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L’intelligence d’affairesL’intelligence d’affairesetet
les entrepôts de donnéesles entrepôts de données
Présenté par : Marc Catudal-Gosselin Présenté par : Marc Catudal-Gosselin
Université de Sherbrooke Université de Sherbrooke
automne 2004automne 2004
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Ordre du jourOrdre du jour
Qu’est-ce que le BI et le DWQu’est-ce que le BI et le DW
Les faits saillantsLes faits saillants
Les bénéfices du DW et des OLAPLes bénéfices du DW et des OLAP
Les obstaclesLes obstacles
Les principaux joueursLes principaux joueurs
Les mesures et les facteurs de succès Les mesures et les facteurs de succès
La conclusionLa conclusion
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DéfinitionsDéfinitions
Business Intelligence: Business Intelligence: Intelligence d’affairesIntelligence d’affaires
Informatique décisionnelle Informatique décisionnelle
« On qualifie d'informatique décisionnelle l'exploitation des données de l'entreprise dans le but de faciliter la prise de décision par les décideurs » (CommentCaMarche.net)
« Business Intelligence is the gathering and analysis of vast amounts of data in order to gain insights that drive strategic and tactical business decisions which, in turn, will improve performance in the market place.» (Seungrahn H., IBM)
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DéfinitionsDéfinitions
Data Warehouse: Data Warehouse: Entrepôt de donnéesEntrepôt de données
«Un entrepôt de données est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historiées pour aider à la prise de décision » (Inmon, W. H., 2000 )
C’est un sous-ensemble de l’entrepôt de données contenant les données pour un secteur particulier de l'entreprise (département, direction, service, gamme de produit, ...).
Data Mart:Data Mart: Magasin de donnéesMagasin de données
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DéfinitionsDéfinitions
OLAP: OLAP: On-Line Analytical Processing On-Line Analytical Processing
Le but de l'OLAP est de permettre une analyse multidimensionnelle sur des bases de données volumineuses afin de mettre en évidence une analyse particulière des données (Cubes OLAP) .
Le forage de données a pour but de mettre en évidence des corrélations éventuelles dans un volume important de données afin de dégager des tendances.
Data Mining: Data Mining: Forage de donnéesForage de données
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DéfinitionsDéfinitions
MOLAP: MOLAP: Multidimensional database OLAP Multidimensional database OLAP
Application OLAP spécialisée. Les données des cubes sont entreposées dans des bases de données multidimensionnelles. Le temps de réponse est très rapide.
Application OLAP spécialisée. Les données des cubes sont entreposées dans une base de données relationnelle. Cela permet d’entreposer des données de niveau de détail élevé, mais le temps de réponse est généralement plus lent.
ROLAPROLAP: : RelationalRelational OLAPOLAP
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DéfinitionsDéfinitions
HOLAP: HOLAP: HybridHybrid OLAP OLAP
Regroupe les caractéristiques des ROLAP et MOLAP. Le niveau de détail des données est moins élevé que le ROLAP et la performance est moins rapide que le MOLAP.
Les métadonnées sont les informations qui caractérisent les données. Les métadonnées répondent aux questions :qui, quoi, où et comment à propos de toutes les facettes des données extraites des systèmes externes.
MetadataMetadata: : MétadonnéesMétadonnées
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Représentation des conceptsReprésentation des concepts
Source: www.olapreport.com
Opérations OLAP:Opérations OLAP:
Forage Forage
DéfilementDéfilement
TranchageTranchage
FragmentationFragmentation
PivotementPivotement
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Représentation des conceptsReprésentation des concepts
Source: www.olapreport.com
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Représentation des conceptsReprésentation des concepts DATA SOURCES STAGING AREA DATA WAREHOUSE DECISION SUPPORT
Application DatabasesApplication Databases
Packaged application/ERP
Data
Packaged application/ERP
Data
Desktop DataDesktop Data
External DataExternal Data
Web-based DataWeb-based Data
[Adapté de SunExpert Magazine, October 1998.]
