II.3. UTILITE D'UN ENTREPOT DE DONNEES
Un entrepôt de données, est une vision
centralisée et universelle de toutes les informations de l'entreprise.
C'est une structure (comme une base de données) qui à pour but,
contrairement aux bases de données, de regrouper les données de
l'entreprise pour des fins analytiques et pour aider à la
décision stratégique. La décision stratégique est
une action entreprise par les décideurs qui vise à
améliorer, quantitativement ou qualitativement, la performance de
l'entreprise. En gros, c'est un gigantesque flux d'informations
épurées, organisées, historisées et provenant de
plusieurs sources de données, servant aux analyses et à l'aide
à la décision.
L'entrepôt de données est l'élément
central de l'informatique décisionnelle. En effet, il est le meilleur
moyen que les professionnels ont
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Conception d'un Datamart pour le pilotage du système de
gestion des impôts (cas de la DGI)
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trouvé pour modéliser de l'information pour des
fins d'analyse. Les données d'une entreprise proviennent essentiellement
des bases de production. Ces données sont éparpillées ou
en masse dans des systèmes multiples, pas nécessairement
compatibles entre eux. Ces bases sont conçues pour être efficaces
pour les fonctions sur lesquelles elles sont spécialistes.
Elles sont donc peu structurées pour l'analyse, avec
souvent comme objectif principal de conserver l'information. Comme bases de
production, elles sont focalisées sur les fonctions critiques de
l'entreprise et doivent être en mesure de servir l'utilisateur avec un
temps de réponse rapide et structurées dans ce but.
Ces systèmes sont donc peu adaptés à la
vision à long terme et donc à la prise de décision.
L'entrepôt de données aura pour objectif d'agréger et de
valoriser ces données provenant de différentes sources. Il va
permettre à l'utilisateur d'y accéder de manière simple et
ergonomique [3].
II.4. LES ARCHITECTURES D'UN ENTREPOT DE DONNEES
Pour implémenter un Datawarehouse, trois types
d'architectures
sont possibles :
? L'architecture réelle,
? L'architecture virtuelle,
? L'architecture remote.
II.4.1. L'architecture Réelle
Elle est généralement retenue pour les
systèmes décisionnels.
Le stockage des données est réalisé dans
un SGBD séparé du système de production. Le SGBD est
alimenté par des extractions périodiques.
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Avant le chargement, les données subissent d'importants
processus d'intégration, de nettoyage, de transformation.
L'avantage est de disposer de données
préparées pour les besoins de la décision et
répondant aux objectifs du Datawarehouse.
Les inconvénients sont le coût de stockage
supplémentaire et le manque d'accès en temps réel.
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