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Du Data WareHouse au WebHouse : le croisement des réseaux et des bases de données Du Data WareHouse au WebHouse : le croisement des réseaux et des bases.

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1 Du Data WareHouse au WebHouse : le croisement des réseaux et des bases de données Du Data WareHouse au WebHouse : le croisement des réseaux et des bases de données Samira Silhadi-Hacid Malika Tarafi

2 Sommaire 1.Des Bases de Données au Data Warehouse 2.Du Data Warehouse au Data Webhouse Aide à la décison en ligne

3 Evolution des systèmes daide à la décision Fichiers - Programmes (Cobol) - Rapports

4 Complexité Maintenance Développement - Synchronisation des données - Matériel Beaucoup de fichiers

5 SSAD SGBD Base de données – Source unique pour tous les traitements 1970 OLTP 1975

6 OLTP 1980 SAD PCs, Technologie 4GL

7 OLTP 1985 Extracteur Pourquoi lextraction ? - Performance - Contrôle

8 1990 Attitude laissez-faire

9 - Crédibilité des données - Productivité - Difficulté à transformer les données en information Problèmes :

10 Productivité Ex: Produire un rapport consolidé => Localiser les données Localiser les données : 9-12 mois Obtenir les données : mois => explorer de nombreux fichiers

11 Solution! Changement dans lapproche

12 Fichier BD Données externes Entrepôt de Données Entrepôt DM SIGOLAP SAD Méta Données Méta Données Administrateur Sources Chargeurs Clients

13 Entrepôts de données Un entrepôt est défini comme un ensemble de données intégrées, variables dans le temps qui sont utilisées dans le processus daide à la décision. Cest une grosse base de données qui organise les données opérationnelles pour faciliter lanalyse. -Marché estimé à plus de $20 Milliards avec une progression de 10 à 20% par année. - 95% des 1000 grandes entreprises américaines équipées dun ED.

14 Il y a dix ans : Le DW est une sorte de ressource pour la gestion. Il est interrogé de façon non urgente. Aujourdhui : -Volume de données généré par le Web important ex.: Pages Microsoft analysées => plus de 1 Milliard dévénements -Temps de réponse : le Web rend critique les temps de réponse aux requêtes Ces considérations vont changer la façon de concevoir et dimplanter les entrepôts de données. - Tout entrepôt de données doit être visible à partir des interfaces de navigation du Web - Il est demandé à lentrepôt de données denregistrer les requêtes (manipulations) des clients et de les rendre disponibles pour lanalyse

15 Le E-commerce : - Collection de données propres (récupérées électroniquement) Yahoo! 1 milliard de pages visitées par jour Le Web est un laboratoire expérimental pour les entrepôts de données Quelques applications

16 Business Intelligence Proposé par IBM, Microsoft, Oracle, … Consolider la quantité gigantesque de données atomiques que les entreprises génèrent en information que les gens peuvent accéder, comprendre et utiliser - Data Mining Business Intelligence: présenter linformation dans des formats plus utiles, en utilisant des outils de visualisation avancés et des techniques dIA Marché : $3.5M (2002) $8.8M (2004)

17 Vente de livres par amazon ED Traditionnel AchatsprécédentsAchatsprécédentsRecommandationsRecommandations EDComportements EDTR AchatsactuelsAchatsactuelsRecommandationsRecommandations EDComportements Exemple dapplication : offres ciblées – offres personnalisées en temps réel.

18 FichiersLogs Transfor-mateur Webhouse Autre BD Data Mining Analyseur Générateur de rapports Rapports

19 Possibilités pour le traitement de gros volumes de données Taille Fichiers Logs Temps de traitement Fichiers Logs sur réseau Temps de traitement Fichiers Logs sur Même machine 100 Mo8 min4 min 1 Go44 min23 min 2.5 Go1h12min48 min 5 Go2h8min1h32min Pentium III 700 MHz 1 Go RAM 100 Mbit Ethernet

20 Système Peer-to-Peer Application ServeurServeur PC DW DonnéesMarché (Application Wall Street)

21 Internet : - Faciliter la gestion de la chaîne dapprovisionnement (Just-in-Time) Conclusion - Recherche de lemploi - Achats, … - Faire passer lOLAP du domaine de lanalyste au domaine du consommateur => aide à la décision sur Internet

22 Prochaine grande étape pour les entrepôts de données « Support des fonctions de planification collaborative » Unifier marketing, finance et opérations prévisions

23 Bibliographie


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