Demand IT Expertise Cisco Expo 2007 De Netflow à l Expertise Décisionnelle On Demand IT Expertise accellent, l entreprise Notre métier L expertise des flux d applications et de services voix et données sur les réseaux et

Plus en détail

Bases de données avancées Introduction

Bases de données avancées Introduction Bases de données avancées Introduction Dan VODISLAV Université de Cergy-Pontoise Master Informatique M1 Cours BDA Plan Objectifs et contenu du cours Rappels BD relationnelles Bibliographie Cours BDA (UCP/M1)

Plus en détail

Thibault Denizet. Introduction à SSIS

Thibault Denizet. Introduction à SSIS Thibault Denizet Introduction à SSIS 2 SSIS - Introduction Sommaire 1 Introduction à SQL Server 2008 Integration services... 3 2 Rappel sur la Business Intelligence... 4 2.1 ETL (Extract, Transform, Load)...

Plus en détail

. Ce module offre la gamme de requête et d analyse la plus évoluée et la plus simple d utilisation du marché.

. Ce module offre la gamme de requête et d analyse la plus évoluée et la plus simple d utilisation du marché. La connaissance des facteurs-clés de réussite constitue un élément déterminant pour l amélioration des performances. Divalto intègre en standard, systématiquement Hyperion Intelligence. Ce module offre

Plus en détail

Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL

Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL Présenté par Hana Gara Kort Sous la direction de Dr Jalel Akaichi Maître de conférences 1 1.Introduction

Plus en détail

Système adaptatif d aide à la génération de requêtes de médiation

Système adaptatif d aide à la génération de requêtes de médiation Système adaptatif d aide à la génération de requêtes de médiation Dimitre Kostadinov Verónika Peralta Assia Soukane Xiaohui Xue Laboratoire PRiSM, Université de Versailles 45 avenue des Etats-Unis 78035

Plus en détail

Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger. par Amina GACEM. Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales

Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger. par Amina GACEM. Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger Évolution des SGBDs par Amina GACEM Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales Evolution des SGBDs Pour toute remarque, question, commentaire

Plus en détail

Entrepôts de données. NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016

Entrepôts de données. NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016 Entrepôts de données NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016 Contexte et problématique Le processus de prise de décision L entrepôt de données Définition Différence avec un SGBD Caractéristiques

Plus en détail

Gestion de Contenus Web (WCM)

Gestion de Contenus Web (WCM) Web Content Management 1 Gestion de Contenus Web (WCM) Bernd Amann Modelware : vers la modélisation et la sémantisation de l information École CEA-EDF-INRIA 16-27 juin 2003 Cours No 1 - Gestion de Contenus

Plus en détail

Restitution. Antoine Lapostolle Ingénieur Avant-Vente Microsoft France

Restitution. Antoine Lapostolle Ingénieur Avant-Vente Microsoft France Restitution Antoine Lapostolle Ingénieur Avant-Vente Microsoft France Fgi was here Restitution: les problématiques Stocker ne suffit, il faut permettre de comprendre et d analyser ces données. Avec des

Plus en détail

//////////////////////////////////////////////////////////////////// Administration bases de données

//////////////////////////////////////////////////////////////////// Administration bases de données ////////////////////// Administration bases de données / INTRODUCTION Système d informations Un système d'information (SI) est un ensemble organisé de ressources (matériels, logiciels, personnel, données

Plus en détail

Présentation de l offre produit de Business Objects XI

Présentation de l offre produit de Business Objects XI Conseil National des Assurances Séminaire - Atelier L information au service de tous Le 09 Novembre 2005 Présentation de l offre produit de XI Amar AMROUCHE Consultant Avant Vente aamrouche@aacom-algerie.com

Plus en détail

Informatique Décisionnelle pour l environnement

Informatique Décisionnelle pour l environnement Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Informatique Décisionnelle pour l environnement Principe, architecture informatique

Plus en détail

Les injections SQL. J. Hennecart. Lundi 23 février 2015. Serval-Concept. Les bases de données Les injections SQL Comment se protéger Conclusion

Les injections SQL. J. Hennecart. Lundi 23 février 2015. Serval-Concept. Les bases de données Les injections SQL Comment se protéger Conclusion J. Hennecart Serval-Concept Lundi 23 février 2015 J. Hennecart des injections SQL sont des vulnérabilités permettant de faire exécuter des commandes, non prévues initialement, à une base de données. La

