géstion de risque du crédit bancaire

Chapitre 2: Implémentation d’un DataWarehouse Modélisation du Data Warehouse Le schéma d’une base de données est la description logique des données dans la base. Dans un système de gestion de base de données relationnelle, on opte pour une m principe d’entité-ass Dans un système dé Sni* to iew utilise la notion de di basée sur le ser un DW, on Les mesures sont les valeurs numériques que l’on compare et lequel portent les analyses (ex : montant_ventes, qte_vendue) Les dimensions sont les points de vues depuis lesquels les mesures peuvent être observées : tout modèle.

Les dimensions Modifications dans les données des tables de dimensions: Plusieurs formes de modifications peuvent surgir dans la description des membres de dimensions Changement d’adresse d’un client ou fournisseur Changement du état matrimonial de quelqu’un un produit peut changer de noms 3 choix sont possibles: Écrasement de l’ancienne valeur Versionnement un modèle relationnel entité/relation.

Pour un entrepôt de données (Data Warehouse) on utilise des modèles multidimensionnels de type: Étoile Flocon Constellation Modèle en étoile Chaque dimension est représentée avec une table, énormalisée, de dimension Les tables de dimension n’ont pas de lien entre elle une (ou plusieurs) table(s) de faits comprenant une ou plusieurs mesures.

Exemple de conception en étoile d’un Datawarehouse Conception d’un Datawarehouse Spécification des besoins Il est demandé de créer un DataWarehouse en étoile pour l’analyse de l’activité des re résentants d’une entreprise de vente d’impr PAGF3C,F6 éléments à analyser (les faits). II faut faire un recueil des identificateurs prélevés lors de la phase d’analyse, en posant des questions aux décideurs du type Que voulez vous analyser? Quels sont vos critères d’analyse?

Montant des ventes, Quantité commandée, nombre de visites, kilométrage, Par: Date,Vendeur, Produit, Zone géographique, Client, . Jusqu’à quel niveau de détail voulez vous aller? Date:Années, Mois, Jours, Heures Zone géographique: Pays, Province,Ville, Quartier, L’analyse: l’objectif derrière ceci est d’analyser l’activité des représentants. le tableau en bas contient PAGF s identificateurs prélevés modèle en étoile; Dans un modèle en étoile, toutes les dimensions sont directement reliées ? la table de faits, qui contient les données à analyser.

Sur la table de fait: La table de fait contient se qu’on appelle des  » mesures des champs (numériques pour la plupart) sur lesquels on va faire nos analyses, on peut y trouver le montant des ventes nettes, les quantités vendues, les kilomètres parcourus, les quantités en pré commande, etc. La table de faits est reliée aux dimensions par des relation (1, n). Sur les tables de dimension: Les tables de dimension contiennent les éléments qu’utiliseront les décideurs pour voir la table de faits.

II est facile d’extraire: les entes par vendeur, par d’un produit, par date, client, et vendeur, ainsi que toutes les sommations possibles de chiffre d’affaires Les tables sont; Famille: code_famille, designation, prix Produit : code_produit, code_famille Client : code client, nom Vente : date, code_produit, code_client, code_vendeur, montant de vente Vendeur: code_vendeur, nom, code_semce Date : semaine, mois, année Service: code_service, nom_service, Id_responsable Identifier les dimensions, table de fait et mesures Donner le schéma en étoile Solution Dim-produit Dim-Temps Date