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INCOME ANNUAL REPORT
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INCOME ANNUAL REPORT
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Reports
EIS
OLAP
Statistical & Financial Analysis
EXTRACTIONTRANSFORMING
CLEANINGAGGREGATION
DATA WAREHOUSE
DATA MARTS
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Entrepôts de données vs bases de données opérationnellesEntrepôts de données vs bases de données opérationnelles
Source: Building Data Mining Application
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Ordre du jourOrdre du jour
Qu’est-ce que le BI et le DWQu’est-ce que le BI et le DW
Les faits saillantsLes faits saillants
Les bénéfices du DW et des OLAPLes bénéfices du DW et des OLAP
Les obstaclesLes obstacles
Les principaux joueursLes principaux joueurs
Les mesures et les facteurs de succèsLes mesures et les facteurs de succès
La conclusionLa conclusion
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Faits saillantsFaits saillants
Selon une étude effectuée par le groupe Forrester Selon une étude effectuée par le groupe Forrester plus de 44% des moyennes et grandes entreprises plus de 44% des moyennes et grandes entreprises vont acquérir un logiciel de BI au cours de la vont acquérir un logiciel de BI au cours de la prochaine année (2004). prochaine année (2004).
Selon Meta Group, le marché corporatif des DW Selon Meta Group, le marché corporatif des DW continue d’évoluer rapidement. Cette firme estime continue d’évoluer rapidement. Cette firme estime ce marché à 4 milliards US (2003).ce marché à 4 milliards US (2003).
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Faits saillantsFaits saillants
Base: 127 North American retailersSource: GartnerG2 and The Wharton School of Business at The University of Pennsylvania, March 2003
Outils de planification utilisés
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Faits saillantsFaits saillants
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Faits saillantsFaits saillants
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Faits saillantsFaits saillants2003 2002 2001 2000
Market position
Share (%)
Market position
Share (%)
Market position
Share (%)
Market position
Share (%)
Microsoft 126.1%
1 24.4% 2 21.1% 3 11.5%
Hyperion Solutions 221.9%
2 23.3% 1 24.0% 1 27.4%
Cognos 314.2%
3 14.7% 3 13.7% 2 13.5%
Business Objects 4 7.7% 4 7.4% 4 7.6% 6 7.4%
MicroStrategy 5 6.2% 5 5.4% 6 6.8% 5 9.1%
SAP 6 5.8% 6 5.2% 7 5.4% 8 2.9%
Oracle 7 4.0% 7 4.7% 5 7.0% 4 9.9%
Cartesis 8 3.1% 9 2.6% 9 2.4% 11 2.2%
Applix 9 3.0% 8 2.6% 8 2.5% 7 3.0%
MIS AG 10 3.0% 12 2.1% 11 2.1% 12 2.1%
Geac 11 2.0% 10 2.2% 10 2.3% 10 2.5%
SAS Institute 12 0.9% 13 1.1% 13 1.2% 13 1.6%
Source: www.olapreport.com
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Ordre du jourOrdre du jour
Qu’est-ce que le BI et le DWQu’est-ce que le BI et le DW
Les faits saillantsLes faits saillants
Les bénéfices du DW et des OLAPLes bénéfices du DW et des OLAP
Les obstaclesLes obstacles
Les principaux joueursLes principaux joueurs
Les mesures et les facteurs de succès Les mesures et les facteurs de succès
La conclusionLa conclusion
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La chaîne de valeurLa chaîne de valeur
HigherHigher
BusinessValue
BusinessValue
LowerLower HigherHigherComplexity of AnalysisComplexity of Analysis
“What has happened?”
“Why has it happened?”
“What will happen?”
Recommended
Actions
Recommended
Actions Insight Insight Analysis Analysis Information Information Data Data
Competitive AdvantageCompetitive Advantage
Baseline Metrics
Predictive Metrics
Descriptive Metrics
Source: E-force groupeData Warehouse
OLAP
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Pourquoi utiliser le BI/DW/OLAP?Pourquoi utiliser le BI/DW/OLAP?
Accroître les revenus, diminuer les coûts de l’entreprise.
