Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours
|
|
- Louis St-Hilaire
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Information du cours Informatique décisionnelle et data mining Juan-Manuel Torres LIA/Université d Avignon Cours/TP partagés Juan-Manuel Torres / LIA Université d Avignon juan-manuel.torres@univ-avignon.fr Francois Lentin / Autoroutes du Sud de la France francois.lentin@asf.fr Peter Peinl / Université de Fulda (Allemagne) Data Mining 3 séances théorie Total.. 4.5h 5 séances de TP s Total.. 7.5h 1 Examen... 1h30 Total.. 14h Information du cours Cours : 16 Octobre (IMOD) 18 Octobre (TAIM) Cours : 23 Octobre (IMOD) 19 Octobre (TAIM) Cours : 24 Octobre (IMOD 8 Novembre (TAIM) EXAMEN : 28 Novembre TP1 Introduction a WEKA 26 Octobre (TAIM) 29 Nov (IMOD) TP2 Arbres de décision I 28 Nov (TAIM) 6 Dec (IMOD) TP3 Arbres de décision II 7 Dec (TAIM) 11 Dec (IMOD) TP4 Clusterisation 13 Dec (TAIM) TP5 Prédiction 14 Dec (TAIM) 13 Dec (IMOD) 20 Dec (IMOD) EVALUATION DU COURS Examen Torres... 18% TP s Torres (binôme).. 15% 3 % chaque TP x 5 1 Examen Lentin.. 33% décembre (à confirmer) Examen + TP Peinl % Data mining (fouille de données) Introduction
2 Datawarehouse Datawarehouse Lieu de stockage intermédiaire des différentes données en vue de la constitution du système d'information décisionnel est appelé entrepôt de données (datawarehouse). Lieu unique de consolidation de l'ensemble des données de l'entreprises Transp Transp 8 DataWareHouse (Bill Inmon) «Collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour la prise de décisions» Caractéristiques : Orienté sujets. Les données collectées sont être orientées «métier» : triées par thème Données intégrées. "Nettoyage" préalable des données est nécessaire : rationnalisation et de normalisation Données non volatiles. Une donnée entrée n'a pas vocation a être supprimée Les données historisées : datées OLAP On-Line Analytical Processing Concept à mi-chemin entre le système d'information pur et les utilisateurs, permettant de faire des simulations OLTP On-Line Transactional Processing Permettre une analyse multidimensionnelle sur des bases de données volumineuses afin de mettre en évidence une analyse particulière des données (il est l'objet d'un questionnement particulier) Transp 9 Informatique décisionnelle "Business intelligence" Les outils décisionnels (parfois appelé "le décisionnel") Exploitation des données de l'entreprise dans le but de faciliter la prise de décision par les décideurs Compréhension du fonctionnement actuel et l'anticipation des action pour un pilotage éclairé de l'entreprise Basés sur l'exploitation d'un système d'information décisionnel alimenté grâce à l'extraction de données diverses à partir des données de production, d'informations concernant l'entreprise ou son entourage et de données économiques ETL (Extract, Transform and Load) est chargé d'extraire les données dans différentes source, de les nettoyer et de les charger dans un entrepôt de données Des outils d'analyse décisionnelle permettent de modéliser des représentations à base de requêtes afin de constituer des tableaux de bord : reporting Transp Transp 12
3 Le multidimensionnel Le n-cube des dimensions Transp Transp 14 La granularité des dimensions Navigation multidimensionnelle Transp Transp 16 Les vues d un n-cube Transp Transp 18