Plus en détail

Créer le modèle multidimensionnel

Créer le modèle multidimensionnel 231 Chapitre 6 Créer le modèle multidimensionnel 1. Présentation de SSAS multidimensionnel Créer le modèle multidimensionnel SSAS (SQL Server Analysis Services) multidimensionnel est un serveur de bases

Plus en détail

SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE

SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE SGBD / Aide à la décision SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE Réf: QLI Durée : 5 jours (7 heures) OBJECTIFS DE LA FORMATION Cette formation vous apprendra à concevoir et à déployer une solution de Business

Plus en détail

Leçon 4 : Typologie des SI

Leçon 4 : Typologie des SI Leçon 4 : Typologie des SI Typologie des SI Système formel Système informel Typologie des SI Chaque jour au sein d une organisation Le système d info stocke, traie ou restitue des quantités importantes

Plus en détail

Le client/serveur repose sur une communication d égal à égal entre les applications.

Le client/serveur repose sur une communication d égal à égal entre les applications. Table des matières LES PRINCIPES DE BASE... 1 Présentation distribuée-revamping...2 Présentation distante...3 Traitements distribués...3 données distantes-rd...4 données distribuées-rda distribué...4 L'ARCHITECTURE

Plus en détail

Chapitre 9 : Informatique décisionnelle

Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Sommaire Introduction... 3 Définition... 3 Les domaines d application de l informatique décisionnelle... 4 Architecture d un système décisionnel... 5 L outil Oracle

Plus en détail

Initiation aux bases de données (SGBD) Walter RUDAMETKIN

Initiation aux bases de données (SGBD) Walter RUDAMETKIN Initiation aux bases de données (SGBD) Walter RUDAMETKIN Bureau F011 Walter.Rudametkin@polytech-lille.fr Moi Je suis étranger J'ai un accent Je me trompe beaucoup en français (et en info, et en math, et...)

Plus en détail

Semarchy Convergence for MDM La Plate-Forme MDM Évolutionnaire

Semarchy Convergence for MDM La Plate-Forme MDM Évolutionnaire FICHE PRODUIT Semarchy Convergence for MDM La Plate-Forme MDM Évolutionnaire BENEFICES POUR LES DSI Réussir les projets de gouvernance dans les délais et les budgets Démarrer de manière tactique tout en

Plus en détail

OpenText Content Server v10 Cours 3-0126 (ex 215)

OpenText Content Server v10 Cours 3-0126 (ex 215) v10 Cours 3-0126 (ex 215) Administration système et indexation-recherche Durée : 5 jours Ce cours de 5 jours apprendra aux administrateurs, aux architectes système et aux services support comment installer,

Plus en détail

Système OLAP Fresqueau

Système OLAP Fresqueau Système OLAP Fresqueau Kamal BOULIL Journées 20 mars Strasbourg Réunion plénière -Fresqueau 07-08 octobre 2013 1 Plan 1. Introduction 1. Projet ANR Fresqueau 2. Systèmes OLAP 2. Système OLAP Fresqueau

Plus en détail

INTERSYSTEMS CACHÉ COMME ALTERNATIVE AUX BASES DE DONNÉES RÉSIDENTES EN MÉMOIRE

INTERSYSTEMS CACHÉ COMME ALTERNATIVE AUX BASES DE DONNÉES RÉSIDENTES EN MÉMOIRE I N T E RS Y S T E M S INTERSYSTEMS CACHÉ COMME ALTERNATIVE AUX BASES DE DONNÉES RÉSIDENTES EN MÉMOIRE David Kaaret InterSystems Corporation INTERSySTEMS CAChé CoMME ALTERNATIvE AUx BASES de données RéSIdENTES

Plus en détail

Bases de données multimédias Bases de données multidimensionnelles

Bases de données multimédias Bases de données multidimensionnelles Bases de données multimédias Bases de données multidimensionnelles Contenu BD Multimédia : Caractéristiques Modélisation Interrogation Architectures des SGBD multimédias BD Multidimensionnelles Motivations

Plus en détail

Introduction aux Bases de Données

Introduction aux Bases de Données Introduction aux Bases de Données I. Bases de données I. Bases de données Les besoins Qu est ce qu un SGBD, une BD Architecture d un SGBD Cycle de vie Plan du cours Exemples classiques d'applications BD

Plus en détail

MIGRATION DE DONNÉES

MIGRATION DE DONNÉES Les contenus de ce document sont la propriété exclusive de la société REVER. Ils ne sont transmis qu à titre d information et ne peuvent en aucun cas être considérés comme un engagement de la société REVER.