Gérer la complexité d’affaires grandissante
Utiliser les technologies en place comme un puissant levier d’analyse
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Les bénéfices Les bénéfices Meilleure capacité d’analyseMeilleure capacité d’analyse
Découvrir des tendances cachéesDécouvrir des tendances cachéesVue d’ensembleVue d’ensembleMeilleure décisionMeilleure décision
Augmentation de la productivité des employésAugmentation de la productivité des employésGénération de rapports au niveau de l’usagéMeilleure synthèse d’information (- temps d’extraction)Définition commune des données
Diminution des coûtsDiminution des coûtsMoins de rapports ad hoc pour les TIBaisse du coût d’accès à l’information
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Les bénéfices Les bénéfices
Augmentation des revenusAugmentation des revenusInformation non disponible via le ERPInformation non disponible via le ERP
Meilleure communication interdépartementaleMeilleure communication interdépartementale
Meilleures analyses marketing, décision stratégiqueMeilleures analyses marketing, décision stratégique
Intégration des données sur une plateformeIntégration des données sur une plateforme
Accent vers le clientAccent vers le clientDonnées sur les clients disponibles via une source pour tous
Possibilité accrue d’effectuer des ventes croisés
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Ordre du jourOrdre du jour
Qu’est-ce que le BI et le DWQu’est-ce que le BI et le DW
Les faits saillantsLes faits saillants
Les bénéfices du DW et des OLAPLes bénéfices du DW et des OLAP
Les obstaclesLes obstacles
Les principaux joueursLes principaux joueurs
Les mesures et les facteurs de succès Les mesures et les facteurs de succès
La conclusionLa conclusion
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Les obstacles Les obstacles
Les coûts d’implantationLes coûts d’implantationTechnologie onéreuseTechnologie onéreuse
Coûts cachésCoûts cachés
Les forces contradictoiresLes forces contradictoires
Source: www.dmreview.com
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Les obstacles Les obstacles
Les sources de données incompatiblesLes sources de données incompatiblesEx: définition du produit en 1995 vs aujourd’huiEx: définition du produit en 1995 vs aujourd’hui
La pression pour un rendement immédiatLa pression pour un rendement immédiatROI à court termeROI à court terme
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Ordre du jourOrdre du jour
Qu’est-ce que le BI et le DWQu’est-ce que le BI et le DW
Les faits saillantsLes faits saillants
Les bénéfices du DW et des OLAPLes bénéfices du DW et des OLAP
Les obstaclesLes obstacles
Les principaux joueursLes principaux joueurs
Les mesures et les facteurs de succès Les mesures et les facteurs de succès
La conclusionLa conclusion
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Les principaux joueursLes principaux joueurs
Microstrategy, Information Advantage, Informix MetacubeMicrostrategy, Information Advantage, Informix MetacubeOutils ROLAPOutils ROLAP
Oracle Database 10g, DB2 Data Warehouse, SQL Server, SAP BWOracle Database 10g, DB2 Data Warehouse, SQL Server, SAP BWData warehouseData warehouse
Cognos, Hyperion Essbase, Oracle express, Business Objects, SAPCognos, Hyperion Essbase, Oracle express, Business Objects, SAPOutils MOLAPOutils MOLAP
Seagate Info, HolosSeagate Info, HolosOutils HOLAPOutils HOLAP
Microstrategy DSS Web, Cognos Powerplay Web, Business Objects-
web
Microstrategy DSS Web, Cognos Powerplay Web, Business Objects-
web Outils MOLAP WebOutils MOLAP Web
Compagnies sélectionnées
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Cognos Powerplay WebCognos Powerplay Web
« By organizing information into dimensions and measures, OLAP lets us follow trends in a customer realm; spot anomalies across products; compare annual sales in a region by product line or customer type; even test a strategic plan. With OLAP, details are placed in context; the big picture is supported by the data. » (www.cognos.com)
Logiciel OLAP et MOLAP qui permettent la construction de cubes de données et permettent la manipulation des différentes dimensions par les usagés via une interface client Web.
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Cognos Powerplay WebCognos Powerplay Web
Source: www.cognos.com
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Les FonctionnalitésLes FonctionnalitésLes Fonctionnalités
Zero-papier grâce à l’interface en ligne
Analyse graphique Analyse graphique
Forage transversal Forage transversal Gestion des exceptions Gestion des exceptions
Générateur de scénarios Générateur de scénarios
Possibilité d’effectuer des projectionsPossibilité d’effectuer des projections
Caractéristiques principalesCaractéristiques principales
Facilité d’utilisationFacilité d’utilisation
Outil d’analyse robusteOutil d’analyse robuste
Rapidité d’exécutionRapidité d’exécution
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Aperçu de l’interfaceAperçu de l’interface
Source: www.cognos.com
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Application en entrepriseApplication en entreprise
Source: www.cognos.com
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Microstrategy Web UniversalMicrostrategy Web Universal
« Interface looks as familiar as Windows® and features drag-and-drop report creation, "Excel-like" formatting, advanced printing and exporting, and right click menus for drilling, pivoting and sorting. All of this is accomplished with no ActiveX, Java™ Applets, cookies, or client side installations, ensuring the highest levels of security. »
(www.microstrategy.com)
Logiciel OLAP et ROLAP qui permettent la construction de cubes de données et permettent la manipulation des différentes dimensions par les usagés via une interface client Web.
