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Bi partie1 2021 Business Intelligence BI Noura Azaiez Noura azaiez gmail com CBusiness Intelligence ??L ? informatique décisionnelle ??Métiers du BI ?? Architecture décisionnelle ??Les Cubes OLAP ??Manipulation Multidimensionnelle ??Conclusion ??Exercice

Business Intelligence BI Noura Azaiez Noura azaiez gmail com CBusiness Intelligence ??L ? informatique décisionnelle ??Métiers du BI ?? Architecture décisionnelle ??Les Cubes OLAP ??Manipulation Multidimensionnelle ??Conclusion ??Exercice CL ? informatique Décisionnelle ? L ? informatique décisionnelle en anglais business intelligence BI ou decision support system DSS ? obtenir une connaissance approfondie de l ? entreprise et de dé ?nir et de soutenir leurs stratégies d ? a ?aires ? mettre en forme et présenter les informations clés a ?n de faciliter la prise de décision ? par exemple d ? acquérir un avantage concurrentiel d ? améliorer la performance de l ? entreprise d ? augmenter la rentabilité et d ? une façon générale la création de valeur ajoutée de l ? entreprise CMétiers du BI Data Integration ? Combiner des informations hétérogènes venants de sources di ?érentes Data Analysis ? Nettoyage transformation et modélisation des données ? Data Visualisation ? Rendre la donnée compréhensible ? Communiquer à partir de la donnée CMétiers du BI Data Science ? disposer de compétences de haut niveau en matière d ? analyse de données ométhodes statistiques oconnaissances telles que la linguistique la sémantique Data Steward ?? Data Governance ? spéci ?er les exigences sur les données et d ? en contrôler la qualité ? Avoir une parfaite connaissance de son environnement ? organiser le lac de données en requali ?ant un par un chaque élément a ?n d ? obtenir une donnée sûre et qualitative et dont l ? utilisation sera optimisée CArchitecture décisionnelle Extraction des données ? Les données opérationnelles sont extraites périodiquement de sources hétérogènes ?chiers Excel base de données Oracle SQL Server etc ? Structuration des données ? Les données sont restructurées enrichies agrégées reformatées nomenclaturées pour être présentées à l ? utilisateur sous une forme sémantique vues métiers ayant du sens Ce qui permet aux décideurs d ? interagir avec ces données présentées en schémas en étoile composés des faits et mesures selon des dimensions hiérarchisées Modélisation multidimensionnelle Présentation des données ? Les outils d ? analyse OLAP permettent de naviguer dans les di ?érentes dimensions Drill-down Roll- up ? des données déjà a ?chées sous forme de cubes multidimensionnels ? Visualisation et la restitution des résultats CArchitecture décisionnelle Nous avons donc ? Une grande masse de données ?? Distribuées ?? Hétérogènes ?? Très détaillées ? à traiter ?? Synthétiser ?? Résumer ?? Visualiser ?? Analyser ? pour une utilisation par ?? des Experts analystes d ? un métier ?? Non informaticiens ?? Non statisticiens CArchitecture décisionnelle Rappel de la cha? ne de la valeur décisionnelle ? Des SGBD relationnels et d'autres systèmes qui contiennent les données d'exploitation ? Un ETL extrait les données pertinentes et les charge dans l'ODS Operating Data Store du datawarehouse ? Les données sont structurées dans le datawarehouse ? Des datamarts qui exploitent une technologie OLAP On-line Analytical Processing sont mis à jour à partir du datawarehouse ? Des rapports sont générés sur ces données ?? Transformer des données de production en informations