Chapitre 19: Entrepôts de données
Faites attention au point suivant. Une certaine marque peut vendre des produits de différentes (sous) catégories. Donc si on considère ces attributs de
Exercice 1 Exercice 2 Agence de voyages Compagnies aériennes
Enfin chaque patient et chaque clinique est d'une ville donnée. Présenter la structure du Datawarehouse. Exercice 3. Page 2. Datawarehouse.
Introduction aux data warehouses et à la modélisation en étoile
Exercice. Stéphane Crozat. 19. Page 20. Contenus annexes. 1. Data warehouse et data mart. Un data warehouse et un data mart se distinguent par le spectre qu'il
Business Intelligence - M1DAC DataWarehouse
30 janv. 2017 Datawarehouse. Le terme entrepôt de données (ou base de ... En plus des demandes précédentes (exercice 2) le service du marketing souhaite aussi.
Série 2 : Modélisation dun Data Warehouse
Série 2 : Modélisation d'un Data Warehouse. Exercice 1. Une entreprise de fabrication de vaisselle jetable souhaite mettre en place un mini entrepôt de
Des Tables aux Data cubes
Le treillis des cuboïdes d'un data warehouse forme un data cube. 2. Haïfa Exercice 1 (corrigé). 40. Haïfa Nakouri. ESEN 2019/ 2020 a) select sum(quantité).
Exercice de modélisation dimensionnelle
Exercice de modélisation dimensionnelle. Source : http://community.mis.temple.edu/mis2502sec002s13/2013/03/06/in-class-exercise-star- schema-dimensional
Modélisation dimensionnelle
*: Tiré du livre The Data Warehouse Toolkit 2ème édition. Page 53. Exemple de modélisation. • Choix du processus d'affaires: – La gestion du trafic d'appels
Bases de Données (BD3) – Corrigé de lexamen (durée : 3 heures)
13 janv. 2017 Le barême est donné à titre indicatif. Exercice 1 [Requêtes : 12 points]. Soit la base de données BANQUE contenant les tables suivantes : • ...
F_TD 1--Modèles__corrigé
Exercice 1. Une entreprise de fabrication de vaisselle jetable souhaite mettre en place un système d'information décisionnel sous la forme d'un data mart
Introduction aux data warehouses et à la modélisation en étoile
Exercice : Cas Fantastic : Étude des données Le data warehouse dédié au décisionnel est séparé du système transactionnel dédié à la gestion quotidienne.
Exercice 1 Exercice 2 Agence de voyages Compagnies aériennes
Datawarehouse. Travaux dirigés page 1. Exercice 1. On considère un entrepôt de données permettant d'observer les ventes de produits d'une entreprise.
Des Tables aux Data cubes
Un data warehouse est basé sur un modèle multidimensionnel Dans la littérature du data warehousing un cube de dimension n ... Exercice 1 (corrigé).
Chapitre 19: Entrepôts de données
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Série 2 : Modélisation dun Data Warehouse
Série 2 : Modélisation d'un Data Warehouse. Exercice 1. Une entreprise de fabrication de vaisselle jetable souhaite mettre en place un mini entrepôt.
Exploitation multi-hiérarchique et multi-dimensionnelle dun data
01?/09?/2016 Exercice : Projet Fantastic : Exploitation multi-dimensionnelle de ... savoir interroger en SQL un data warehouse en vue d'applications.
Série TD N°02
Exercice 01. On veut construire un entrepôt de données afin de stocker les informations sur les consultations d'un pays. On.
Introduction aux data warehouses : la modélisation en étoile
07?/06?/2017 Un data warehouse (DW ) est une base de données construite par copie et ... Cet exercice constitue une simulation de modélisation ...
Série 2 : Modélisation dun Data Warehouse - ESEN
>Série 2 : Modélisation d'un Data Warehouse - ESENhttps://www esen tn/ /medias/documents/enseignement/1571857 · Fichier PDF
Comment apprendre à utiliser un data warehouse ?
Pour apprendre à utiliser un Data Warehouse, vous pouvez vous tourner vers les formations Data Scientest. Vous pouvez découvrir comment maîtriser ces outils à travers nos différents programmes : Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer…
Quels sont les différents types de data warehouses ?
On distingue trois catégories principales de Data Warehouses. Tout d’abord, les « Data Warehouses d’entreprise » (EDW) sont des entrepôts de données centralisés permettant d’assister les décisions de l’entreprise. Les données sont organisées et présentées de manière unifiée.
Qui a inventé le data warehouse ?