4 Bilan multidimensionnel DATA MINING (1) Le Datamining ("fouille de données") contrairement à l'analyse multidimensionnelle a pour but de mettre en évidence des corrélations éventuelles dans un volume important de données dégager des tendances Transp 19 DATA MINING (2) Le datamining s'appuie sur des techniques d'intelligence artificielle afin de mettre en évidence des liens cachés entre les données Apprentissage de Machine Arbres de décision Réseaux de neurones Support Vector Machines (SVM) Méthodes de regroupement et clusterisation Transp Transp 22 Domaines d utilisation Mécanismes de base Transp Transp 24
5 Exemple : analyse linéaire Méthodes Transp Transp 26 Classification Reglès associatives Transp Transp 28 Lexique SEMMA (SAS) Transp Transp 30
Entrepôt de données 1. Introduction
Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s agissait de constituer une base de
Plus en détailBusiness Intelligence : Informatique Décisionnelle
Business Intelligence : Informatique Décisionnelle On appelle «aide à la décision», «décisionnel», ou encore «business intelligence», un ensemble de solutions informatiques permettant l analyse des données
Plus en détailWorkflow/DataWarehouse/DataMining. 14-09-98 LORIA - Université d automne 1998 - Informatique décisionnelle - L. Mirtain 1
Workflow/DataWarehouse/DataMining 14-09-98 LORIA - Université d automne 1998 - Informatique décisionnelle - L. Mirtain 1 plan Workflow DataWarehouse Aide à la décision DataMinig Conclusion 14-09-98 LORIA
Plus en détailBases de Données Avancées
1/26 Bases de Données Avancées DataWareHouse Thierry Hamon Bureau H202 - Institut Galilée Tél. : 33 1.48.38.35.53 Bureau 150 LIM&BIO EA 3969 Université Paris 13 - UFR Léonard de Vinci 74, rue Marcel Cachin,
Plus en détailIntelligence Economique - Business Intelligence
Intelligence Economique - Business Intelligence Notion de Business Intelligence Dès qu'il y a une entreprise, il y a implicitement intelligence économique (tout comme il y a du marketing) : quelle produit
Plus en détailChapitre 9 : Informatique décisionnelle
Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Sommaire Introduction... 3 Définition... 3 Les domaines d application de l informatique décisionnelle... 4 Architecture d un système décisionnel... 5 L outil Oracle
Plus en détailIci, le titre de la. Tableaux de bords de conférence
Ici, le titre de la Tableaux de bords de conférence pilotage d entreprise, indicateurs de performance reporting et BI quels outils seront incontournables à l horizon 2010? Les intervenants Editeur/Intégrateur
Plus en détailQU EST-CE QUE LE DECISIONNEL?
La plupart des entreprises disposent d une masse considérable d informations sur leurs clients, leurs produits, leurs ventes Toutefois ces données sont cloisonnées par les applications utilisées ou parce
Plus en détailBUSINESS INTELLIGENCE. Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise
BUSINESS INTELLIGENCE Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise 1 Présentation PIERRE-YVES BONVIN, SOLVAXIS BERNARD BOIL, RESP. SI, GROUPE OROLUX 2 AGENDA Définitions Positionnement de la
Plus en détailIntroduction à l Informatique Décisionnelle - Business Intelligence (7)
Introduction à l Informatique Décisionnelle - Business Intelligence (7) Bernard ESPINASSE Professeur à Aix-Marseille Université (AMU) Ecole Polytechnique Universitaire de Marseille Septembre 2013 Emergence
Plus en détailIntroduction à la B.I. Avec SQL Server 2008
Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008 Version 1.0 VALENTIN Pauline 2 Introduction à la B.I. avec SQL Server 2008 Sommaire 1 Présentation de la B.I. et SQL Server 2008... 3 1.1 Présentation rapide
Plus en détailFilière Fouille de Données et Décisionnel FDD (Data Mining) Pierre Morizet-Mahoudeaux www.hds.utc.fr/~pmorizet pierre.morizet@utc.
