Chapitre I : Etat de l'art sur les systèmes
décisionnels
1. Entrepôts de données
multidimensionnelles et aspects temporels
Les entrepôts de données sont apparus vers les
années 1990 en réponse à la nécessité de
rassembler toutes les informations de l'entreprise en une base de
données unique destinée aux analystes et aux gestionnaires.
L'ensemble des données, y compris leur historique, est utilisé
dans de nombreux domaines, tels que : l'analyse de données et l'aide
à la décision (gestion et analyse de marche, gestion et analyse
du risque, gestion et détection des fraudes,...) ; dans d'autres
applications (recherches dans des textes, dans les documents web, dans
l'astronomie,...).
Dans ce chapitre, nous analysons aussi bien les
caractéristiques des entrepôts que leurs aspects temporels.
1.1. Entrepôts de données
La prise de décision suppose trois
éléments. De ce fait pour prendre une décision il faut :
avoir des objectifs (savoir ce que l'on veut faire), disposer d'informations
suffisantes par rapport à ces objectifs (savoir où l'on en est),
rapprocher ces informations des objectifs pour prendre une décision qui
va entraîner une action (savoir quoi faire).
Il faut donc définir des objectifs qui, pour être
atteints, vont nécessiter des actions appropriées. Pour pouvoir
définir ces objectifs et mesurer l'effet des actions, il faut disposer
d'informations.
C'est là qu'interviennent les systèmes
d'informations décisionnels. Nous présentons d'abord
l'architecture d'un système décisionnel qui se compose de trois
composants : les sources, l'entrepôt et les outils pour l'interrogation
de l'ensemble de données. Nous décrivons aussi les
caractéristiques des entrepôts et les bases de données.
1.2. Architecture d'un entrepôt de données
L'architecture des entrepôts de données repose
souvent sur un Système de Gestion de Base de Données (SGBD)
séparé du système de production de l'entreprise qui
contient les données de l'entrepôt. Le processus d'extraction des
données permet d'alimenter périodiquement ce
Ndioba Syll et Abdrahmane Aw Page15
SGBD. Néanmoins avant d'exécuter ce processus,
une phase de transformation est appliquée aux données
opérationnelles. Celle-ci consiste à les préparer (mise en
correspondance des formats de données), les nettoyer, les filtrer,...,
pour finalement aboutir à leur stockage dans l'entrepôt.
Figure 2 : Méthodologie pour un projet
BI
1.3. Différence entre Entrepôts et les bases
de données
Dans l'environnement des entrepôts de données,
les opérations, l'organisation des données, les critères
de performance, la gestion des métadonnées, la gestion des
transactions et le processus de requetés sont très
différents des systèmes de bases de données
opérationnels. Par conséquent, les SGBD relationnels
orientés vers l'environnement opérationnel, ne peuvent pas
être directement transplantés dans un système
d'entrepôt de données.
Les SGBD ont été créés pour les
applications de gestion de systèmes transactionnels.
Par contre, les entrepôts de données ont
été conçus pour l'aide à la prise de
décision. Ils intègrent les informations qui ont pour objectif de
fournir une vue globale de l'information aux analystes et aux
décideurs.
Le tableau1 : différences entre entrepôts et
les bases de données
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