Data warehouse  Motivations et architecture  Conception de la BD support  Alimentation du DW  Exploitation OLAP  Conclusion 1. OLTP et OLAP Appli. Appli. Appli. OLTP OLAP ETL DW DM Introduction DW Reports & Analysis Aides à la décision Explosion de l ’OLAP  Facteurs économiques & technologiques 18 CA en Milliards de $ 16 14 12 10 8 6 4 2 0 1994 1995 1996 1997 1998 Années Introduction DW 1999 2000 2001 Motivations des entreprises  Besoin des entreprises    accéder à toutes les données de l’entreprise regrouper les informations disséminées analyser et prendre des décisions rapidement (OLAP)  Exemples d'applications concernées  Grande distribution : marketing, maintenance, ... produits à succès, modes, habitudes d’achat  préférences par secteurs géographiques   Bancaire : suivi des clients, gestion de portefeuilles   mailing ciblés pour le marketing Télécommunications : pannes, fraudes, mobiles, ...  Introduction DW classification des clients, détection fraudes, fuites de clients Datawarehouse : définition  Entrepôt de données  Ensemble de données historisées variant dans le temps, organisé par sujets, consolidé dans une base de données unique, géré dans un environnement de stockage particulier, aidant à la prise de décision dans l’entreprise.  Trois fonctions essentielles : collecte de données de bases existantes et chargement  gestion des données dans l’entrepôt  analyse de données pour la prise de décision  Introduction DW Architecture type Introduction DW Datamart (Magasin de données)  sous-ensemble de données [extrait du DW] et ciblé sur un sujet unique Data Warehouse Bases multidimensionnelles Bases de production Data Marts SGBD relationnel Introduction DW Outils d’alimentation Bases externes Bases relationnelles 2. Concevoir le DW  Export de données des sources    Hétérogènes et variées Fichiers, BD patrimoniales, Web, … Définition des vues exportées  Définition d'un schéma glob