Les outils OLAP. Proposé par : Mr R.Chalal. Réalisé par : Benakezouh Leïla Tifous Amira

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Les outils OLAP. Proposé par : Mr R.Chalal. Réalisé par : Benakezouh Leïla Tifous Amira"

Transcription

1 Les outils OLAP Proposé par : Mr R.Chalal Réalisé par : Benakezouh Leïla Tifous Amira

2

3 SOMMAIRE Chapitre 1 Chapitre 2 Chapitre 3 Chapitre 4 Chapitre 5 Chapitre 6 OLAP: Définition, 12 règles, opérations La modélisation dimensionnelle Les différents types de modèles OLAP Domaines d utilisation et marché OLAP Avantages et inconvénients d OLAP Présentation d ORACLE EXPRESS

4 Chapitre 1 OLAP: Définition, 12 règles, opérations On-Line Analytical Processing Définition 12 règles Opérations Collecter des données multidimensionnelles ; Les stocker ; Les traiter et restituer ; à des fins d'analyse

5 Chapitre 1 OLAP: Définition, 12 règles, opérations Définition 12 règles Opérations Autre définition : l acronyme FASMI Fast Analysis of Shared Multidimensional Information ou analyse rapide d'information multidimensionnelle partagée

6 OLAP vs OLTP Users : décideurs Users : tout le monde Aide à la décision Opérations journalières BD orientée sujet BD orientée fonction

7 OLAP vs OLTP Données historiques, agrégées, multidimensionnelles Données courantes, à jour, relationnelles Requêtes complexes et ad hoc Transactions courtes et répétitives

8 OLAP vs OLTP Accès en lecture seule Taille DB : 100GO - 1TO Accès en lecture / écriture Taille BD : 100MO - 1GO

9 Chapitre 1 OLAP: Définition, 12 règles, opérations Terminologie OLAP Définition 12 règles Opérations Mesure Dimension Variable Cube Position Attribut Hiérarchie Formule

10

11

12 Chapitre 1 OLAP: Définition, 12 règles, opérations 1. Vue multidimensionnelle Définition 12 règles Opérations 2. Transparence du serveur OLAP à différents types de logiciels 3. Accessibilité à de nombreuses sources de données 4. Performance continue du système de reporting

13 Chapitre 1 OLAP: Définition, 12 règles, opérations Définition 12 règles Opérations 5. Architecture Client / Serveur 6. Dimensions génériques 7. Gestion dynamique des matrices creuses 8. Support Multi-Utilisateurs

14 Chapitre 1 OLAP: Définition, 12 règles, opérations 9.Opérations à travers les dimensions Définition 12 règles Opérations 10.Manipulation intuitive des données 11.Souplesse et facilité de constitution des rapports 12.Nombre illimité de dimensions et de niveaux d agrégation

15 Chapitre 1 OLAP: Définition, 12 règles, opérations Drill down / Drill up Définition 12 règles Opérations Affiner le détail ou inversement Slice and Dice Faire pivoter les axes Drill across Changer de dimension d analyse

16 Chapitre 1 OLAP: Définition, 12 règles, opérations Drill governing Définition 12 règles Opérations Filtrage des informations au moment du drill Drill within Analyser en fonction d un attribut de la dimension

17 Chapitre 2 La modélisation dimensionnelle Table de faits Regroupe les indicateurs qui partagent les mêmes dimension. Table de dimensions Regroupe les éléments caractérisant les dimension d analyse.

18 Chapitre 2 La modélisation dimensionnelle Modèle en étoile Modèle en flocon Modèle en constellation

19 Chapitre 2 La modélisation dimensionnelle Modèle en étoile Modèle en flocon Modèle en constellation

20 Chapitre 2 La modélisation dimensionnelle Modèle en étoile Modèle en flocon Modèle en constellation

21 Chapitre 2 La modélisation dimensionnelle Modèle en étoile Modèle en flocon Modèle en constellation Partitionne les tables de faits en tables plus petites pour y stocker les résultats agrégés. Mise en œuvre complexe.

22 Chapitre 3 Les différents types de modèles OLAP Les serveurs OLAP Modes d'organisation et d'accès aux données Les autres variantes Modes d'accès aux données

23 Chapitre 3 Les différents types de modèles OLAP Les serveurs OLAP MOLAP ROLAP HOLAP VOLAP Les autres variantes

24 Chapitre 3 Les différents types de modèles OLAP Les serveurs OLAP MOLAP ROLAP HOLAP VOLAP Les autres variantes

25 Chapitre 3 Les différents types de modèles OLAP Les serveurs OLAP MOLAP ROLAP HOLAP VOLAP Les autres variantes

26 Chapitre 3 Les différents types de modèles OLAP Les serveurs OLAP MOLAP ROLAP HOLAP VOLAP Les autres variantes

27 Chapitre 3 Les serveurs OLAP MOLAP ROLAP HOLAP VOLAP Les différents types de modèles OLAP Organisation vectorielle des données Calculs effectués sur des vecteurs Les autres variantes

