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Etablissement d'une base de données socioéconomique territorialisée et d'un tableau de bord de suivi des programmes et projets publics de l'état.

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par Baem Brice BAGOA
Ecole Nationale de la Statistique et de là¢â‚¬â„¢Analyse Economique - Ingénieur Statisticien 2014
  

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2.2.5 Les défis contemporains: le business intelligence et le Big Data

Aujourd'hui, les capacités de stockage sont quasi sans limite et le volume de données produit chaque jour dans les systèmes d'informations ne cesse de croître. En effet, selon IBM, la quantité de données produite dans le monde tous les deux jours est équivalente à celle qui a été générée depuis le début de l'histoire jusqu'en 2003. Un autre fait marquant est qu'en 2012, 90% de toute la quantité de données existante depuis l'avènement de l'histoire avait été créée durant les deux années précédentes. Les enjeux contemporains consistent donc à tirer parti de cet immense stock d'informations pour fournir les indicateurs pertinents à la prise une prise de décision fiable. Cependant, face à cette vague importante d'informations, les modèles de données classiques restent impuissants. De nouvelles technologies viennent donc pallier ces insuffisances.

Le Business Intelligence encore appelé Informatique Décisionnelle est définie comme l'ensemble des moyens permettant de collecter, consolider modéliser et restituer les données issues de sources

5. Object Definition Language

6. Object Manipulation Language

7. Object Query Language

Brice Baem BAGOA, Elève Ingénieur des Travaux Statistiques Page 19

2.3. Les méthodes d'analyse

variées au sein d'une même organisation en vue d'offrir une aide à la décision. Ces informations sont stockées sous forme agrégées dans une base de données appelé entrepôt de donnes ou datawa-rehouse. Bill IMNON, père de l'informatique décisionnelle définit un entrepôt de données comme « une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour la prise de décisions ». Ces bases de données sont constituées de tables principales (les tables de faits) reliées à des tables secondaires qui sont les dimensions d'analyse. Les tables de faits peuvent prendre la forme de cubes (OLAP, ROLAP, MOLAP) suivant les besoins et la réalité des organisations. Les entrepôts de données sont généralement basés sur le modèle relationnel.

Plus évoluée que le BI, le Big Data est un ensemble de technologies permettant de traiter des informations non structurées possédant les caractéristiques décrites sous l'acronyme 3V. Il s'agit du volume très important de ces données, de leur variété et de leur vélocité. Cette dernière représente la fréquence à laquelle les données sont générées, capturées et partagées. Les bases de données relationnelles classiques ne permettent pas de gérer les volumes de données du Big Data. De nouveaux modèles de représentation permettent de garantir les performances sur les volumétries en jeu. Ces technologies, dites de Business Analytics and Optimization (BAO) sont proposés les principaux acteurs de ce marché que sont IBM, Google, Microsoft etc. Avec ce système les requêtes sont séparées puis exécutées en parallèles. Les résultats sont ensuite rassemblés et récupérés. Ces volumes sont stockés dans le cloud et sur des supercalculateurs. Bien que son avènement soit assez récent et que les recherches sur le sujet continuent de nos jours, le Big Data trouve déjà son application dans plusieurs domaines tels que la recherche scientifique, la politique et surtout le secteur privé.

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