Filière Fouille de Données et Décisionnel FDD (Data Mining) Pierre Morizet-Mahoudeaux www.hds.utc.fr/~pmorizet pierre.morizet@utc.fr Plan Motivations Débouchés Formation UVs spécifiques UVs connexes Enseignants
Plus en détailFilière Data Mining (Fouille de données) Pierre Morizet-Mahoudeaux
Filière Data Mining (Fouille de données) Pierre Morizet-Mahoudeaux Plan Objectifs Débouchés Formation UVs spécifiques UVs connexes Enseignants et partenaires Structure générale des études à l UTC Règlement
Plus en détailLes Entrepôts de Données. (Data Warehouses)
Les Entrepôts de Données (Data Warehouses) Pr. Omar Boussaid Département d'informatique et de Sta5s5que Université Lyon2 - France Les Entrepôts de Données 1. Généralités, sur le décisionnel 2. L'entreposage
Plus en détailLES ENTREPOTS DE DONNEES
Module B4 : Projet des Systèmes d information Lille, le 25 mars 2002 LES ENTREPOTS DE DONNEES Problématique : Pour capitaliser ses informations, une entreprise doit-elle commencer par mettre en œuvre des
Plus en détailThéories de la Business Intelligence
25 Chapitre 2 Théories de la Business Intelligence 1. Architectures des systèmes décisionnels Théories de la Business Intelligence Depuis les premières requêtes sur les sources de données OLTP consolidées
Plus en détailDidier MOUNIEN Samantha MOINEAUX
Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX 08/01/2008 1 Généralisation des ERP ERP génère une importante masse de données Comment mesurer l impact réel d une décision? Comment choisir entre plusieurs décisions?
Plus en détailUrbanisation des SI-NFE107
OLAP Urbanisation des SI-NFE107 Fiche de lecture Karim SEKRI 20/01/2009 OLAP 1 Introduction PLAN OLAP Les différentes technologies OLAP Plate formes et Outils 20/01/2009 OLAP 2 Informatique décisionnelle
Plus en détailBI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data
BI = Business Intelligence Master Data-Science Cours 3 - Datawarehouse UPMC 8 février 2015 Rappel L Informatique Décisionnelle (ID), en anglais Business Intelligence (BI), est l informatique à l usage
Plus en détailLa problématique. La philosophie ' ) * )
La problématique!" La philosophie #$ % La philosophie &'( ' ) * ) 1 La philosophie +, -) *. Mise en oeuvre Data warehouse ou Datamart /01-2, / 3 13 4,$ / 5 23, 2 * $3 3 63 3 #, 7 Datawarehouse Data warehouse
Plus en détailIntroduction à lʼinformatique. Décisionnelle (ID) / Business. Intelligence» (1)
Introduction à lʼinformatique Décisionnelle et la «Business Intelligence» (1) Bernard ESPINASSE Professeur à Aix-Marseille Université (AMU) Ecole Polytechnique Universitaire de Marseille Septembre 2013
Plus en détailet les Systèmes Multidimensionnels
Le Data Warehouse et les Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d un Datawarehouse (DW) Le Datawarehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées
Plus en détailPlan. Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation
Data WareHouse Plan Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation 2 Présentation Besoin: prise de décisions
Plus en détailSpécificités, Applications et Outils
Spécificités, Applications et Outils Ricco Rakotomalala Université Lumière Lyon 2 Laboratoire ERIC Laboratoire ERIC 1 Ricco Rakotomalala ricco.rakotomalala@univ-lyon2.fr http://chirouble.univ-lyon2.fr/~ricco/data-mining
Plus en détailSystèmes d information décisionnels (SIAD) Extraction de connaissances (KDD) Business Intelligence (BI)
Systèmes d information décisionnels (SIAD) Extraction de connaissances (KDD) Business Intelligence (BI) Imade BENELALLAM Imade.benelallam@ieee.org AU: 2012/2013 Imade Benelallam : imade.benelallam@ieee.org
Plus en détailLes entrepôts de données
Les entrepôts de données Lydie Soler Janvier 2008 U.F.R. d informatique Document diffusé sous licence Creative Commons by-nc-nd (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/fr/) 1 Plan Introduction
Plus en détailThibault Denizet. Introduction à SSIS
Thibault Denizet Introduction à SSIS 2 SSIS - Introduction Sommaire 1 Introduction à SQL Server 2008 Integration services... 3 2 Rappel sur la Business Intelligence... 4 2.1 ETL (Extract, Transform, Load)...