28 Chapitre 3 Les différents types de modèles OLAP Les serveurs OLAP Les autres variantes DOLAP WOLAP JOLAP

29 Chapitre 3 Les serveurs OLAP Les autres variantes DOLAP WOLAP JOLAP Les différents types de modèles OLAP Module OLAP directement installé sur le poste client Déporte les données vers le poste client et génère des cubes Très rapide, limité en taille Moins puissant qu une technologie serveur

30

31 Chapitre 3 Les serveurs OLAP Les autres variantes DOLAP WOLAP JOLAP Les différents types de modèles OLAP Utilisation d'olap à partir d un navigateur Web Architecture trois tiers Approche opposée à DOLAP

32 Chapitre 3 Les différents types de modèles OLAP Les serveurs OLAP Les autres variantes DOLAP WOLAP JOLAP

33 Chapitre 3 Les serveurs OLAP Les autres variantes DOLAP WOLAP JOLAP Les différents types de modèles OLAP Equivalent à JDBC pour les bases relationnelles Interface java indépendante de la structure de données Portabilité des analyses

34 Chapitre 4 Domaines d utilisation et marché OLAP Au début OLAP pour qui? OLAP par qui? Les financiers Valider une stratégie ou entrevoir une tendance Les professionnels du marketing Evaluer des scénarios Exemple : les ventes/prévisions

35 Chapitre 4 Domaines d utilisation et marché OLAP Aujourd hui OLAP pour qui? OLAP par qui? L ensemble des départements de l entreprise : RH, ventes, etc.

36 Chapitre 4 Domaines d utilisation et marché OLAP OLAP pour qui? OLAP par qui?

37 Chapitre 4 Domaines d utilisation et marché OLAP Quelques produits OLAP: OLAP pour qui? OLAP par qui? Oracle Express (Oracle) Essbase (Hyperion) Cognos suite (Cognos) Businnes Object 4.0 (Business Object) Microsoft SQL Server Analysis services

38 Chapitre 5 Avantages et inconvénients d OLAP Pour les utilisateurs Avantages Grande souplesse et flexibilité Inconvénients du mode de requêtage > Autonomie des utilisateurs

39 Chapitre 5 Avantages et inconvénients d OLAP Avantages Inconvénients Une seule version de la vérité Réactivité rapide aux demandes du marché > Meilleur profit

40 Chapitre 5 Avantages et inconvénients d OLAP Pour les développeurs Avantages Inconvénients Utilisation efficiente du temps du développeur due à l autosuffisance des utilisateurs > Réduction de l accumulation d applications spécifiques

41 Chapitre 5 Avantages et inconvénients d OLAP Le volume de stockage peut Avantages Inconvénients devenir excessif > Problèmes de performance lors du chargement de la base > Produits mal adaptés à la gestion de très grandes bases de données

42 Chapitre 6 Présentation d ORACLE EXPRESS Présentation Exemple d utilisation EXPRESS est à la base de toute technologie multidimensionnelle proposée par ORACLE

43 Chapitre 6 Présentation d ORACLE EXPRESS Oracle Express c est : Présentation Produits serveur et desktop Outils de développement Exemple d utilisation Outils de requête client/ serveur et Web Applications métier

44 Chapitre 6 Présentation d ORACLE EXPRESS Présentation Exemple d utilisation Etape 1 Etape 2 Etape 3 Construction de la base Chargement de la base Consultation de la base

45 Chapitre 6 Etape 1 Présentation d ORACLE EXPRESS Construction de la base Oracle Express Administrator

46

47

48

49

50

51 Chapitre 6 Etape 2 Présentation d ORACLE EXPRESS Chargement de la base Deux types de données Celles qui servent à initialiser la base Celles qui proviennent des magasins

52

53

54

55 Chapitre 6 Etape 3 Présentation d ORACLE EXPRESS Consultation de la base Les outils d accès à la base Express Analyser Express Object Web Agent Microsoft Excel Business Object

56

57 Conclusion

RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET POPULAIRE. Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique I.N.I THEME : Les outils OLAP

RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET POPULAIRE. Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique I.N.I THEME : Les outils OLAP RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET POPULAIRE Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique I.N.I THEME : Les outils OLAP REALISE PAR : BENAKEZOUH Leïla & TIFOUS Amira Quatrième

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

2 Serveurs OLAP et introduction au Data Mining

2 Serveurs OLAP et introduction au Data Mining 2-1 2 Serveurs OLAP et introduction au Data Mining 2-2 Création et consultation des cubes en mode client-serveur Serveur OLAP Clients OLAP Clients OLAP 2-3 Intérêt Systèmes serveurs et clients Fonctionnalité

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

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

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

Datawarehouse: Cubes OLAP. Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani

Datawarehouse: Cubes OLAP. Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani Datawarehouse: Cubes OLAP Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani Table des matières 1 Data Warehouse 3 1.1 Introduction............................ 3 1.1.1 Définition......................... 3 1.1.2 Architecture........................