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Les FonctionnalitésLes FonctionnalitésLes Fonctionnalités
Zero-papier grâce à l’interface en ligne
Analyse graphique Analyse graphique
Forage transversal Forage transversal Gestion des exceptions Gestion des exceptions
Création de rapports Création de rapports
Caractéristiques principalesCaractéristiques principales
Indépendance de plate-formeIndépendance de plate-forme
Personnalisation facile (sans coder)Personnalisation facile (sans coder)
Intégration facile avec des portails et des services WebIntégration facile avec des portails et des services Web
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Aperçu de l’interfaceAperçu de l’interface
Source: www.microstrategy.com
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ComparaisonComparaison
Source: www.microstrategy.com
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ComparaisonComparaison
Source: www.microstrategy.com
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Comparaison Comparaison
Catégorie Compagnie Produit Prix
OLAP Cognos Cognos
PowerPlay® 7.3
Prix de départ de $795 par licence d’usagé.
OLAP Microstrategy Microstrategy Web Universal
Non disponible
OLAP HyperionHyperion Essbase 7X
Non disponible
Entrepôt de données
Microsoft Microsoft SQL Server 2000
Édition entreprise à partir de $19,999 /CPU
Entrepôt de données
IBM DB2 Data Warehouse
Édition entreprise à partir de
$25,000/CPU
Entrepôt de données
Oracle
Oracle Database 10g Édition entreprise à partir de
$40,000/CPU
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Ordre du jourOrdre du jour
Qu’est-ce que le BI et le DWQu’est-ce que le BI et le DW
Les faits saillantsLes faits saillants
Les bénéfices du DW et des OLAPLes bénéfices du DW et des OLAP
Les obstaclesLes obstacles
Les principaux joueursLes principaux joueurs
Les mesures et les facteurs de succèsLes mesures et les facteurs de succès
La conclusionLa conclusion
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Mesures de qualité d’un DWMesures de qualité d’un DW
Succès économique – L’entrepôt de données à un impact positif sur les résultats financiers.
Succès politique – L’entrepôt de données est utilisé par les usagés.
Succès technique – Le plus facile a accomplir. La technologie est appropriée pour la tâche requise et elle fonctionne correctement.
Qualité d’affaires - Est-ce que cela aide à atteindre les buts organisationnels?
Qualité d’information – Est-ce que les usagés savent quand et comment l’entrepôt de données peut les aider pour prendre de meilleures décisions d’affaires?
Qualité technique – Est-ce que l’entrepôt de données satisfait les usagés en terme de contenu d’information?
3 Types de succès
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Facteurs de succèsFacteurs de succès
Définition commune des donnéesDéfinition commune des données
Règle de transformation de données bien définieRègle de transformation de données bien définie
Formation des usagés adéquateFormation des usagés adéquate
Attentes organisationnelles bien communiquées aux usagésAttentes organisationnelles bien communiquées aux usagés
Implication des usagésImplication des usagés
Implication du haut managementImplication du haut management
L’équipe d’implantation a les bonnes connaissancesL’équipe d’implantation a les bonnes connaissances techniquestechniques
L’échéance du projet est réalisteL’échéance du projet est réaliste
Les bons outils ont été choisi (ex:OLAP-MOLAP-ROLAP)Les bons outils ont été choisi (ex:OLAP-MOLAP-ROLAP)
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Ordre du jourOrdre du jour
Qu’est-ce que le BI et le DWQu’est-ce que le BI et le DW
Les faits saillantsLes faits saillants
Les bénéfices du DW et des OLAPLes bénéfices du DW et des OLAP
Les obstaclesLes obstacles
Les principaux joueursLes principaux joueurs
Les mesures et les facteurs de succèsLes mesures et les facteurs de succès
La conclusionLa conclusion
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ConclusionConclusion
L’implantation d’un entrepôt de données et L’implantation d’un entrepôt de données et d’outils analytiques permet d’améliorer d’outils analytiques permet d’améliorer l’intelligence d’affaire de l’entreprisel’intelligence d’affaire de l’entreprise
Décision d’ordre stratégiqueDécision d’ordre stratégique
Solutions mieux adaptées pour les moyennes et Solutions mieux adaptées pour les moyennes et grandes entreprisesgrandes entreprises
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Questions?Questions?
