INTRODUCTION
Analyser, concevoir et développer une base de données ne peut être considéré de nos jours une finalité dans le processus de gestion d’une entreprise .
En effet, la multiplication et le niveau de sophistication des outils analytiques et des techniques d’exploitation des données ont donné lieu a l’émergence d’une classe complète de systèmes appelé communément Data Warehouse (D.W) . Cette classe qui comprend deux grandes catégories, à savoir les Data Warehouse (D.W) et les Datamarts (D.M) a émergé au début des années 90 pour des raisons liées principalement à l’utilisation primaire des bases de données, à savoir les requêtes émises suite aux transactions.
Ainsi, il a été possible de pourvoir à ces requêtes par les fonctionnalités offertes par les D.W, essentiellement les propriétés de stockage, de réponse et d’accès aux données.
En effet, dans une entreprise, il est courant de voir un certain nombre d’utilisateurs avoir besoin d’accéder à un très grand volume de données pour les besoins de prise de décision. Le problème dans ce cas particulier est lié au fait que ce flux de données provient de bases de données multiples, le plus souvent hétérogenes et physiquement délocalisées. D’où un problème de format et de standard de stockage de données.
Dans l’approche au data warehousing, il est indispensable de retenir que ce que nous recherchons, c’est de faire en sorte que les personnes en charge de la prise de décision puissent avoir les fonctionnalités d’aggrégation de données, OLAP(on-line analytical processing) et de data mining (collecte de données).
Ainsi, l’entreprise, en se dotant d’un D.W, cherche avant tout un outil de prévision mais aussi de pilotage de ses activités.
Notons dès à présent que le sujet discuté dans cet article concerne avant tout les entreprises dont le volume d’information à explorer est suffisamment important pour justifier le coût de la mise en place du Datawarehousing.
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