Il faudra toutefois attendre la fin des années 1980 pour assister à l’émergence du premier Data Warehouse d’entreprise, développé par Paul Murphy et Barry Devlin d’IBM. What Is a Data Warehouse?
Institut
laCommunicationFormations nInformatiqu tStatistiqu Ma ter1INFO Systèm s'InformationDécisionn ls Année2016-2017 F-TD 1 -- Elaboration de modèles d'entrepôts de données Exercice 1. Une entreprise de fabrication de vaisselle jetable souhaite mettre en place un système d'information décisionnel sous la forme d'un data mart (un mini entrepôt de données) pour observer son activité de ventes au niveaux des différents lieux de distributions de ses articles et cela dans plusieurs villes. Ces lieux de distributions sont renseignés par leur enseigne, leur type (en fonction de leur surface), leur adresse (code postal e t ville), leur départeme nt, leur région. Les ventes sont renseignées selon une période qui se décl ine en m ois, en trimestre et année. Les ventes sont observées par le nombre d'articles selon le type, et le chiffre d'affaire. - Quel est le fait à observer ? - Quels sont les axes d'analyse, et le.s mesure.s ? - Construire le modèle en étoile de ce data mart. 1°) Solution :
Institut
laCommunicationFormations nInformatiqu tStatistiqu Ma ter1INFO Systèm s 'InformationDécisionn ls Année2016-2017 2° Solution :Institut
laCommunicationFormations nInformatiqu tStatistiqu Ma ter1INFO Systèm s'InformationDécisionn ls Année2016-2017 Exercice 2. 1°) Concevoir un modèle en étoile qui permet d'analyser les ventes d'une entreprise de restauration rapide. Le principe est de mesurer les ventes grâce aux quantités vendues et aux bénéfices, en fonction des ventes réalisées par jour, dans un restaurant donné, pour un aliment donné. L'objectif est de pouvoir analyser les ventes par jour, par semaine, par mois et par année. Les restaurants peuvent être regroupés en fonction de leur ville et de leur pays.
Institut
laCommunicationFormations nInformatiqu tStatistiqu Ma ter1INFO Systèm s'InformationDécisionn ls Année2016-2017 2°) Modifier ce modèle en un modèle en flocon de neige pour modéliser explicitement les hiérarchies des dimensions représentant le temps et la localisation géographique des magasins. 3°) On souhaite à présent mesurer le nombre de commandes qui est donné par jour et par restaurant. Etendre le modèle précédent afin de prendre en compte cet aspect.
Institut
laCommunicationFormations nInformatiqu tStatistiqu Ma ter1INFO Systèm s'InformationDécisionn ls Année2016-2017 Ex rcic 3. La société Chausséria, installée dans la région Rhône-Alpes, désire construire un entrepôt de données pour suivre l'évolution de ses ve ntes de chaussures. L'entreprise Chausséria dispose de deux magasins " Chauss_Lyon » et " Chauss_Bron » et vend plusieurs modèles de chaussures. 1 Proposez un modèle conceptuel et logique d'entrepôt de données DW_Chausseria pour observer l'évolution des ventes en termes du nombre total de paires de chaussures vendues par rapport aux axes MOIS, ANNÉE, MAGASIN et MODÈLE.
Institut
laCommunicationFormations nInformatiqu tStatistiqu Ma ter1INFO Systèm s'InformationDécisionn ls Année2016-2017 Quel est le type du modèle obtenu ? Argumentez C'est un modèle en flocon de neige. Les axes MOIS et ANNEE sont représentés en une hiérarchie. 2 On peut maintenant imaginer que la société désire aussi étudier la répartition de ses ventes suivant d'autres critères, comme Genre (Homme/Femme/Enfant), Pointure, ou encore Couleur. Proposer un nouveau modèle conceptuel de l'entrepôt de données DW_Chausseria_Nouveau en prenant en compte toutes les dimensions anciennes et nouvelles citées ci-dessus. 3 Soit la représent ation relati onnelle du data mart Chausseria_01_02. Propos ez un tableau multidimensionnel pour observer le nombre total de paires de chaussures vendues par rapport aux axes MAGASIN et MODÈLE. a) Tableau multidimensionnel selon les 2 axes MAGASIN et MODÈLE
Institut
laCommunicationFormations nInformatiqu tStatistiqu Ma ter1INFO Systèm s'InformationDécisionn ls Année2016-2017 b) Calculer l'opérateur CUBE sur le data mart Chausseria_01_02 avec l'approche MOLAP. c) Calculer l'opérateur CUBE sur le data mart Chausseria_01_02 avec l'approche ROLAP.
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