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

FreeAnalysis. Schema Designer. Cubes

FreeAnalysis. Schema Designer. Cubes FreeAnalysis Schema Designer Cubes Charles Martin et Patrick Beaucamp BPM Conseil Contact : charles.martin@bpm-conseil.com, patrick.beaucamp@bpm-conseil.com Janvier 2013 Document : BPM_Vanilla_FreeAnalysisSchemaDesigner_v4.2_FR.odt

Plus en détail

ETL Extract - Transform - Load

ETL Extract - Transform - Load ETL Extract - Transform - Load Concept général d analyse en ligne (rappels) Rémy Choquet - Université Lyon 2 - Master 2 IIDEE - 2006-2007 Plan Définitions La place d OLAP dans une entreprise OLAP versus

Plus en détail

Urbanisation des SI-NFE107

Urbanisation des SI-NFE107 OLAP Urbanisation des SI-NFE107 Fiche de lecture Karim SEKRI 20/01/2009 OLAP 1 Introduction PLAN OLAP Les différentes technologies OLAP Plate formes et Outils 20/01/2009 OLAP 2 Informatique décisionnelle

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 Data warehouse (DW) Le Data warehouse (entrepôt de données) est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles

Plus en détail

LES ENTREPOTS DE DONNEES

LES ENTREPOTS DE DONNEES Module B4 : Projet des Systèmes d information Lille, le 25 mars 2002 LES ENTREPOTS DE DONNEES Problématique : Pour capitaliser ses informations, une entreprise doit-elle commencer par mettre en œuvre des

Plus en détail

Les entrepôts de données

Les entrepôts de données Les entrepôts de données Lydie Soler Janvier 2008 U.F.R. d informatique Document diffusé sous licence Creative Commons by-nc-nd (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/fr/) 1 Plan Introduction

Plus en détail

Les Entrepôts de Données. (Data Warehouses)

Les Entrepôts de Données. (Data Warehouses) Les Entrepôts de Données (Data Warehouses) Pr. Omar Boussaid Département d'informatique et de Sta5s5que Université Lyon2 - France Les Entrepôts de Données 1. Généralités, sur le décisionnel 2. L'entreposage

Plus en détail

Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008

Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008 Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008 Version 1.0 VALENTIN Pauline 2 Introduction à la B.I. avec SQL Server 2008 Sommaire 1 Présentation de la B.I. et SQL Server 2008... 3 1.1 Présentation rapide

Plus en détail

Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle

Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle 1 Introduction et Description générale Les bases de données relationnelles sont très performantes pour les systèmes opérationnels (ou

Plus en détail

L information et la technologie de l informationl

L information et la technologie de l informationl L information et la technologie de l informationl CRM & informatique décisionnelled CRM CRM & informatique décisionnelle. d 1 2 3 Les Les fondements managériaux managériaux du du CRM. CRM. Les Les fondements

Plus en détail

4. Utilisation d un SGBD : le langage SQL. 5. Normalisation

4. Utilisation d un SGBD : le langage SQL. 5. Normalisation Base de données S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Présentation du module Contenu général Notion de bases de données Fondements / Conception Utilisation :

Plus en détail

Plan. Ce qu est le datawarehouse? Un modèle multidimensionnel. Architecture d un datawarehouse. Implémentation d un datawarehouse

Plan. Ce qu est le datawarehouse? Un modèle multidimensionnel. Architecture d un datawarehouse. Implémentation d un datawarehouse Datawarehouse 1 Plan Ce qu est le datawarehouse? Un modèle multidimensionnel Architecture d un datawarehouse Implémentation d un datawarehouse Autres développements de la technologie data cube 2 Ce qu

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

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

Présentation du module Base de données spatio-temporelles

Présentation du module Base de données spatio-temporelles Présentation du module Base de données spatio-temporelles S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Partie 1 : Notion de bases de données (12,5h ) Enjeux et principes

Plus en détail

Plan. Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation

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

Plus en détail

Business Intelligence : Informatique Décisionnelle

Business Intelligence : Informatique Décisionnelle Business Intelligence : Informatique Décisionnelle On appelle «aide à la décision», «décisionnel», ou encore «business intelligence», un ensemble de solutions informatiques permettant l analyse des données

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

Le Data Warehouse. Fait Vente. temps produit promotion. magasin. revenu ... Produit réf. libellé volume catégorie poids. Temps jour semaine date ...

Le Data Warehouse. Fait Vente. temps produit promotion. magasin. revenu ... Produit réf. libellé volume catégorie poids. Temps jour semaine date ... Le Data Warehouse Temps jour semaine date magasin nom ville m 2 région manager... Fait Vente temps produit promotion magasin revenu... Produit réf. libellé volume catégorie poids... Promo nom budget média

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

Le Géodécisionnel. P7 : Projet Bibliographique Dans le cadre du Mastère ASIG. Les SIG au service du géodécisionnel.