Plus en détail

DECHARGEMENT ET CHARGEMENT MASSIF DES DONNEES

DECHARGEMENT ET CHARGEMENT MASSIF DES DONNEES DECHARGEMENT ET CHARGEMENT MASSIF DES DONNEES Les contenus de ce document sont la propriété exclusive de la société REVER. Ils ne sont transmis qu à titre d information et ne peuvent en aucun cas être

Plus en détail

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Plan La première partie : L intelligence artificielle (IA) Définition de l intelligence artificielle (IA) Domaines

Plus en détail

L Information en Temp Réel

L Information en Temp Réel L Information en Temp Réel Christophe Toulemonde Program Director Integration & Development Strategies christophe.toulemonde @metagroup.com Europe 2004 : Environnement économique Importance du pilotage

Plus en détail

Le concept de Data Warehouse a été formalisé pour la première fois en 1990.

Le concept de Data Warehouse a été formalisé pour la première fois en 1990. 1 - LE DATA WAREHOUSE 1.1 - PRESENTATION Le concept de Data Warehouse a été formalisé pour la première fois en 1990. L idée de constituer une base de données orientée sujet, intégrée, contenant des informations

Plus en détail

Cursus Sage ERP X3 Outils & Développement. CURSUS Sage ERP X3 Outils & Développement ADVANCED. Administration avancée.

Cursus Sage ERP X3 Outils & Développement. CURSUS Sage ERP X3 Outils & Développement ADVANCED. Administration avancée. Cursus Outils & Développement Vous êtes Consultant, Chef de Projets, Directeur des Systèmes d Information, Directeur Administratif et Financier, Optez pour les «formations Produits». Nous vous proposons

Plus en détail

Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX

Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX 08/01/2008 1 Généralisation des ERP ERP génère une importante masse de données Comment mesurer l impact réel d une décision? Comment choisir entre plusieurs décisions?

Plus en détail

Qu est-ce que ArcGIS?

Qu est-ce que ArcGIS? 2 Qu est-ce que ArcGIS? LE SIG ÉVOLUE Depuis de nombreuses années, la technologie SIG améliore la communication, la collaboration et la prise de décision, la gestion des ressources et des infrastructures,

Plus en détail

Bases de données Cours 2 : Architecture pour les bases de données

Bases de données Cours 2 : Architecture pour les bases de données Cours 2 : Architecture pour les bases de données ESIL Université de la méditerranée Odile.Papini@esil.univ-mrs.fr http://odile.papini.perso.esil.univmed.fr Plan du cours Architecture SPARC-ANSI 1 Architecture

Plus en détail

Introduction aux applications réparties

Introduction aux applications réparties Introduction aux applications réparties Noël De Palma Projet SARDES INRIA Rhône-Alpes http://sardes.inrialpes.fr/~depalma Noel.depalma@inrialpes.fr Applications réparties Def : Application s exécutant

Plus en détail

Guillaume Garbey (Consultant sécurité) Contributeurs: Gilles Morieux, Ismaël Cisse, Victor Joatton

Guillaume Garbey (Consultant sécurité) Contributeurs: Gilles Morieux, Ismaël Cisse, Victor Joatton Guillaume Garbey (Consultant sécurité) Contributeurs: Gilles Morieux, Ismaël Cisse, Victor Joatton Lyon, le 25 février 2009 Introduction à la gestion des identités et des accès Enjeux et objectifs Les

Plus en détail

Plateforme SAS. Data & Information System

Plateforme SAS. Data & Information System Data & Information System SOMMAIRE Rédacteur : Ref: F.Barthelemy AXIO_1111_V1 PLATEFORME SAS PREREQUIS SAS GUIDE SAS WRS SAS PORTAL SAS MINER Une plateforme unique et modulable capable d exploiter l architecture

Plus en détail

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 4 - OLAP

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 4 - OLAP BI = Business Intelligence Master Data-Science Cours 4 - OLAP UPMC 15 février 2015 Plan Vision générale ETL Datawarehouse OLAP Reporting Data Mining Entrepôt de données Les entrepôts de données (data warehouse)

Plus en détail

Module BDR Master d Informatique (SAR) Cours 5- bases de données parallèles Anne Doucet Anne.Doucet@lip6.fr

Module BDR Master d Informatique (SAR) Cours 5- bases de données parallèles Anne Doucet Anne.Doucet@lip6.fr Module BDR Master d Informatique (SAR) Cours 5- bases de données parallèles Anne Doucet Anne.Doucet@lip6.fr 1 Plan Introduction Architectures Placement des données Parallélisme dans les requêtes Optimisation

