http://www-adele.imag.fr/~donsez/cours Systèmes d’information décisionnels (Data Warehouse / Data Mining) E. GRISLIN-LE STRUGEON Université de Valenciennes, ISTV Emmanuelle.Grislin@univ-valenciennes.fr D. DONSEZ Université Joseph Fourier, IMA Didier.Donsez@imag.fr 1996-2006 Plan
1. Introduction » Problématique- Le Système d’Information - La Suite Décisionnelle
2. L’Entrepôt de Données » Extraction des données - Constitution de l’entrepôt - Modélisation
3. Les Bases Multidimensionnelles » Analyse multidimensionnelle - OLAP - Data Marts
4. La Restitution des Informations » Data Mining
5. La Gestion de Projet Data Warehouse
6. Les outils
7. Perspectives du Data Warehouse
8. Conclusion et Bibliographie 222 <#> 1. Introduction - Problématique
Objectif » Améliorer les performances décisionnelles de l'entreprise
Comment ? » en répondant aux demandes d’analyse des décideurs
Exemple » clientèle : Qui sont mes clients ? Pourquoi sont-ils mes clients ? Comment les conserver ou les faire revenir ? Ces clients sont-ils intéressants pour moi ? » marketing, actions commerciales : Où placer ce produit dans les rayons ? Comment cibler plus précisément le mailing concernant ce produit ? » ... 333 <#> 1. Introduction - Problématique
Une grande masse de données : » Distribuée » Hétérogène » Très Détaillée
A traiter : » Synthétiser / Résumer » Visualiser » Analyser
Pour une utilisation par : » des experts et des analystes d'un métier » NON informaticiens » NON statisticiens 444 <#> 1. Introduction - Le système d’information Moyen d’atteindre ces objectifs : Le Data Warehouse, un système d’information dédié aux applications décisionnelles
En Aval des bases de production (ie bases opérationnelles)
En Amont des prises de décision » basé sur des indicateurs (Key Business Indicators (KBI)) 555 <#> 1. Introduction - La Suite Décisionnelle Prise de Décision Bases de Production Entrepôt de Données (Data Warehouse) Base MultiDimensionnelle Préd