Le Géodécisionnel. P7 : Projet Bibliographique Dans le cadre du Mastère ASIG. Les SIG au service du géodécisionnel. P7 : Projet Bibliographique Dans le cadre du Mastère ASIG Le Géodécisionnel Les SIG au service du géodécisionnel Thierry Lallemant 15 Mai 2008 Mastère ASIG / Projet Bibliographique 2008 1 TABLE DES MATIERES

Plus en détail

1 Introduction. Business Intelligence avec SharePoint Server 2010

1 Introduction. Business Intelligence avec SharePoint Server 2010 Business Intelligence avec SharePoint Server 2010 1 Introduction Dans le chapitre précédent, nous avons créé une collection de sites et activé les fonctions de restitution décisionnelles du serveur SharePoint

Plus en détail

palais des congrès Paris 7, 8 et 9 février 2012

palais des congrès Paris 7, 8 et 9 février 2012 palais des congrès Paris 7, 8 et 9 février 2012 Analysis Services 2012 BI Personnelle, couche sémantique, cube, quelle(s) solution(s) pour un nouveau projet décisionnel? 08/02/2012 Aurélien KOPPEL Microsoft

Plus en détail

La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision

La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision Géomatique décisionnelle La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision - Arnaud Van De Casteele Mines ParisTech - CRC Arnaud {dot} van_de_casteele {at} mines-paristech.fr Les rencontres

Plus en détail

DEMANDE D INFORMATION RFI (Request for information)

DEMANDE D INFORMATION RFI (Request for information) DOD SEICAM RFI Demande d information EVDEC Réf. : RFI_EVDEC- GT5_Outil_reporting_BI_v4.doc Page 1/11 DEMANDE D INFORMATION RFI (Request for information) OUTIL INTÉGRÉ DE REPORTING ET D ANALYSE DÉCISIONNELLE

Plus en détail

CONCEPTION ET REALISATION D'UN GENERATEUR DE TABLEAUX DE BORD PROSPECTIFS MULTIDIMENSIONNELS

CONCEPTION ET REALISATION D'UN GENERATEUR DE TABLEAUX DE BORD PROSPECTIFS MULTIDIMENSIONNELS CONCEPTION ET REALISATION D'UN GENERATEUR DE TABLEAUX DE BORD PROSPECTIFS MULTIDIMENSIONNELS Nazih Selmoune (*), Zaia Alimazighi (*) Selmoune@lsi-usthb.dz, Alimazighi@wissal.dz (*) Laboratoire des systèmes

Plus en détail

SOMMAIRE. Conseil de lecture Préface Introduction. 1 Comprendre le rôle des technologies 1. 2 Maîtriser les concepts technologiques 13

SOMMAIRE. Conseil de lecture Préface Introduction. 1 Comprendre le rôle des technologies 1. 2 Maîtriser les concepts technologiques 13 SOMMAIRE Conseil de lecture Préface Introduction VII XI XIII 1 Comprendre le rôle des technologies 1 2 Maîtriser les concepts technologiques 13 2.A Connaître son marché et servir ses clients 13 1 Qu est-ce

Plus en détail

Entrepôt de données et l Analyse en ligne. Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot

Entrepôt de données et l Analyse en ligne. Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot Entrepôt de données et l Analyse en ligne Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot Déroulement du cours 17 janvier : cours et TD 20 janvier : cours?

Plus en détail

Fouille de Données : OLAP & Data Warehousing

Fouille de Données : OLAP & Data Warehousing Fouille de Données : OLAP & Data Warehousing Nicolas Pasquier Université de Nice Sophia-Antipolis Laboratoire I3S Chapitre 2. Data warehousing Définition : qu est-ce que le data warehousing? Entrepôt de

Plus en détail

Un datawarehouse est un entrepôt de données (une base de données) qui se caractérise par des données :

Un datawarehouse est un entrepôt de données (une base de données) qui se caractérise par des données : Page 1 of 6 Entrepôt de données Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L'entrepôt de données, ou datawarehouse, est un concept spécifique de l'informatique décisionnelle, issu du constat suivant

Plus en détail

AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence

AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence Gestion de la Performance, Business Intelligence, Big Data Domaine d expertise «Business Intelligence» Un accompagnement adapté à votre métier dans toutes

Plus en détail

2014/2015. Rapport 4 REALISE PAR : ISMAIL NAIT ABDELLAH OUALI SOUFIANE HOURRI MOHAMED OUSSAFI ENCADRE PAR : MME L.LAMRINI ANOUAR OUFQIR SMARTSIR

