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Cours Datawarehouse: Notions et Architecture d’un DW

Note de Recherches : Cours Datawarehouse: Notions et Architecture d’un DW. Recherche parmi 298 000+ dissertations

Par   •  23 Avril 2014  •  4 383 Mots (18 Pages)  •  1 199 Vues

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Année Académique 2009-2010

Cours & TD Datawarehouse

Pr. A. ELOUARDIGHI

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Chapitre 1: Notions et Architecture d’un DW

Systèmes transactionnels vs Systèmes décisionnels

Systèmes transactionnels

 Les outils traditionnels de gestion et d’exploitation des données sont du type transactionnel ou

OLTP (On-Line Transaction Processing)

 L’exploitation de données tourné vers la saisie, le stockage, la mise à jour, la sécurité et

l’intégrité des données.

 Le système transactionnel est développé pour gérer les transactions quotidiennes

 Ces bases de données supportent habituellement des applications particulières telles que les

inventaires de magasins, les réservations d’hôtel, etc

 Le contenu est fait de données actuelles, pas d’archives

 Les données sont très détaillées (détails de chacune des transactions)

 La mise à jour s’effectue par de nouvelles transactions

 Très souvent plusieurs de ces systèmes existent indépendamment les uns des autres

Opérations dans les systèmes transactionnels

 Ajout

 Effacement

 Mise à jour des enregistrements

 Requêtes simples

 Interrogations et modifications fréquentes des données par de nombreux utilisateurs

Systèmes décisionnels

 Le terme décisionnel « Business Intelligence » couvre l'ensemble des technologies permettant

en bout de chaîne d'apporter une aide à la décision.

 SI capable d'agréger les données internes ou externes et de les transformer en information

servant à une prise de décision rapide.

 SI capable de répondre à certains types de questions:

o Quelles sont les ventes du produit X pendant le trimestre A de l'année B dans la

région C ?

o Comment se comporte le produit X par rapport au produit Y?

o Quel type de client peut acheter le produit X?

o Est-ce qu'une baisse de prix de 10% par rapport à la concurrence ferait redémarrer

les ventes du produit X ?

 Ces exemples mettent en évidence les faits suivants:

o Les questions doivent pouvoir être formulées dans le langage de l’utilisateur en

fonction de son secteur d’activité:

 Service marketing, Service économique, service relation clients…

o La prévision des interrogations est difficile car elles sont du ressort de

l’utilisateur.

o Les questions vont varier selon les réponses obtenues:

 Si le produit X s’est vendu moins bien que l’année précédente, il va être

utile de comprendre les raisons: Détailler les ventes par région par type

de magasin,…

o Des questions ouvertes vont nécessiter la mise en place de méthodes d’extraction

d’informations

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Des données aux décisions

 Données :

o Points de ventes, géographiques, démographiques, …

 Informations :

o I vit dans R, I est âgé de A, …

 Connaissances :

o Dans X%, le produit Y est vendu en même temps que le produit Z, …

 Décisions

o Lancer la promotion de Y & Z dans R auprès des clients plus âgés que A, ...

Applications transactionnelles v.s Applications décisionnelles

 Les applications transactionnelles sont constituées de traitements factuels de type OLTP (On

Line Transaction Processing)

 Les applications d'aide à la décision sont constituées de traitements ensembliste de type

OLAP: On Line Analytical Processing

Incompatibilités des deux activités

 Les deux activités (OLTP & OLAP) ne peuvent co-exister sur des données dans le même

système d’information: leurs objectifs de performance sont exactement opposés:

o Les requêtes complexes et lourdes dégradent les performances des systèmes

transactionnels,

o Les données temporelles sont réparties entre données actuelles et données

archivées, rendant la vue historique des données très difficile ou impossible,

...

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