Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Chap 3 1 Système d ? Information Décisionnels et Big Data Master Business Analytics Chapitre Cube OLAP Dr Fatma Siala Kallel Mr Bilel Marzouki CEntrepôt de données ? Unentrepôt de données contient des données nombreuses homogènes exploitables multidimensi

Système d ? Information Décisionnels et Big Data Master Business Analytics Chapitre Cube OLAP Dr Fatma Siala Kallel Mr Bilel Marzouki CEntrepôt de données ? Unentrepôt de données contient des données nombreuses homogènes exploitables multidimensionnelles et consolidées ? Analyser les données d ? un entrepôt de données c ? est ? Résumer ? Observer ? Appliquer des formules statistiques ? Synthétiser des données selon plusieurs dimensions ? Comment exploiter ces données à des ?ns d ? analyse traditionnellement les requêtes OLTP sont exécutées sur les données CExemples d ? analyses d ? un entrepôt CExemples d ? analyses d ? un entrepôt ? Analyse des ventes de divers produits SELECT modele SUM montant FROM ventes produits WHERE ventes codeProduit produits codeProduit GROUP BY modele ? Les ventes de vis sont plus faibles que prévu quelles couleurs sont responsables SELECT couleur SUM montant FROM ventes produits WHERE ventes codeProduit produits codeProduit AND modele ??vis ? GROUP BY couleur CExemples d ? analyses d ? un entrepôt ? Les ventes de vis sont plus faibles que prévu quelles années sont responsables SELECT couleur annees SUM montant FROM ventes produits temps WHERE ventes codeProduit produits codeProduit AND ventes date temps jour AND modele ??vis ? GROUP BY couleur annees ? Les ventes de vis sont plus faibles que prévu Quels trimestres sont responsables SELECT couleur trimestre SUM montant FROM ventes produits temps WHERE ventes codeProduit produits codeProduit AND ventes date temps jour AND modele ??vis ? GROUP BY couleur trimestre CExemples d ? analyses d ? un entrepôt ? Quels sont les résultats cumulés des vendeurs par mois SELECT vendeur mois CSUM resultat vendeur mois as cumul FROM SELECT vendeur mois Sum montant as resultat FROM ventes produits temps WHERE ventes codeProduit produits codeProduit AND ventes date temps jour AND modele ??vis ? AND couleur ??rose ? GROUP BY mois vendeurs ORDER BY mois ? Quelle est l ?évolution de la moyenne des ventes pour une fenêtre de jours SELECT date montant MAVG montant date as moy FROM ventes temps WHERE ventes date temps jour AND annee ORDER BY date CExemples d ? analyses d ? un entrepôt ? Supporter des opérations ??tableur ? sur des BD de plusieurs Go ? Besoins spéci ?ques ? langages de manipulation ? organisation des données ? fonctions d'agrégation ? Organisation des données proche des abstractions de l'analyste ? selon plusieurs dimensions ? selon di ?érents niveaux de détail ? en ensemble ? Donnée point dans l'espace associé à des valeurs COLAP ? Acronyme On-line Analytical Processing ? C ? est une représentation abstraite d'informations multidimensionnelles exclusivement numérique Cette structure est prévue à des ?ns d'analyses interactives par une ou plusieurs personnes souvent ni informaticiens ni statisticiens du métier que ces données sont censées représenter ? Cube OLAP présente les avantages suivants ? Obtenir des informations déjà agrégées selon les besoins d ? utilisateur ? Simplicité et rapidité d ? accès ? Capacité à manipuler données agrégées selon di ?érentes les dimensions ? Temps de réponse très