2014/2015. Rapport 4 REALISE PAR : ISMAIL NAIT ABDELLAH OUALI SOUFIANE HOURRI MOHAMED OUSSAFI ENCADRE PAR : MME L.LAMRINI ANOUAR OUFQIR SMARTSIR 2014/2015 Rapport 4 REALISE PAR : ISMAIL NAIT ABDELLAH OUALI SOUFIANE HOURRI MOHAMED OUSSAFI ENCADRE PAR : ANOUAR OUFQIR MME L.LAMRINI SMARTSIR Table des matières Introduction... 2 Choix de l outil pour

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

Catalogue Formation «Vanilla»

Catalogue Formation «Vanilla» Catalogue Formation «Vanilla» Date : octobre 2009 Table des matières Liste des Formations...2 Contenu des formations...3 Vanilla FastTrack...3 Vanilla Architecture...5 Enterprise Services...6 BIPortail...7

Plus en détail

Mémoire de fin d études. Thème Conception et réalisation d un Data Warehouse pour la mise en place d un système décisionnel

Mémoire de fin d études. Thème Conception et réalisation d un Data Warehouse pour la mise en place d un système décisionnel Mémoire de fin d études Pour l obtention du diplôme d Ingénieur d Etat en Informatique Option : Systèmes d information Thème Conception et réalisation d un Data Warehouse pour la mise en place d un système

Plus en détail

Les entrepôts de données et l analyse de données

Les entrepôts de données et l analyse de données LOG660 - Bases de données de haute performance Les entrepôts de données et l analyse de données Quelques définitions Entreposage de données (data warehousing): «La copie périodique et coordonnée de données

Plus en détail

Exploration de problèmes de performance d un entrepôt de données. par. Louisa Demmou

Exploration de problèmes de performance d un entrepôt de données. par. Louisa Demmou Exploration de problèmes de performance d un entrepôt de données par Louisa Demmou essai présenté au Centre de formation en technologie de l information (CeFTI) en vue de l'obtention du grade de Maître

Plus en détail

IMPLEMENTATION D UN SYSTEME D INFORMATION DECISIONNEL

IMPLEMENTATION D UN SYSTEME D INFORMATION DECISIONNEL IMPLEMENTATION D UN SYSTEME D INFORMATION DECISIONNEL Proposé par BUMA Feinance Master en management e projets informatiques Consultant en système écisionnel I. COMPREHENSION DU CONTEXTE «L informatique

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

Hervé Couturier EVP, SAP Technology Development

Hervé Couturier EVP, SAP Technology Development Hervé Couturier EVP, SAP Technology Development Hervé Biausser Directeur de l Ecole Centrale Paris Bernard Liautaud Fondateur de Business Objects Questions à: Hervé Couturier Hervé Biausser Bernard Liautaud

Plus en détail

Magasins et entrepôts de données (Datamart, data warehouse) Approche relationnelle pour l'analyse des données en ligne (ROLAP)

Magasins et entrepôts de données (Datamart, data warehouse) Approche relationnelle pour l'analyse des données en ligne (ROLAP) Magasins et entrepôts de données (Datamart, data warehouse) Approche relationnelle pour l'analyse des données en ligne (ROLAP) Définition (G. Gardarin) Entrepôt : ensemble de données historisées variant

Plus en détail

International Master of Science en Business Intelligence

International Master of Science en Business Intelligence International Master of Science en Business Intelligence Programme Rentrée 31 mars 2009 www.supinfo.com Copyright SUPINFO. All rights reserved Table des Matières PRESENTATION DU MASTER... 3 LES ENJEUX

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

BI = Business Intelligence Master Data-Science

BI = Business Intelligence Master Data-Science BI = Business Intelligence Master Data-Science UPMC 25 janvier 2015 Organisation Horaire Cours : Lundi de 13h30 à 15h30 TP : Vendredi de 13h30 à 17h45 Intervenants : Divers industriels (en cours de construction)

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

Chapitre IX. L intégration de données. Les entrepôts de données (Data Warehouses) Motivation. Le problème

Chapitre IX. L intégration de données. Les entrepôts de données (Data Warehouses) Motivation. Le problème Chapitre IX L intégration de données Le problème De façon très générale, le problème de l intégration de données (data integration) est de permettre un accès cohérent à des données d origine, de structuration

Plus en détail

OLAP : Mondrian + Pentaho. Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot

OLAP : Mondrian + Pentaho. Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot OLAP : Mondrian + Pentaho Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot Outils Open Source Mondrian : serveur OLAP JFreeReport : ou9l de «Repor9ng» KeHle

Plus en détail

Business Intelligence avec SQL Server 2012

Business Intelligence avec SQL Server 2012 Editions ENI Business Intelligence avec SQL Server 2012 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel Collection Solutions Informatiques Extrait Alimenter l'entrepôt de données avec SSIS Business

Plus en détail

SQL Server 2012 Implémentation d'une solution de Business Intelligence (Sql Server, Analysis Services...)