Plus en détailETL Extract - Transform - Load
ETL Extract - Transform - Load Concept général d analyse en ligne (rappels) Rémy Choquet - Université Lyon 2 - Master 2 IIDEE - 2006-2007 Plan Définitions La place d OLAP dans une entreprise OLAP versus
Plus en détailDécisionnel & Reporting
Décisionnel & Reporting Quelle solution est la plus adaptée à mes besoins? Présentation Société EASYNEO Conseil & Intégration de solutions Décisionnelles Spécialisations : ERP (SAP en particulier) Reporting
Plus en détailUn datawarehouse est un entrepôt de données (une base de données) qui se caractérise par des données :
Page 1 of 6 Entrepôt de données Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L'entrepôt de données, ou datawarehouse, est un concept spécifique de l'informatique décisionnelle, issu du constat suivant
Plus en détailLes Entrepôts de Données
Les Entrepôts de Données Grégory Bonnet Abdel-Illah Mouaddib GREYC Dépt Dépt informatique :: GREYC Dépt Dépt informatique :: Cours Cours SIR SIR Systèmes d information décisionnels Nouvelles générations
Plus en détailPetit Déjeuner Pépinière du Logiciel Libre. 25 juin 2008
Petit Déjeuner Pépinière du Logiciel Libre 25 juin 2008 1 / 37 Agenda Définition & Principes Les différents outils & composants Les Solutions intégrés Open-Source Vos Questions 2 / 37 Agenda Définition
Plus en détailDatawarehouse: Cubes OLAP. Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani
Datawarehouse: Cubes OLAP Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani Table des matières 1 Data Warehouse 3 1.1 Introduction............................ 3 1.1.1 Définition......................... 3 1.1.2 Architecture........................
Plus en détailPrésentations personnelles. filière IL
Présentations personnelles filière IL Résumé Liste de sujets de présentations personnelles. Chaque présentation aborde un sujet particulier, l'objectif étant que la lecture du rapport ainsi que l'écoute
Plus en détailTP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3
TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 03/11/2014 Plan du TP 2 Présentation de la suite Microsoft BI Ateliers sur SSIS (2H) Ateliers sur RS (2H) 3 Présentation de la suite Microsoft BI Présentation
Plus en détailEntrepôts de données. NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016
Entrepôts de données NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016 Contexte et problématique Le processus de prise de décision L entrepôt de données Définition Différence avec un SGBD Caractéristiques
Plus en détailBusiness & High Technology
UNIVERSITE DE TUNIS INSTITUT SUPERIEUR DE GESTION DE TUNIS Département : Informatique Business & High Technology Chapitre 8 : ID : Informatique Décisionnelle BI : Business Intelligence Sommaire Introduction...
Plus en détailL information et la technologie de l informationl
L information et la technologie de l informationl CRM & informatique décisionnelled CRM CRM & informatique décisionnelle. d 1 2 3 Les Les fondements managériaux managériaux du du CRM. CRM. Les Les fondements
Plus en détailSécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL
Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL Présenté par Hana Gara Kort Sous la direction de Dr Jalel Akaichi Maître de conférences 1 1.Introduction
Plus en détailFournir un accès rapide à nos données : agréger au préalable nos données permet de faire nos requêtes beaucoup plus rapidement
Introduction Phases du projet Les principales phases du projet sont les suivantes : La mise à disposition des sources Des fichiers Excel sont utilisés pour récolter nos informations L extraction des données
Plus en détailLe "tout fichier" Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique
Introduction à l informatique : Information automatisée Le premier ordinateur Définition disque dure, mémoire, carte mémoire, carte mère etc Architecture d un ordinateur Les constructeurs leader du marché
