La Busness Inteligence

2 Composants constituant un datawarehouse
Les composants de la majorité des entrepôts de données sont expliqués ci-dessous.



2.1 Données sources
Les data sources se rapporte à n'importe quel dépôt d'information qui contient des données d'intérêt à l'utilisation ou à l’analyse de gestion. Cette définition couvre les bases de données d'unité centrale (par exemple IBM DB2, ISAM, Adabas, Teradata, etc.), les bases de données de serveur de client (par exemple Teradata, IBM DB2, base de données d'oracle, Informix, serveur de Microsoft SQL, etc.), les bases de données de PC (par exemple Microsoft Access, Alpha, Five), les tableurs (par exemple Microsoft Excel) et n'importe quel autre stock électronique de données. Des données doivent être passées de ces systèmes à l'entrepôt de données sur une base de transaction-par-transaction pour les entrepôts en temps réel de données ou sur un cycle régulier (par exemple quotidiennement ou hebdomadaire) pour les entrepôts de données hors ligne.

2.2 Transformation de données
La couche de transformation de données reçoit des données des points d'émission de données, les nettoie, les normalise, et les charge dans le répertoire de données. Ceci s'appelle souvent les données d'"échafaudage" pendant que les données traversent souvent une base de données provisoire tandis qu'elles sont transformées. Cette activité des données de transformation peut être exécutée ou par code manuellement créé ou par un type spécifique de logiciel. Indépendamment de la nature du logiciel utilisé, les types suivants d'activités se produisent pendant la transformation de données :

- comparer des données de différents systèmes pour améliorer la qualité des données : par exemple la date de naissance pour un client peut être blanc dans un système mais contenir des données valides dans un deuxième système. Dans ce cas, l'entrepôt de données maintiendrait la date de naissance la zone du deuxième système.

- normalisant des données de différents systèmes par exemple si un système se rapporte au "mâle" et à la "femelle", mais une seconde se rapporte seulement à "M" et à "F", ces codes devraient être normalisés)

- exécutant d'autres fonctions de ménage de système telles que fichiers de détermination de changement (ou les "delta") pour réduire les moments de chargement de données, produisant ou trouvant des clés de remplacement pour les données etc...

2.3 Le datawarehouse
L'entrepôt de données est généralement une base de données relationnelle. Il doit être organisé pour tenir l'information dans une structure que les supports questionnent. La plupart des entrepôts de données tiennent l'information pendant au moins 1 année et parfois peuvent atteindre demi de siècle, selon la condition de conservation de données de définie par l’entreprise. En conséquence ces bases de données peuvent devenir très grandes.

2.4 Rapports de données
Les données dans le datawarehouse doivent être à la disposition du personnel de l'organisation, exemple la force de vente. Il y a un nombre très grand nombre d'applications qui exécutent cette fonction. Exemple de logiciel de reporting:

- Business Intelligence Tools : Applications qui simplifient le processus de rapport de données basé sur le datawarehouse. Exemple : Brio Designer, Hyperion Intelligence

- Outils OLAP : OLAP traite les données dans les structures multidimensionnelles et permet aux utilisateurs de choisir quelles dimensions ils désirent pour la visualisation

- Les outils d'extraction de données : sont des logiciels qui permettent aux utilisateurs d'exécuter des calculs mathématiques et statistiques détaillés sur des données détaillées de datawarehouse pour détecter des tendances,
identifier des configurations et analyser des données.