SQL Server 2012 Implémentation d'une solution de Business Intelligence (Sql Server, Analysis Services...) Avant-propos 1. À qui s'adresse ce livre? 15 2. Pré-requis 15 3. Objectifs du livre 16 4. Notations 17 Introduction à la Business Intelligence 1. Du transactionnel au décisionnel 19 2. Business Intelligence

Plus en détail

SQL Server 2012 et SQL Server 2014

SQL Server 2012 et SQL Server 2014 SQL Server 2012 et SQL Server 2014 Principales fonctions SQL Server 2012 est le système de gestion de base de données de Microsoft. Il intègre un moteur relationnel, un outil d extraction et de transformation

Plus en détail

Solu%on de Business Intelligence leader pour la ges%on de la performance d entreprise. myssii www.myssii.fr - 2012 Jedox AG, www.jedox.

Solu%on de Business Intelligence leader pour la ges%on de la performance d entreprise. myssii www.myssii.fr - 2012 Jedox AG, www.jedox. by Solu%on de Business Intelligence leader pour la ges%on de la performance d entreprise 2014 Jedox by myssii Pour toute entreprise, l informatique d aide à la décision est devenue une arme de compétitivité

Plus en détail

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

Intégration de données hétérogènes et réparties. Anne Doucet Anne.Doucet@lip6.fr Intégration de données hétérogènes et réparties Anne Doucet Anne.Doucet@lip6.fr 1 Plan Intégration de données Architectures d intégration Approche matérialisée Approche virtuelle Médiateurs Conception

Plus en détail

Implémentation des SGBD

Implémentation des SGBD Implémentation des SGBD Structure générale des applications Application utilisateur accédant à des données d'une base Les programmes sous-jacents contiennent du code SQL Exécution : pendant l'exécution

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

25/05/2012. Business Intelligence. Plan de Présentation

25/05/2012. Business Intelligence. Plan de Présentation Business Intelligence Prof. Mourad Oubrich Plan de Présentation Définition de la BI Chaine de la valeur de la BI Marché de la BI Métiers de la BI Architecture de la BI Technologie SAP BI Les priorités

Plus en détail

Bases de Données. Stella MARC-ZWECKER. stella@unistra.u-strasbg.fr. Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS

Bases de Données. Stella MARC-ZWECKER. stella@unistra.u-strasbg.fr. Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS Bases de Données Stella MARC-ZWECKER Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS stella@unistra.u-strasbg.fr 1 Plan du cours 1. Introduction aux BD et aux SGBD Objectifs, fonctionnalités et évolutions

Plus en détail

Suite Jedox La Business-Driven Intelligence avec Jedox

Suite Jedox La Business-Driven Intelligence avec Jedox Suite La Business-Driven Intelligence avec Une solution intégrée pour la simulation, l analyse et le reporting vous offre la possibilité d analyser vos données et de gérer votre planification selon vos

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

Fonctionnalités des différentes éditions de SQL Server 2012

Fonctionnalités des différentes éditions de SQL Server 2012 Fonctionnalités des différentes éditions de SQL Server 2012 Cette rubrique décrit les s prises en charge par les versions de SQL Server 2012. Toutes les s de SQL Server 2008 R2 sont disponibles dans les

Plus en détail

IBM Software Big Data. Plateforme IBM Big Data

IBM Software Big Data. Plateforme IBM Big Data IBM Software Big Data 2 Points clés Aide les utilisateurs à explorer de grands volumes de données complexes Permet de rationaliser le processus de développement d'applications impliquant de grands volumes

Plus en détail

Entrepôts de Données

Entrepôts de Données République Tunisienne Ministère de l Enseignement Supérieur Institut Supérieur des Etudes Technologique de Kef Support de Cours Entrepôts de Données Mention : Technologies de l Informatique (TI) Parcours

Plus en détail

ÉVALUATION DES PRODUITS COMMERCIAUX OFFRANT DES CAPACITÉS

ÉVALUATION DES PRODUITS COMMERCIAUX OFFRANT DES CAPACITÉS pr ÉVALUATION DES PRODUITS COMMERCIAUX OFFRANT DES CAPACITÉS COMBINÉES D ANALYSE MULTIDIMENSIONNELLE ET DE CARTOGRAPHIE. Préparé par Marie-Josée Proulx, M.Sc. Sonia Rivest, M.Sc., chargées de recherche

Plus en détail

CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE. Edition 2012

CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE. Edition 2012 CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE Edition 2012 AGENDA Qui sommes nous? Présentation de Keyrus Keyrus : Expert en formations BI Nos propositions de formation 3 modes de formations Liste des

Plus en détail

Bases de Données OLAP

Bases de Données OLAP Bases de Données OLAP Hiver 2013/2014 Melanie Herschel melanie.herschel@lri.fr Université Paris Sud, LRI Chapitre 1 Introduction Détails administratifs Entrepôts de Données Perspective sur le semestre

Plus en détail

Bénéficiez d'un large choix d'applications novatrices et éprouvées basées sur les systèmes d'exploitation i5/os, Linux, AIX 5L et Microsoft Windows.