Plus en détail

Base de données. Objectifs du cours 2014-05-20 COURS 01 INTRODUCTION AUX BASES DE DONNÉES

Base de données. Objectifs du cours 2014-05-20 COURS 01 INTRODUCTION AUX BASES DE DONNÉES 1 Base de données COURS 01 INTRODUCTION AUX BASES DE DONNÉES Objectifs du cours 2 Introduction aux bases de données relationnelles (BDR). Trois volets seront couverts : la modélisation; le langage d exploitation;

Plus en détail

de survie du chef de projet

de survie du chef de projet KIT de survie du chef de projet 01 1 2 3 4 5 6 04 03 07 07 03 03 LE SERVEUR LE CLIENT TECHNOLOGIE WEB CLIENT LE SERVEUR WEB TECHNIQUES & CADRE DE TRAVAIL APPLICATIONS 101 LE SERVEUR Un serveur informatique

Plus en détail

Dream Report. Dream Report vs Reporting Services

Dream Report. Dream Report vs Reporting Services Dream Report Dream Report vs Reporting Services Date : Mars 2015 A propos de Dream Report Dream Report est le 1 er logiciel d édition de rapport prêt à l emploi offrant aux utilisateurs la possibilité

Plus en détail

Chapitre I : Protocoles client serveur et architectures distribuées

Chapitre I : Protocoles client serveur et architectures distribuées Licence Pro Réseaux Télécom Systèmes Internet et Intranet pour l entreprise Chapitre I : Protocoles client serveur et architectures distribuées Département IEM / UB Eric.Leclercq@u-bourgogne.fr Bureau

Plus en détail

Méthodologie de conceptualisation BI

Méthodologie de conceptualisation BI Méthodologie de conceptualisation BI Business Intelligence (BI) La Business intelligence est un outil décisionnel incontournable à la gestion stratégique et quotidienne des entités. Il fournit de l information

Plus en détail

Exécution des applications réparties

Exécution des applications réparties Exécution des applications réparties Programmation des Applications Réparties Olivier Flauzac URCA Master STIC-Informatique première année Olivier Flauzac (URCA) PAR : Exécution des applications réparties

Plus en détail

BASES DE DONNÉES AVANCÉES

BASES DE DONNÉES AVANCÉES L3 Informatique Option : ISIL BASES DE DONNÉES AVANCÉES RAMDANI MED U-BOUIRA M. R A M D A N I @ U N I V - B O U I R A. D Z P E R S O. L I V E H O S T. F R Cours 5 : Evaluation et optimisation des requêtes

Plus en détail

Partie I Organisations, management et systèmes d information... 1

Partie I Organisations, management et systèmes d information... 1 Liste des cas d entreprise............................................................ Liste des figures..................................................................... Liste des tableaux...................................................................

Plus en détail

L essentiel. Coopérative, flexible, très performante : la plateforme Engineering Base. web aucotec.com

L essentiel. Coopérative, flexible, très performante : la plateforme Engineering Base. web aucotec.com L essentiel Coopérative, flexible, très performante : la plateforme Engineering Base web aucotec.com Les défis La globalisation des structures d ingénierie avec le travail en réseau sur des sites dispersés

Plus en détail

La problématique. La philosophie ' ) * )

La problématique. La philosophie ' ) * ) La problématique!" La philosophie #$ % La philosophie &'( ' ) * ) 1 La philosophie +, -) *. Mise en oeuvre Data warehouse ou Datamart /01-2, / 3 13 4,$ / 5 23, 2 * $3 3 63 3 #, 7 Datawarehouse Data warehouse

Plus en détail

La Business Intelligence 01/05/2012. Les Nouvelles Technologies

La Business Intelligence 01/05/2012. Les Nouvelles Technologies 2 La Business Intelligence Les Nouvelles Technologies 3 Une expertise méthodologique pour une intervention optimale sur tous les niveaux du cycle de vie d un projet 4 5 Ils nous font confiance : L ambition

Plus en détail

Plan de formation : Certification OCA Oracle 11g. Les administrateurs de base de données (DBA) Oracle gèrent les systèmes informatiques

Plan de formation : Certification OCA Oracle 11g. Les administrateurs de base de données (DBA) Oracle gèrent les systèmes informatiques Plan de formation : Certification OCA Oracle 11g Description Les administrateurs de base de données (DBA) Oracle gèrent les systèmes informatiques industriels les plus avancés. Cette formation permettra

Plus en détail