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SID

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by

Druar cathy

on 20 May 2011

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Transcript of SID

S Cathy DRUAR et Marion PAYEN METHODOLOGIE Veille Technologique I D . Outils & Méthodologie : Veille et outils technonoliques : & Intégration
des données

& Intégration
des schémas Acquisition Métadonnées Stockage Modélisation des données Accès et
Restitution
des données Finance Gestion Logistique Communication Fournisseurs Applications Métiers DataWarehouse Base de données
Relationnelles Base de données Mutlidimensionnelles Système centalisé DataMarts Indépendants Bittle: plateforme collaborative PRESENTATION DE LA PLATEFORME :

. Définition
. Accessible à tous
. Aucunes compétences informatiques
. En Mode Saas => aucune installation nécessaire
. Gratuit et illimité dans le temps
. Paiement sous forme d'abonnement mensuel
. Différentes versions possibles STOCKAGE ET ACCES AUX DONNEES :

. Version d'essai gratuite limitée <> abonnement
. Téléchargement des fichiers est limité





. Véritable solution collaborative
- L'accès à la plateforme à tous moments
- Le partage de 'linformation simple
=> Facilité d'accès aux données MANIPULATION DES DONNEES :

. Contrôle de syntaxes ( différentes interfaces)
. Possibilités de créer / gérer des tableaux de bord
=> Grâce aux différents filtres existants
. Visualisation, modification et suppression
des indicateurs
. Suivi de l'actualité de votre travail
sur la page d'acceuil
. Idée d'un référentiel commun
. Paramétrage des informations LE REPORTING SOUS Bittle :

. Bibliothèque proposée en ligne
. Restitution de l'information=> Exemple d'un tableau de bord FONCTIONNALITES PROPOSEES :

. Fonctionnalités OLAP ?
. Fonctionnalités type Datamining ?
. Requêteur ?
=> NON, car aucune possibilité d'aller chercher
de l'information en profondeur pour le requêteur

L'EXPORTATION DES DONNEES :

. Excel, PDF, Mails, Publications ( version payante) = Aide à la décision car renseigne sur
différentes informations ( Les ventes,
l'ogranisation des vendeurs, le prix
des produits...)
. De façon simple, claire et précise LES CARACTERISTIQUES DE Bittle : Zoho: plateforme collaborative IMPORTATION DES DONNEES :

. Création de la base simple et rapide
. Deux liaisons possibles entre les tables
. Interface proche de celles des suites
buteautiques
. Fonctionnalités diverses : Tri, Filtrage REPORTING sous Zoho : tableaux croisés

. Assimilable à un outil OLAP
. Possibilités d'appliquer des filtres sur les
utilisateurs ( = Cognos Impronptu )


==> Construction d'un tableau croisé REPORTING sous Zoho : Graphiques







. Exports possibles; csv, image ( png et jpg),
PDF et html ) REPORTING sous Zoho : Tableaux de bord
. Création d'un rapport personnalisé

. VIDEO ; Création d'un tableau de bord LES APPORTS DE Zoho :

. Partage des données
. Mise à jour des données
=> Mise à jour des rapports


=> Rassemble beaucoup de fonctionnalités
des logiciels étudiés ( Outils OLAP et
Requêteurs) Les métadonnées Restitution et Accès aux données Stockage et



Modélisation des
données ? - « Donnée des données »
=> donnée de / ou à propos de données
++ Qu'estce qu'une Métadonnée? Leurs rôles: 1ere rôle: - Fournir la liste des ressources disponibles ( catalogue = fournit les paramètres et informations qui permettent d'accomplir leurs taches) 2éme rôle: précieux - Fournir la liste des ressources disponibles ==> Moyen le plus efficace de former les colla-
borateurs au contenu et au fonctionnement de
l'entrepôt de données
==> Elles aident un utilisateur à localiser et à
comprendre les données - Représentées sous forme de modèles de données
- MCD
- MLD
- MOD