Bénéficiez d'un large choix d'applications novatrices et éprouvées basées sur les systèmes d'exploitation i5/os, Linux, AIX 5L et Microsoft Windows. 1. Le nouveau eserver i5 en bref Gérez plusieurs systèmes d'exploitation et environnements d'applications sur un seul serveur pour simplifier votre infrastructure et réduire les frais de gestion Simplifiez

Plus en détail

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours Information du cours Informatique décisionnelle et data mining www.lia.univ-avignon.fr/chercheurs/torres/cours/dm Juan-Manuel Torres juan-manuel.torres@univ-avignon.fr LIA/Université d Avignon Cours/TP

Plus en détail

)*+,+(-,(-.//0,+( Introduction )-"""( 1!"!2( !"#$%&$'()*+,-.//01)2&)345)3-67.0) 89:(#&2;2'&)<=$'>?#;(&$@42) A(54B&9)<2%)%5$2'52%) ) ) )

)*+,+(-,(-.//0,+( Introduction )-( 1!!2( !#$%&$'()*+,-.//01)2&)345)3-67.0) 89:(#&2;2'&)<=$'>?#;(&$@42) A(54B&9)<2%)%5$2'52%) ) ) ) )*+,+(-,(-.//0,+( Introduction )-"""( 1!"!2(!"#$%"&%#'(!"#$%&$'()*+,-.//01)2&)345)3-67.0) 89:(#&2;2'&)

Plus en détail

La Clé informatique. Formation Excel XP Aide-mémoire

La Clé informatique. Formation Excel XP Aide-mémoire La Clé informatique Formation Excel XP Aide-mémoire Septembre 2005 Table des matières Qu est-ce que le logiciel Microsoft Excel?... 3 Classeur... 4 Cellule... 5 Barre d outil dans Excel...6 Fonctions habituelles

Plus en détail

Les nouveautés dans l administration de SharePoint 2010

Les nouveautés dans l administration de SharePoint 2010 and et Client or Club MOSS Partner logo Ensemble, Together. libérons Free your vos energies énergies Les nouveautés dans l administration de SharePoint 2010 Benoit HAMET Senior Solution Architect Réunion

Plus en détail

CRM & DATA SOLUTIONS VENTES SFA & MARKETING

CRM & DATA SOLUTIONS VENTES SFA & MARKETING 01 55 94 28 15 www.crmdata.fr SOLUTIONS VENTES SFA & MARKETING En ASP ou Intranet Copyright 2004 - tous droits réservés. QUI SOMMES-NOUS? Société française totalement autofinancée, a été créée en 2002

Plus en détail

Prise en main du BusinessObjects XI R2 Service Pack 2/ Productivity Pack

Prise en main du BusinessObjects XI R2 Service Pack 2/ Productivity Pack Prise en main du BusinessObjects XI R2 Service Pack 2/ Productivity Pack A propos de ce guide A propos de ce guide Ce guide contient des informations de prise en main du BusinessObjects XI R2 Service Pack

Plus en détail

CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL ASSOCIE DE BOURGOGNE MEMOIRE. présenté en vue d'obtenir le DIPLOME D'INGENIEUR C.N.A.M.

CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL ASSOCIE DE BOURGOGNE MEMOIRE. présenté en vue d'obtenir le DIPLOME D'INGENIEUR C.N.A.M. CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL ASSOCIE DE BOURGOGNE MEMOIRE présenté en vue d'obtenir le DIPLOME D'INGENIEUR C.N.A.M. SPECIALITE : INFORMATIQUE OPTION : SYSTEMES D INFORMATION

Plus en détail

RMLL Présentation Activité Pentaho

RMLL Présentation Activité Pentaho RMLL Présentation Activité Pentaho BPM Conseil «Best Pentaho partner for 2006» 11 Juillet 2007 Activités et Orientations BPM Conseil Société de conseil en informatique décisionnelle Partenaire la suite

Plus en détail

Datawarehouse and OLAP

Datawarehouse and OLAP Datawarehouse and OLAP Datawarehousing Syllabus, materials, notes, etc. See http://www.info.univ-tours.fr/ marcel/dw.html today architecture ETL refreshing warehousing projects architecture architecture

Plus en détail

SWISS ORACLE US ER GRO UP. www.soug.ch. Newsletter 5/2014 Sonderausgabe. OBIF DB licensing with VMware Delphix 12c: SQL Plan / Security Features

SWISS ORACLE US ER GRO UP. www.soug.ch. Newsletter 5/2014 Sonderausgabe. OBIF DB licensing with VMware Delphix 12c: SQL Plan / Security Features SWISS ORACLE US ER GRO UP www.soug.ch Newsletter 5/2014 Sonderausgabe OBIF DB licensing with VMware Delphix 12c: SQL Plan / Security Features 42 TIPS&TECHNIQUES Alexandre Tacchini, Benjamin Gaillard, Fabien

