Mise en place d'un data mart pour l'analyse de l'évaluation de la performance du personnel dans une entreprise bancaire. Cas de FINCA.

III.7. DATAWAREHOUSE ET DATAMART

La première étape d'un projet busines intelligent est de créer un entrepôt central pour avoir une vision globale des données de chaque service. Cet entrepôt porte le nom de Data Warehouse. On peut également parler de DataMart, si seulement une catégorie de services ou métiers est concernée pour notre travail nous parlerons de DataMart des suivie de traitement médicale de la consultation jusqu'à la fin.

Par définition, un DataMart peut être contenu dans un Data Warehouse, ou il peut être seulement issu de celui-ci.

III.7.1. Architecture d'un Data Mart

Système transactionnel

Data Mart

Data Mart

Système transactionnel

Système transactionnel

Système transactionnel

Entrepôt

Des données

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Figure III. 5:Architecture d'un Data Mart

III.7.2. La place du DataMart dans l'entreprise

Le DataMart se trouve en toute fin de la chaine de traitement de l'information. En règle générale, il se situe en aval d'un Data Warehouse plus global à partir duquel il est alimenté, dont il constitue en quelque sorte un extrait.

Un DataMart forme la principale interaction entre les utilisateurs et les systèmes informatiques qui gèrent la production de l'entreprise (souvent des ERP).

Dans un DataMart, l'information est préparée pour être exploitée brute par les personnes du métier auquel il se rapporte. Pour ce faire, il est appelé à être utilise via des logiciels d'interrogation de bases de données (notamment des outils de reporting) afin de renseigner ses utilisateurs sur l'état de l'entreprise à un moment donné (stock) ou sur son activité (flux).

La préparation de la donnée pour une utilisation directe, inhérente au DataMart, peut revêtir plusieurs formes. Il faut noter que toutes représentent une simplification par rapport au niveau de données inferieur ; on peut citer pour exemple 

L'agrégation de données : le DataMart ne contient pas le détail de toutes les opérations qui ont eu lieu, mais seulement des totaux, repartis par groupements. Le retrait de données inutiles : le DataMart ne contient que les données qui sont strictement utiles aux utilisateurs.

L' historisation des données : le DataMart contient seulement la période de temps qui intéresse les utilisateurs.