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al systeme decisionnel SYSTÈME DECISIONNEL SID ? Gouvernance de données ? Entrepôt des données ? Fouille de données CFacilite La dé ?nition du SI La Mise en ?uvre de stratégie d ? extraction gagnante L ? Analyse données énormes Le Traitement des résultats

SYSTÈME DECISIONNEL SID ? Gouvernance de données ? Entrepôt des données ? Fouille de données CFacilite La dé ?nition du SI La Mise en ?uvre de stratégie d ? extraction gagnante L ? Analyse données énormes Le Traitement des résultats CKnowlegde Management CKnowlegde Management ? Faciliter la prise de décision les échanges en abolissant les contraintes spatio-temporelles ? Améliorer la réactivité aux signes du marché anticiper ? Eviter la répétition d'erreurs redondance des t? ches ? Favoriser l'innovation et la créativité ? Devenir une organisation apprenante CBIG DATA Megadonnées ? Technique pour collecter maintenir et traiter l ? énorme info expliquer la relation entre les Data caractérisée par V Volume Vélocité variété ? C ? est un super ensemble de Data Mining Les données doivent être ? bien gouvernées ? Mesurables et traçables ? Disponibles réutilisations Exploitations ? Sécurisées classi ?ées historisables CBIG DATA Megadonnées Caractéristiques ? Volume pas d'échantillonnage on observe et mesure tout ? Vélocité les données et les résultats sont souvent disponibles en temps réel ? Variété puise dans les données textuelles les photos audio vidéo et complète généralement les pièces manquantes en fusionnant plusieurs sources CExplosion de la disponibilité des données Augmentation de la capacité de stockage Augmentation de la capacité d ? analyse CData Warehouse Collection des data non volatiles et historisées organisées supportant une aide à la Décision OLAP Online Analytical Process qui est une méthode de fragmentation Verticale CData Warehouse Utilisateur Fonction Conception de BD OLTP Employé et Professionnel Opérations au jour le jour Orientée application OLAP Analyse connaissance Aide à la décision Orientée sujet Données Usage Accès Courante détaillée simple relationnel Répétitif Read Write index hash sur PK Historique multidimensionnelle intégrée consolidée résumée Ad-hoc Multiples Unité de travail Court transaction simple Enregistrement accès Dizaines Requête complexe Millions Nombre Taille de la BD Métrique Centaines utilisateur Mo- Go Transaction Milliers utilisateur Go- To Requête CTYPE Traitement de l ? information requêtes analyse statistique tableaux croisés graphiques Traitement analytique Analyse multidimensionnelle des données DataMining pour l ? analyse l ? extraction de données et la découverte de connaissance CData Science et Data Engineering Data Science Domaine ou outils utilisés dans le Big Data consiste à obtenir des infos signi ?catives à partir de donnée brutes et non structurées en appliquant des compétences analytiques de programmation et commerciales Ex SPSS R Python SAS Stata et Julia Scala Java et C Neo j Cassandra SqlServer Oracle ? CCycle de vie Data Science Data Discovery Recherche de sources de Data et capture de Data structurées et non structurées Préparation des données conversion dans un format commun Modèle math variables et équations établissant une relation Mettre les choses en action recueillir des infos et obtenir des résultats en fonction des besoins de l ? entreprise Communication Communiquer les résultats aux décideurs CData Engineering et ou DataMining concentre les applications pratiques de la collecte et de l ? analyse de données volumineuses Outil de collecte automatique des Data et BD stockées dans le DW Algo méthode d ? extraction