Plus en détail

Installation de Premium-RH

Installation de Premium-RH de Premium-RH Préconisations techniques Version 6.1 PREMIUM-RH 64, avenue Leclerc 69007 Lyon T +33 (0)4 72 84 24 10 F +33 (0)4 72 84 24 11 relation-client@premium-rh.com www.premium-rh.com SIRET 398 402

Plus en détail

Département Génie Informatique

Département Génie Informatique Département Génie Informatique BD51 : Business Intelligence & Data Warehouse Projet Rédacteur : Christian FISCHER Automne 2011 Sujet : Développer un système décisionnel pour la gestion des ventes par magasin

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

Mise en place d'un data mart concernant la paie du personnel de l'etat MEMOIRE DE FIN D'ETUDE. présenté et soutenu publiquement pour l'obtention du

Mise en place d'un data mart concernant la paie du personnel de l'etat MEMOIRE DE FIN D'ETUDE. présenté et soutenu publiquement pour l'obtention du MINISTERE DES ENSEIGNEMENTS SECONDAIRE, SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE UNIVERSITE POLYTECHNIQUE DE BOBO-DIOULASSO ECOLE SUPERIEURE D'INFORMATIQUE 01 BP 1091, TéL(226) 97 27 64 BOBO-DIOULASSO

Plus en détail

CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE. Edition 2014

CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE. Edition 2014 CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE Edition 2014 SOMMAIRE Présentation de Keyrus Les modes de formation Liste des formations, Plan de cours & Pré-requis IBM Cognos QlikView Microsoft Talend Oracle

Plus en détail

SQL Server 2014. SQL Server 2014. Implémentation d une solution. Implémentation d une solution de Business Intelligence.

SQL Server 2014. SQL Server 2014. Implémentation d une solution. Implémentation d une solution de Business Intelligence. Ce livre sur s adresse à toutes les personnes désireuses de mettre en œuvre les techniques de l informatique décisionnelle (ou BI, Business Intelligence) à l aide des composants de la suite Microsoft :

Plus en détail

IBM System i. DB2 Web Query for System i : le successeur de Query/400? Oui, mais bien plus!!!

IBM System i. DB2 Web Query for System i : le successeur de Query/400? Oui, mais bien plus!!! DB2 Web Query for System i : le successeur de Query/400? Oui, mais bien plus!!! Stéphane MICHAUX Philippe BOURGEOIS Christian GRIERE stephane_michaux@ibi.com pbourgeois@fr.ibm.com cgriere@fr.ibm.com Les

Plus en détail

MyReport Le reporting sous excel. La solution de business intelligence pour la PME

MyReport Le reporting sous excel. La solution de business intelligence pour la PME La solution de business intelligence pour la PME Qu est que la business intelligence La Business intelligence, dénommée aussi par simplification "Informatique Décisionnelle", est vraisemblablement l'unique

Plus en détail

DESCRIPTIF DE MODULE S5 GSI

DESCRIPTIF DE MODULE S5 GSI Option SIM DESCRIPTIF DE MODULE S5 GSI : Gouvernance et Systèmes d Information COORDONNATEUR DU MODULE : Département : Ce module a pour but d enseigner les méthodes, les règles et les pratiques nécessaires

Plus en détail

L informatique décisionnelle

L informatique décisionnelle L informatique décisionnelle Thèse Professionnelle. Ce document est une thèse professionnelle dont la problématique est : Quelles sont les bonnes pratiques dans la mise en place d une solution décisionnelle

Plus en détail

Papier n : 4 Présentation : 17 juin 2004

Papier n : 4 Présentation : 17 juin 2004 Systèmes d Information Décisionnels De Excel à OFA Mohammed Mraoua * Papier n : 4 Présentation : 17 juin 2004 Résumé Cet article présente la notion de Système d Information Décisionnel (SID) par l exemple.

Plus en détail

CONSULTANT SENIOR EN PILOTAGE DE LA PERFORMANCE EXPERT ORACLE HYPERION PLANNING / ESSBASE

CONSULTANT SENIOR EN PILOTAGE DE LA PERFORMANCE EXPERT ORACLE HYPERION PLANNING / ESSBASE LE NAVENEC Pierre-Yves 21 rue de Trévise 75009 PARIS Tel : 0647515474 emails : pylenavenec@plc-consulting.com Né le 25/12/82, 31 ans, Célibataire Permis B CONSULTANT SENIOR EN PILOTAGE DE LA PERFORMANCE

Plus en détail

Chapitre 1 Introduction

Chapitre 1 Introduction Les éléments à télécharger sont disponibles à l'adresse suivante : http://www.editions-eni.fr Saisissez la référence ENI de l'ouvrage SOBI10SHA dans la zone de recherche et validez. Cliquez sur le titre

Plus en détail

Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise.

Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise. Solutions PME VIPDev Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise. Cette offre est basée sur la mise à disposition de l ensemble de nos compétences techniques et créatives au service

Plus en détail