Plus en détailBI2 : Un profil UML pour les Indicateurs Décisionnels
BI2 : Un profil UML pour les Indicateurs Décisionnels Sandro Bimonte Irstea, TSCF, 9 Av. Blaise Pascal, 63178, Aubière, France sandro.bimonte@irstea.fr Thème de Recherche MOTIVE www.irstea.fr 2 Plan Motivations
Plus en détailLe terme «ERP» provient du nom de la méthode MRP (Manufacturing Ressource Planning) utilisée dans les années 70 pour la gestion et la planification
Séminaire national Alger 12 Mars 2008 «L Entreprise algérienne face au défi du numérique : État et perspectives» CRM et ERP Impact(s) sur l entreprise en tant qu outils de gestion Historique des ERP Le
Plus en détailSQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE
SGBD / Aide à la décision SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE Réf: QLI Durée : 5 jours (7 heures) OBJECTIFS DE LA FORMATION Cette formation vous apprendra à concevoir et à déployer une solution de Business
Plus en détailTP2 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3
TP2 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 30/11/2011 Plan du TP 2 Rappel sur la chaine de BI Présentation de la suite Microsoft BI Ateliers sur SSIS (2H) Ateliers sur RS (2H) 3 Rappel sur la chaine de
Plus en détailCONCEPTION ET REALISATION D'UN GENERATEUR DE TABLEAUX DE BORD PROSPECTIFS MULTIDIMENSIONNELS
CONCEPTION ET REALISATION D'UN GENERATEUR DE TABLEAUX DE BORD PROSPECTIFS MULTIDIMENSIONNELS Nazih Selmoune (*), Zaia Alimazighi (*) Selmoune@lsi-usthb.dz, Alimazighi@wissal.dz (*) Laboratoire des systèmes
Plus en détailBI = Business Intelligence Master Data-Science
BI = Business Intelligence Master Data-Science UPMC 25 janvier 2015 Organisation Horaire Cours : Lundi de 13h30 à 15h30 TP : Vendredi de 13h30 à 17h45 Intervenants : Divers industriels (en cours de construction)
Plus en détailChristophe CANDILLIER Cours de DataMining mars 2004 Page 1
Christophe CANDILLIER Cours de DataMining mars 2004 age 1 1. Introduction 2. rocessus du DataMining 3. Analyse des données en DataMining 4. Analyse en Ligne OLA 5. Logiciels 6. Bibliographie Christophe
Plus en détailPROGICIELS DE GESTION INTÉGRÉS SOLUTIONS DE REPORTING
PROGICIELS DE GESTION INTÉGRÉS SOLUTIONS DE REPORTING 8 rue de Prague 75012 Paris contact@predixia.com DES SOLUTIONS SIMPLES ET INNOVANTES POUR LA GESTION ET LE PILOTAGE DE VOTRE ACTIVITÉ CONCEVOIR TRÉSORERIE
Plus en détailDidacticiel Études de cas. Description succincte de Pentaho Data Integration Community Edition (Kettle).
1 Objectif Description succincte de Pentaho Data Integration Community Edition (Kettle). L informatique décisionnelle («Business Intelligence BI» en anglais, ça fait tout de suite plus glamour) fait référence
Plus en détail4. Utilisation d un SGBD : le langage SQL. 5. Normalisation
Base de données S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Présentation du module Contenu général Notion de bases de données Fondements / Conception Utilisation :
Plus en détailBI Open Source Octobre 2012. Alioune Dia, Consultant BI alioune.dia@openbridge.fr
BI Open Source Octobre 2012 Alioune Dia, Consultant BI alioune.dia@openbridge.fr 1 Le groupe, en bref 2004 Date de création +7M * Chiffre d affaires 2012 +80 Collaborateurs au 06/2011 35% Croissance chiffre
Plus en détailAgenda de la présentation
Le Data Mining Techniques pour exploiter l information Dan Noël 1 Agenda de la présentation Concept de Data Mining ou qu est-ce que le Data Mining Déroulement d un projet de Data Mining Place du Data Mining
Plus en détailProgramme scientifique Majeure ARCHITECTURE DES SYSTEMES D INFORMATION. Mentions Ingénierie des Systèmes d Information Business Intelligence
É C O L E D I N G É N I E U R D E S T E C H N O L O G I E S D E L I N F O R M A T I O N E T D E L A C O M M U N I C A T I O N Programme scientifique Majeure ARCHITECTURE DES SYSTEMES D INFORMATION Mentions
Plus en détailLicence Professionnelle en Statistique et Informatique Décisionnelle (S.I.D.)
