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Data Warehousing and E-Commerce by William J. Lewis (2001-06-21)
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Data warehouse définition - Qu’est-ce que c’est ~ Le terme Data Warehouse se traduit en français par “Entrepôt de données”. A la manière d’un véritable entrepôt, le Data Warehouse permet de stocker des téraoctets de données fonctionnelles.. Ces données sont collectées, traitées et ordonnées dans un entrepôt de données. Elles peuvent ensuite être croisées, coupées, analysées, décortiquées… c’est ce qu’on appelle .
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Que signifie Data warehouse (entrepôt de données ~ Le terme d'entrepôt de données a été créé par William H. Inmon, connu comme le « père du Data Warehouse ». William Inmon décrit ce dernier comme un ensemble intégré, non-volatile, variable dans le temps, et orienté sur des thèmes, de données qui viennent soutenir le processus décisionnel de la direction de l'entreprise.
Datawarehouse/Logiciels — Wikiversité ~ En raison de limitations techniques, la typographie souhaitable du titre, « Datawarehouse : Logiciels Datawarehouse/Logiciels », n'a pu être restituée correctement ci-dessus. Un Datawarehouse est alimenté via un outil de type ETL (Extract Transform Load).
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Datawarehouse — Wikiversité ~ Face à la croissance exponentielle de la collecte de données (scanners de supermarché, caméras, capteurs, informations internet, réseaux sociaux, etc.…), et à l’augmentation des capacités stockage des données et de leurs traitements, le Datawarehouse (ou entrepôt de données) voit le jour. Les organisations (administrations, entreprises…) utilisent de plus en plus cet outil .
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Différence entre Data Warehouse et Data Mart ~ Data Warehouse offre une vue d'entreprise, un système de stockage unique et centralisé, une architecture inhérente et une indépendance des applications, tandis que Data Mart est un sous-ensemble d'un entrepôt de données qui fournit une vue par département, un stockage décentralisé. Comme l'entrepôt de données est très grand et intégré, il présente un risque élevé d'échec et .
Avez-vous besoin d’un Data Warehouse ? / Oracle France ~ La structure des Data Warehouse et des data marts permet aux utilisateurs finaux de produire des rapports de manière flexible et d'effectuer rapidement des analyses interactives basées sur différents angles prédéfinis (dimensions). Ils peuvent, par exemple, d'un simple clic de souris, passer d’une vision par année à une visualisation par trimestre ou par mois, et passer rapidement de .