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BibliographieBibliographieLivre:Livre:
Berson A., Smith S., Thearling K..Berson A., Smith S., Thearling K..Building Data Mining applications for CRMBuilding Data Mining applications for CRM, , Montréal, McGraw-Hill, 1999, 509 p.Montréal, McGraw-Hill, 1999, 509 p.
Sites Webs:Sites Webs:www3.gartner.comwww3.gartner.com www.businessintelligence.comwww.businessintelligence.com
www.dmreview.comwww.dmreview.com www.teradata.comwww.teradata.comwww.datawarehousingonline.comwww.datawarehousingonline.com www.bizintelligencepipeline.comwww.bizintelligencepipeline.comwww.gartnerg2.comwww.gartnerg2.com http://http://technologyexecutivesclub.comtechnologyexecutivesclub.comwww.cognos.comwww.cognos.com www.buzzle.comwww.buzzle.comwww.microstrategy.comwww.microstrategy.com www.grappa.univ-lille3.frwww.grappa.univ-lille3.frwww.microsoft.comwww.microsoft.com www.commentcamarche.netwww.commentcamarche.netwww.ibm.comwww.ibm.com www.sap.comwww.sap.comwww.oracle.comwww.oracle.com www.forrester.comwww.forrester.comwww.olapreport.comwww.olapreport.com www.idc.comwww.idc.comhttp://datawarehouse.ittoolbox.comhttp://datawarehouse.ittoolbox.com www.aberdeen.comwww.aberdeen.com
© 2004, Marc Catudal-Gosselin. Tous droits réservés© 2004, Marc Catudal-Gosselin. Tous droits réservés
BibliographieBibliographiePériodique:Périodique:
Francett, B. (1995), Database technologie via for Data Warehouse occupancy. Francett, B. (1995), Database technologie via for Data Warehouse occupancy. Software Magazine, Software Magazine, 15(4), 70-77.15(4), 70-77.
Mémoire:Mémoire:Rachmat, S. Australia Data Warehouse Practice, mémoire de maîtrise,School of Rachmat, S. Australia Data Warehouse Practice, mémoire de maîtrise,School of information management and systems, Monash University, 2000, 146 p. information management and systems, Monash University, 2000, 146 p.
White paper:White paper:- - Agosta, L. (2002), Market Overview Update: ETL. (document consulté en ligne le Agosta, L. (2002), Market Overview Update: ETL. (document consulté en ligne le 11 octobre 2004), [en ligne], www.informatica.com/news/awards/giga_etl.pdf 11 octobre 2004), [en ligne], www.informatica.com/news/awards/giga_etl.pdf
- Ananthanarayan, S.(2002), Data Warehousing & Business Intelligence: Unleash- Ananthanarayan, S.(2002), Data Warehousing & Business Intelligence: Unleashthe power of your data. (document consulté en ligne le 11 octobre 2004), [en ligne], the power of your data. (document consulté en ligne le 11 octobre 2004), [en ligne], www.dmreview.com/whitepaper/WID422www.dmreview.com/whitepaper/WID422.pdf
- Foleys, J. and Bates, T. (2004), Data Warehousing & BI for the Small to Midsize Business, (document consulté en ligne le 12 octobre 2004), [en ligne], (document consulté en ligne le 12 octobre 2004), [en ligne], http://datawarehouse.ittoolbox.com/browse.asp?c=DWPeerPublishing&r=http://http://datawarehouse.ittoolbox.com/browse.asp?c=DWPeerPublishing&r=http://hosteddocs.ittoolbox.com%2FJF043004.pdfhosteddocs.ittoolbox.com%2FJF043004.pdf
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BibliographieBibliographieWhite paper:White paper:
-(-(2004), Using Olap to improve your performance a summary of teh OLAP survey 3 2004), Using Olap to improve your performance a summary of teh OLAP survey 3 result. (document consulté en ligne le 16 octobre 2004), [en ligne], result. (document consulté en ligne le 16 octobre 2004), [en ligne], www.cognos.com/products/businessintelligence/analysis/olap_survey_results.pdfwww.cognos.com/products/businessintelligence/analysis/olap_survey_results.pdf
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Coûts réelsCoûts réels
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Niveaux d’analyses Niveaux d’analyses
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Transformation des données Transformation des données
Données opérationnelles
Information
Par l’entrepôt de données