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O. Boussaïd
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Powerpoint Templates
Entrepôts de Données Avancés
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Partie 1 : Le décisionnel à travers la BI
Omar Boussaïd
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LE DECISIONNEL
Défi : Transformer une partie de leur système d'information en un SIdécisionnel dont la vocation de pilotagedevientmajeure.
Ere de l'information : ou de la Donnée
Besoin des entreprises :Ø accéder à toutes les données de l’entreprise
Ø regrouper les informations disséminées
Ø analyser et prendre des décisions rapidement
Exemples d'applications concernées :
§ Grande distribution : marketing, maintenance, ...
§ Bancaire : suivi des clients, gestion de portefeuilles
§ Télécommunications : pannes, fraudes, mobiles, ..
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L’esprit humain perçoit l’information selon 5 catégories (d’après Russel Ackoff) :
q les données : se placent au niveau du symbole ;;
q l’information : se réfère aux données qui peuvent être traitées pour devenir utiles ;; (réponses aux questions « qui », « quoi », « où » et « quand ») ;;
q la connaissance : relative à l’information et au traitement des données par l’esprit humain ;; (réponse à la question « comment ») ;;
q la compréhension : appréciation du « pourquoi » ;;
q la perspicacité : capacité à évaluer la compréhension et réagir en conséquence. (Wisdom : sagacité ?)
v Donnée, Information, Connaissances : ?
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v Des données aux décisions
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Donnée – Information – Connaissance – Décision
Données C.A. , Lieux des supermarchés, Nombre d’employés…
Informations Dominique Dupont est responsable des ventes chez Carrefour. C’est une femme…
Connaissances Dans la grande distribution, lorsqu’un cadre est une femme, elle occupe un poste de responsabilité de catégorie A.
Décisions A chaque fête lancer une promotion de produits associés à l’événement.
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Th. Estier - HEC Lausanne
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L’information occupe un rôle croissant dans tous les métiers :
q Traitement personnalisé des clients, offres compétitives : Gestion
q Réduction des coûts, gestion des profits : Prospective
q Analyse des comportements des clients, du marché : Communication
v Information
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q Données détaillées § courantes ou anciennes§ données opérationnelles (de production)§ Données opérationnelles archivées
q Données agrégées§ Faiblement ou fortement§ Pour mieux répondre aux questions des gestionnaires§ Équilibre entre détails et agrégats : quels attributs à agréger ? quelle unité de temps ?§ idem, encore plus agrégés (EIS)
q Méta-données§ données sur les données : règles d’extraction, de conversion, d’agrégation, ...
v Types de données (Th. Estier, HEC Lausanne)
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v Système de production
Ø Transactions fréquentes des données sous forme de modifications (Écriture/Lecture)
Ø Les systèmes de production (OLTP) garantissent la cohérence des données
Ø Les systèmes de production sont conçus pour les tâches répétitives et planifiées
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Les bases de production : toutes les sources de données(légales, juridiques, fiscales, politiques, techniques, marketing…)
Comment organiser ces différentes données dans un ensemblecohérent afin de procéder à toutes les analyses nécessairespour construire les indicateurs indispensables au pilotagede l'entreprise ?
Par un processus d'entreposagede données(Data Warehousing)
v Passage des données de production aux données décisionnelles
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• Entreposage de données : Intégration des données dans une base cible (Entrepôt) structurée à des fins de décision
• Analyse en ligne (OLAP) : (analyses exploratoires)– Vues multidimensionnelles des données– Requêtes décisionnelles en SQL avec agrégation des données– Requêtes interactives en ligne
• Fouille des données : (analyses confirmatoires)– Apprentissage automatique supervisé ou non supervisé– Analyses explicatives– Analyses prédictives
v Systèmes d’Informations Décisionnels
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q Propriétés ACID des bases de données relationnelles :
– A : ATOMATICITY (Atomicité) : Les maj sont atomiques (réalisées en entier)– C : CONSISTENCY (Cohérence) : respect de l’intégrité des données lors des modifications– I : ISOLATION (Isolation) : pas d’interférences entre les transactions– D : DURABILITY (Durabilité) : les transactions sont lancées de manière définitive
q Théorème de CAP d’Eric Brewer :
- C : CONSISTENCY (Consistance) : atomicité des transactions lors des maj- A : AVAILABILITY (Disponibilité) : Haute disponibilités des données pour tous les utilisateurs - P : PARTITION TOLERENCE (Tolérence au partitionnement) : Le système fonctionne en dépit
d’un partitionnement arbitraire du à une panne du réseau
v Propriétés des bases de donnéesLE DECISIONNEL
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Unité Symbole Valeur Observation
Octet Octet 1 o représente un caractère d'imprimerie (8 bits)
KiloOctet Ko 1 000(1024)
30 Ko : une page de texte100 Ko : image numérique basse résolution
MegaOctet Mo 10 6 5 Mo : un morceau de musique500 Mo :un CD-‐Rom
GigaOctet Go 10 9 1 Go : 1 film de 2 heures500 Go à un HD de PC
TeraOctet To 10 12 1 To : 6 millions de livres ; la moitiés du catalogue de la BN de France 10 To : presque la volumétrie de la bibliothèque du Congrès Américain
PetaOctet Po 10 15 1 Po : 2 milliards de photos numériques de résolution moyenne8 Po : très grande partie de l'information sur Internet
ExaOctet Eo 10 18 5 Eo : Toutes les informations produites jusqu’à 2003
ZettaOctet Zo 10 21 1,8 Zo : La totalité des informations produites jusqu’à 2011
YottaOctet Yo 1024 1 Yo : C’est ce que pourra traiter un data center simultanément
v Volumes des ED et données massives LE DECISIONNEL
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v Processus décisionnel : de la donnée… à l’action
Extrait de ‘’Introduction to Business Intelligence’’, Mykola Pechenizkiy, university od Jyväskylaä
LE DECISIONNEL : Processus de BI
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v De la donnée … à l’action
Extrait de ‘’Introduction to Business Intelligence’’, Mykola Pechenizkiy, university od Jyväskylaä
LE DECISIONNEL : Processus de BI
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Extrait de ‘’Introduction to Business Intelligence’’, Mykola Pechenizkiy, university od Jyväskylaä
v Processus décisionnel : de la donnée… à l’actionLE DECISIONNEL : Processus de BI
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Entrepôt de Données
Système d'Info. de ProductionOrientation : Gestion Système d'Info. Décisionnel
Orientation : Pilotage
BD Magasins
BD Clients
BD Produits
BD Compta
BD DRH
BD Marketing
BD Fournisseurs
Flux de données externes
LE DECISIONNEL : univers des données
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ARCHITECTURE D’UN S.I.D.
Data Mining Analyses statistiques
OLAP Reporting
E T L
Bases de production
….
A d m i n i s t
r a t
i o n
Intégration
Structuration
Analyse
Méta données
cubesOLAP
Data Marts
….Entrepôt de
Données
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v Business Intelligence LIKE Business Analytics
Exploitation des données directement (Business Analytics) ou indirectement (Business Intelligence)
Socle Big data : intégration en temps réel des flux de données structurées et non structurées, NoSQL et relationnelles
Données sources (internes, externes, structurées, non structurées)
LE DECISIONNEL : à l’ère du Big data
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Entrepôt de données
Méta données
Data Marts
Administrateur
OLAP
Data Mining
Analyses statistiques
E TL
Bases de
production
OLAP Reporting
LE DECISIONNEL : Architecture de SID