Université de Lille 2 - Droit et Santé Ecole Supérieure des Affaires & Institut Universitaire de Technologie (IUT-C) Département Statistique et Traitement Informatique des Données Licence Professionnelle
Plus en détailEn synthèse. HVR pour garantir les échanges sensibles de l'entreprise
En synthèse HVR pour garantir les échanges sensibles de l'entreprise Le logiciel HVR fournit des solutions pour résoudre les problèmes clés de l'entreprise dans les domaines suivants : Haute Disponibilité
Plus en détailStructure du cours : Il existe de nombreuses méthodes intéressantes qui couvrent l Analyse des Données
Structure du cours : Il existe de nombreuses méthodes intéressantes qui couvrent l Analyse des Données et le Data Mining Nous suivons le plan suivant : Fonctionnement de Spad Catalogue des méthodes (statistiques
Plus en détailBig Data On Line Analytics
Fdil Fadila Bentayeb Lb Laboratoire ERIC Lyon 2 Big Data On Line Analytics ASD 2014 Hammamet Tunisie 1 Sommaire Sommaire Informatique décisionnelle (BI Business Intelligence) Big Data Big Data analytics
Plus en détailNos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise.
Solutions PME VIPDev Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise. Cette offre est basée sur la mise à disposition de l ensemble de nos compétences techniques et créatives au service
Plus en détailWhite Paper ADVANTYS. Workflow et Gestion de la Performance
White Paper Workflow et Gestion de la Performance Présentation L automatisation des process combinée à l informatique décisionnelle (Business Intelligence) offre une nouvelle plateforme de gestion pour
Plus en détailBusiness Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365
Avant-propos A. À qui s adresse ce livre? 9 1. Pourquoi à chaque manager? 9 2. Pourquoi à tout informaticien impliqué dans des projets «BI» 9 B. Obtention des données sources 10 C. Objectif du livre 10
Plus en détailHERMES SYSTEM et BEWISE souhaitent vous offrir les meilleures compétences.
Notre alliance, Votre atout. HERMES SYSTEM et BEWISE souhaitent vous offrir les meilleures compétences. C est de cette philosophie qu est née notre partenariat avec la société toulousaine (31) Bewise,
Plus en détailRépublique Algérienne Démocratique et Populaire
République Algérienne Démocratique et Populaire Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Institut National de formation en Informatique Direction de la Post-Graduation et de
Plus en détailIntelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com
Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Plan La première partie : L intelligence artificielle (IA) Définition de l intelligence artificielle (IA) Domaines
Plus en détailIntroduction: 1. définition d un ETL 2. importance et diversité des données spatiales utilitédes ETL géographiques
1 2 Introduction: 1. définition d un ETL 2. importance et diversité des données spatiales utilitédes ETL géographiques 3 ETL = extracto-chargeur = datadumping La Business Intelligence, BI, (ou informatique
Plus en détailEntrepôt de Données. Jean-François Desnos. Jean-Francois.Desnos@grenet.fr ED JFD 1
Entrepôt de Données Jean-François Desnos Jean-Francois.Desnos@grenet.fr ED JFD 1 Définition (Bill Inmon 1990) Un entrepôt de données (data warehouse) est une collection de données thématiques, intégrées,
Plus en détailOutils informatiques et l aide à la prise de décision en entreprise
Projet 15 Année universitaire 2007 2008 Outils informatiques et l aide à la prise de décision en entreprise Réalisé par : Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX Enseignant chercheur responsable : Mr Dominique
Plus en détailIntroduction au domaine du décisionnel et aux data warehouses
Data warehouse Introduction au domaine du décisionnel et aux data warehouses http://dwh.crzt.fr STÉPHANE CROZAT Paternité - Partage des Conditions Initiales à l'identique : http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/fr/
Plus en détailBases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle
Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle 1 Introduction et Description générale Les bases de données relationnelles sont très performantes pour les systèmes opérationnels (ou
Plus en détailPrésentation du module Base de données spatio-temporelles
Présentation du module Base de données spatio-temporelles S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Partie 1 : Notion de bases de données (12,5h ) Enjeux et principes
Plus en détailAXIAD Conseil pour décider en toute intelligence
AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence Gestion de la Performance, Business Intelligence, Big Data Domaine d expertise «Business Intelligence» Un accompagnement adapté à votre métier dans toutes
Plus en détailSGBDR. Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles)
SGBDR Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles) Plan Approches Les tâches du SGBD Les transactions Approche 1 Systèmes traditionnels basés sur des fichiers Application 1 Gestion clients
Plus en détailMéthodologie de conceptualisation BI
Méthodologie de conceptualisation BI Business Intelligence (BI) La Business intelligence est un outil décisionnel incontournable à la gestion stratégique et quotidienne des entités. Il fournit de l information
Plus en détailInscriptions : 0800 901 069 - Renseignements : 33 (0)1 44 45 24 35 - education.france@sap.com
FORMATION SAP BUSINESSOBJECTS BUSINESS INTELLIGENCE PLATFORM 4.x Du lundi 3 au vendredi 7 juin 2013 http://www.sap.com/france/services/education/newsevents/index.epx 1 Vous êtes clients SAP BusinessObjects
Plus en détailVotre Infrastructure est-elle? Business Intelligence. Améliorer la capacité d analyse et de décision de vos équipes
Votre Infrastructure est-elle? Business Intelligence Améliorer la capacité d analyse et de décision de vos équipes Sommaire Introduction : Les domaines d application de la Business Intelligence p. 4 Vue
Plus en détailSGBD et aide à la décision, Aide à la décision
SGBD et aide à la décision, Aide à la décision Les systèmes décisionnels occupent aujourd'hui une place à part entière dans l'informatique d'entreprise. Ils s'appliquent à la performance dans tous les
Plus en détailApprentissage Automatique
Apprentissage Automatique Introduction-I jean-francois.bonastre@univ-avignon.fr www.lia.univ-avignon.fr Définition? (Wikipedia) L'apprentissage automatique (machine-learning en anglais) est un des champs
Plus en détailCollabora'on IRISA/INRA sur le transfert de nitrates et l améliora'on de la qualité des eaux des bassins versants:
Collabora'on IRISA/INRA sur le transfert de nitrates et l améliora'on de la qualité des eaux des bassins versants: Tassadit BOUADI 22 Juin 2010, Saint Jacut 1 Plan Introduc
Plus en détailMagasins et entrepôts de données (Datamart, data warehouse) Approche relationnelle pour l'analyse des données en ligne (ROLAP)
Magasins et entrepôts de données (Datamart, data warehouse) Approche relationnelle pour l'analyse des données en ligne (ROLAP) Définition (G. Gardarin) Entrepôt : ensemble de données historisées variant
Plus en détailLa place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision
Géomatique décisionnelle La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision - Arnaud Van De Casteele Mines ParisTech - CRC Arnaud {dot} van_de_casteele {at} mines-paristech.fr Les rencontres
Plus en détailFaculté des Sciences Juridiques Économiques et Sociales Agadir. UFR : Économie et Gestion de l Espace. Pour l obtention du
UNIVERSITÉ IBN ZOHR Faculté des Sciences Juridiques Économiques et Sociales Agadir UFR : Économie et Gestion de l Espace THÈSE Pour l obtention du DOCTORAT EN SCIENCES DE GESTION Contribution à l étude
Plus en détailMASTER OF SCIENCE MANAGEMENT ET CONSEIL EN SYSTEMES D INFORMATION
MASTER OF SCIENCE MANAGEMENT ET CONSEIL EN SYSTEMES D INFORMATION Objectifs Le Master of Science de l ESGI a pour objectif de former des ingénieurs informaticiens ayant l ensemble des compétences nécessaires
Plus en détailProjet M1 Sujet 21 : Développement d'un logiciel simplifié de type Business Object
Florent Dubien Antoine Pelloux IUP GMI Avignon Projet M1 Sujet 21 : Développement d'un logiciel simplifié de type Business Object Professeur Tuteur : Thierry Spriet 1. Cadre du projet... 3 2. Logiciel
Plus en détailDépartement de Maine et Loire OASIS. Observatoire d Analyse du Système d Information Stratégique
Département de Maine et Loire OASIS Observatoire d Analyse du Système d Information Stratégique Système Information d Analyse Décisionnelle Plan de la présentation L informatique décisionnelle? Les Objectifs
Plus en détailBI2B est un cabinet de conseil expert en Corporate Performance Management QUI SOMMES-NOUS?
SOMMAIRE Qui sommes nous? page 3 Notre offre : Le CPM, Corporate Performance Management page 4 Business Planning & Forecasting page 5 Business Intelligence page 6 Business Process Management page 7 Nos
Plus en détailOrganisé par StatSoft France et animé par Dr Diego Kuonen, expert en techniques de data mining.
