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RÉSUMÉ
Cet article traite des bases de données spécifiques, nommées entrepôts de données et utilisées par les applications d’aide à la décision. L’exploitation des entrepôts de données obéit à des procédures particulières qui les différencient des bases de données. L’extraction des données d’un entrepôt réclame une sélection des données pertinentes de par la grande diversité des sources. Leur structuration impose des modèles tridimensionnels, et leur manipulation nécessite des logiciels d’analyse de données.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Claude CHRISMENT : Professeur à l’université Toulouse-3
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Geneviève PUJOLLE : Maître de conférences à l’université Toulouse-1
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Franck RAVAT : Maître de conférences à l’université Toulouse-1
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Olivier TESTE : Maître de conférences à l’université Toulouse-3
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Gilles ZURFLUH : Professeur à l'université Toulouse-1
INTRODUCTION
Les entrepôts de données (ou « data warehouse ») sont des bases de données (BD) spécifiques utilisées par les applications d’aide à la décision.
La mise en place et l’exploitation d’un entrepôt au sein d’une entreprise suivent des processus particuliers, distincts des démarches utilisées pour l’élaboration des BD.
En ce qui concerne l’extraction des données, les entrepôts sont alimentés à partir de sources de données diverses telles que des BD, des fichiers et des documents web. Il convient de s’assurer de la cohérence de l’ensemble de ces données et de permettre leur mise à jour régulière (rafraîchissement) en accord avec les besoins des décideurs.
La structuration de l’entrepôt doit être adaptée à l’usage que l’on en fait. Les modèles de données utilisés pour structurer et manipuler les BD classiques sont généralement inadaptés aux entrepôts ; de nouveaux modèles multidimensionnels ont été proposés pour offrir aux décideurs une représentation simple des données.
La manipulation des données d’un entrepôt s’effectue souvent au travers de logiciels d’analyse de données. C’est pourquoi les données doivent être sélectionnées selon certains critères ou certaines dimensions grâce à des opérateurs ad hoc qui les agrègent ou, au contraire, les répartissent selon les axes d’étude.
Enfin, l’évolution de l’entrepôt n’est pas uniquement liée aux extractions des données qu’il reçoit régulièrement des sources. Son schéma peut aussi être modifié au fil du temps pour s’adapter à l’évolution des processus d’analyse.
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Architecture d’un système décisionnelArticle inclus dans l'offre
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1. Bases de données décisionnelles
La gestion et le pilotage des entreprises, dans le cadre d’une mondialisation croissante de l’économie, nécessitent des systèmes d’information performants. Les décideurs, quel que soit leur niveau de responsabilité, doivent pouvoir accéder aux informations qui leur sont utiles le plus rapidement possible. Les entrepôts de données tentent de répondre à cette nécessité.
1.1 Bases de données et système d’information
Au sein de l’entreprise, les bases de données contiennent l’information nécessaire aux applications de gestion de l’entreprise : données commerciales, données liées à la gestion du personnel ou à la gestion de la production. Ces bases de données, dites de production, ont été conçues et mises en place par les informaticiens pour répondre aux besoins des applications transactionnelles (paie du personnel, gestion des stocks, facturation, etc.).
Mais les bases de production, même si elles constituent le cœur du système d’information, ne contiennent qu’une partie de l’information utile aux décideurs. Ceux-ci souhaitent accéder aussi à l’ensemble des données situées dans l’environnement de l’entreprise au sens large, telles que :
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les informations fournies ou disponibles chez les partenaires (clients et fournisseurs principalement) ;
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les données (économiques, fiscales, etc.) produites par des administrations ou des organismes d’État ;
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les données stockées dans des sites web du réseau Internet (études de marché, prospectives ministérielles, etc.).
Les décideurs sont souvent démunis pour accéder simplement à ces données ou pour les manipuler et en extraire des informations pertinentes en raison :
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du volume considérable des données et de l’hétérogénéité des sites ;
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de la diversité des structures, des supports, des langages et des modes d’exploitation de ces données (BD relationnelles Bases de données relationnelles, BD objet Bases de données orientées objets...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - AGRAWAL (R.), GUPTA (A.), SARAWAGI (S.) - Modeling Multidimensional Databases - . Research Report, IBM Almaden Research Center, San Jose, Californie (1995). Paru dans les actes de ICDE’97.
-
(2) - GYSSEN (M.), LAKSHMANAN (L.V.S.) - A Foundation for Multi-Dimensional Databases - . 23rd International Conference on Very Large Data Bases – VLDB’97, Athènes, Grèce (25 au 29 août 1997).
-
(3) - INMON (W.H.) - Building the Data Warehouse - . Wiley (2002).
-
(4) - KIMBALL (R.), ROSS (M.) - Entrepôts de données. Guide pratique de modélisation dimensionnelle - . Vuibert (2003).
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Cette liste n’est pas exhaustive.
Oracle http://www.oracle.com
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Requêteurs
Impromptu, Cognos http://www.cognos.com/impromptu
Business Objects, Business Objects SA http://www.businessobjects.com
Discoverer, Oracle http://www.oracle.com/technology/products/discoverer
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Requêteurs avec rapport via un navigateur
WebIntelligence, Business Objects SA http://www.businessobjects.com
Impromptu Web Reports, Cognos http://www.cognos.com/impromptu
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Outils d’analyse OLAP
Oracle OLAP, Oracle http://www.oracle.com/technology/products/bi/olap/olap.html
Microsoft SQL Server, Microsoft http://www.microsoft.com/sql
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Outils graphiques d’analyse OLAP
PowerPlay, Cognos http://www.cognos.com/products/business_intelligence/analysis
Business Objects, Business Objects SA http://www.businessobjects.com
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Outils ETL
Oracle Warehouse Builder, Oracle http://www.oracle.com/technology/products/warehouse
DataStage, Ascential http://www.ascential.com/products/datastage.html
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