==> Les modèles permettent de garantir la cohérence des informations Zone de construction et restitution : - Deux zones; Back Room(Outils arrière plan) & Front Room ( Outils frontaux) Métadonnées procédurales; elles guident les Processus d'extraction , de nettoyage et de chargement Dépend plus fortement de l'activité et des outils que et les choix à faire y sont plus nombreux La zone de préparation des données est le chantier du data warehouse, zone ou s'effectue la transformation des données et ou une grande partie de la valeur ajoutée du data warehouse se créée A RETENIR: celle des outils d'arrière-plan (back room) Définition: Pocessus par lequel les données sont déplacées, combinées et consolidées dans L'entrepot de données ( ED) Son rôle : - Extraire des données de différentes sources - Appliquer des transformations - Les envoyer vers le système cible Les objectifs : - Intégration intélligente des informations - Exploitation efficace des sources existantes Solution: Modèle pivot = Médiation d'information - Atelier du datawarehouse
- Données chargées, netoyées, combinées
- Puis exportées vers le médiateur Définition Définition Avantages : Le médiateur permet la consultation de plusieurs sources de données comme s'il s'agissait d'une source unique Communication entre adaptateurs
& médiateur:nécessité d'un langage pivot DataMarts Définition: Base de données regroupant l'ensemble des données de l'entreprise Définition: Ensemble de données ciblées, regroupées et agrégées pour répondre à un besoin spécifique d'un métier donné Architecure de haut en bas: L'ED est une base de données au niveau detail = Référentiel global et centralisé de l'entreprise Architecture de base en haut :
L'ED est constitué peu à peu par les
datamarts de l'entreprise, regroupant
ainsi différents niveaux d'agrégations
au sein d'une même base Architecture couvrant l'ensemble des besoins :
I: Base détaillée qui est la source de données à l'origine des datamarts
II: Ensemble constitué par cette base détaillée = datamarts Principe du modèle Relationnel: Manière de modéliser des informations contenues dans une base de donnée. La modélisation Relationnel permet de présenter les relations sous forme de tables de 2 dimensions
==> Avantages au niveau des traitements des transactions Principe : L'analyse multidimensionnelle est la capacité à analyser des données qui ont été agrées suivant plusieurs dimensions ==> Représentation des données sous forme d'un hypercube.
Les bases de données multidimensionnelles utilisent le type de traitement informatique OLAP Comment faire cohabiter BDD Relationnelles et multidimensionnelles ? -Relational OLAP : Données stockées dans une BDD Relationnelle, un moteur OLAP simule le fonctionnement d'un cube - Multidimentional OLAP : Données stockées véritablement sous forme multidimensionnelle - Hybride OLAP: MOLAP aux niveaux agrégés, ROLAP aux niveaux les plus fins Outils: Reporting,
datamining, SIG Offres du marché:
SSI Spécialisées en BI L'intrégration des schémas : - Etape importante du processus de conception d'information - Permet différents points de vue - Permet l'intégration des modificcations Procédure d'intégration des shémas ==> Les étapes de l'intégration; - La comparaison des vues,
- les mises en conformités,
- La fusion,
- l'enrichissement du shéma Permet de confronter différentes perceptions Une bonne liaison entre l'intégration des shémas et les métadonnées permet une meilleure information
==> Nécessité d'une cohérence aboslue / parfaite Gestion des métadonnées : plusieurs objectifs: - Le maintient de la mémoire informationnelle - Le besoin externe - L'information des utilisateurs externes - Le maintient d'un bon fonctionnement ==> Gestion des métadonnées => fonction primordiale de l'entreprise Important de garantir la qualité des données circulant au sein du système d'information Référentiel des métadonnées: Mais avant on doit s'intérroger sur les métadonnées: - Leurs origines
- Leur contenu
- ... des quesions permettant de mieux les cerner Utilisation des métadonnées: On dit que l'infrastructure
représente la "colle"
qui réunit les composants de l'entrepot de données - un ensemble de bases de données
- Contenant les références d'un système d'information
- Parfois nommé administrateur des données
- Dictionnaire des données est au cœur du datawarehouse
- Il a pour but de décrire toutes les informations nécessaires à la gestion et l'administration du datawarehouse Qu’est ce qu’un référentiel? ==> Le référentiel contient la description de chacune des étapes de la construction => Passer d'un niveau à un autre lors de l'exploitation du datawarehouse. Un référentiel clair, logique et précis est un des gages
de bonne interprétation d'un système d'information. Le référentiel est en quelque sorte la colonne vertébrale d'un système d'information.
Donc la qualité garantit la justesse des données chargées dans l'entrepôt.
==> Nécessaire de connaître la qualité des données, à savoir quand est ce qu'une donnée est dite fiable 1 : Avoir recours à des méthodes fiables de collecte des données => assurer la cohérence des données; pour offrir une qualité sans faille les données doivent être vérifiées à chaque chargement.

Il faut aussi intégrer, dans une plateforme commune, les données de référence issues des différents systèmes d'information pour réduire les risques d'erreurs

Sans oublier d'optimiser les coûts de la mise en conformité Ce qu'il faut retenir des métadonnées: - Essentielles pour comprendre les informations contenues dans un entrepôt de données,
- Facteur clé de succès car elles contribuent à révéler des données qui sont utiles, et tout aussi important, les données qui ne le sont pas

Nous Avons vu qu'il était nécessaire d'avoir un bon référentiel de données car cela permettait un meilleur résultat final. C'est pourquoi avoir de bonnes informations est important. Création du jeu de résultats
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