2 jours : Mardi 15 et mercredi 16 novembre 2005 de 9 heures 30 à 17 heures 30 Organisé par StatSoft France et animé par Dr Diego Kuonen, expert en techniques de data mining. Madame, Monsieur, On parle
Plus en détailLondres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft
Plus en détailMémoire de fin d études. Thème Conception et réalisation d un Data Warehouse pour la mise en place d un système décisionnel
Mémoire de fin d études Pour l obtention du diplôme d Ingénieur d Etat en Informatique Option : Systèmes d information Thème Conception et réalisation d un Data Warehouse pour la mise en place d un système
Plus en détailIMPLEMENTATION D UN SYSTEME D INFORMATION DECISIONNEL
IMPLEMENTATION D UN SYSTEME D INFORMATION DECISIONNEL Proposé par BUMA Feinance Master en management e projets informatiques Consultant en système écisionnel I. COMPREHENSION DU CONTEXTE «L informatique
Plus en détailLa Business Intelligence pour les Institutions Financières. Jean-Michel JURBERT Resp Marketing Produit
La Business Intelligence pour les Institutions Financières Jean-Michel JURBERT Resp Marketing Produit Agenda Enjeux des Projets Financiers Valeur de Business Objects Références Clients Slide 2 Des Projets
Plus en détailIODAA. de l 1nf0rmation à la Décision par l Analyse et l Apprentissage / 21
IODAA de l 1nf0rmation à la Décision par l Analyse et l Apprentissage IODAA Informations générales 2 Un monde nouveau Des données numériques partout en croissance prodigieuse Comment en extraire des connaissances
Plus en détailData Mining. Vincent Augusto 2012-2013. École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne. Data Mining. V. Augusto.
des des Data Mining Vincent Augusto École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne 2012-2013 1/65 des des 1 2 des des 3 4 Post-traitement 5 représentation : 6 2/65 des des Définition générale Le
Plus en détailTravail de diplôme 2011 Business Intelligence Open Source SpagoBI/Talend Résumé
ESNE Travail de diplôme 2011 Business Intelligence Open Source SpagoBI/Talend Résumé I.Cirillo 2010-2011 Introduction Le laboratoire de base de données de l ESNE a mis en place, il y a quelques années,
Plus en détailEvry - M2 MIAGE Entrepôt de données
Evry - M2 MIAGE Entrepôt de données Introduction D. Ploix - M2 Miage - EDD - Introduction 1 Plan Positionnement du BI dans l entreprise Déclinaison fonctionnelle du décisionnel dans l entreprise Intégration
Plus en détailLe Data Warehouse. Fait Vente. temps produit promotion. magasin. revenu ... Produit réf. libellé volume catégorie poids. Temps jour semaine date ...
Le Data Warehouse Temps jour semaine date magasin nom ville m 2 région manager... Fait Vente temps produit promotion magasin revenu... Produit réf. libellé volume catégorie poids... Promo nom budget média
Plus en détailMyReport Le reporting sous excel. La solution de business intelligence pour la PME
La solution de business intelligence pour la PME Qu est que la business intelligence La Business intelligence, dénommée aussi par simplification "Informatique Décisionnelle", est vraisemblablement l'unique
Plus en détailCATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE. Edition 2012
CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE Edition 2012 AGENDA Qui sommes nous? Présentation de Keyrus Keyrus : Expert en formations BI Nos propositions de formation 3 modes de formations Liste des
Plus en détailLa Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec 26/10/2005 1
La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec ESRI 2005 session «Décisionnel» 26/10/2005 1 La Business Intelligence : Une Définition La Business intelligence permet l utilisation des données opérationnelles
Plus en détailLa Business Intelligence est-elle adaptée au monde des PME?
La Business Intelligence est-elle adaptée au monde des PME? Travail de diplôme réalisé en vue de l obtention du diplôme HES Par : Rodrigo FREITAS PAIXÃO Conseiller au travail de diplôme : Gilles BRENTINI,
Plus en détail