BI_Quizz
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Questions and Answers

Quelle est la principale caractéristique de la modélisation multidimensionnelle des données dans les systèmes de BI ?

  • Elle présente les données en une seule dimension.
  • Elle organise les données de manière linéaire.
  • Elle ne prend pas en compte les perspectives de l'analyse.
  • Elle considère le sujet analysé comme un point dans un espace à plusieurs dimensions. (correct)

Comment les analyses décisionnelles (OLAP) sont-elles liées à la modélisation de l'information ?

  • Elles sont indépendantes de la modélisation de l'information.
  • Elles sont directement reliées à une modélisation spécifique adaptée à la perception de l'analyste. (correct)
  • Elles ignorent la perception des utilisateurs finaux.
  • Elles sont fondées sur une vision bidimensionnelle des données.

Quel est l'objectif de la visualisation dans le contexte des systèmes de BI ?

  • Réduire la quantité de données affichées.
  • Masquer les données pour éviter la confusion.
  • Organiser les données uniquement par catégorie.
  • Aider à l'interprétation des données analysées. (correct)

Quelle affirmation est vraie concernant l'organisation des données dans un entrepôt de données ?

<p>Les données y sont organisées de manière à mettre en évidence le sujet analysé. (D)</p> Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui distingue les systèmes de BI des systèmes d'information traditionnels ?

<p>Les systèmes de BI se concentrent sur l'analyse et la prise de décision stratégique. (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de l'informatique décisionnelle ?

<p>Faciliter la prise de décision basée sur l'analyse des données (B)</p> Signup and view all the answers

Quel composant est essentiel pour l'architecture d'un système de BI ?

<p>Modèles de données (D)</p> Signup and view all the answers

Quel rôle joue un data lake dans un système de BI ?

<p>Stockage de données non structurées (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle est la fonction principale d'un entrepôt de données ?

<p>Intégrer différentes sources de données (C)</p> Signup and view all the answers

Lequel des éléments suivants est une étape de l'architecture globale d'un système de BI ?

<p>Préparation des données (B)</p> Signup and view all the answers

Parmi les types de données, lequel est généralement utilisé pour la visualisation dans un système de BI?

<p>Données structurées (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle technologie est principalement utilisée pour le stockage de grandes quantités de données ?

<p>Entrepôts de données (D)</p> Signup and view all the answers

Quel type d'analyse est souvent associé à l'informatique décisionnelle?

<p>Analyse historique (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est le principal objectif de l'ingestion des données dans un système de BI ?

<p>Rassembler et transformer des données pour une analyse (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles sont les étapes de l'ingestion des données mentionnées ?

<p>Collecte, transformation, chargement (D)</p> Signup and view all the answers

Quels types de sources peuvent être utilisés pour la collecte des données dans un système de BI ?

<p>Services web, capteurs IoT, et bases de données relationnelles (D)</p> Signup and view all the answers

Quel outil est mentionné comme étant utilisé pour l'ingestion des données dans les systèmes de BI ?

<p>Talend (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle est la première étape dans le processus d'ingestion des données ?

<p>Collecte de données (C)</p> Signup and view all the answers

Qui peut tirer parti des données en temps réel dans un système de BI ?

<p>Les utilisateurs finaux et les décideurs (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle de l'agent collecteur dans l'ingestion des données ?

<p>Collecter et rassembler des données (A)</p> Signup and view all the answers

Pourquoi est-il important de transformer les données avant leur chargement dans un système de BI ?

<p>Pour garantir la cohérence et la qualité des données (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est le principal rôle d'un data hub dans une organisation?

<p>Faciliter le partage et la distribution des données (A)</p> Signup and view all the answers

Quelles données sont généralement gérées par la Master Data Management (MDM)?

<p>Données de référence essentielles telles que les clients et les produits (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle caractéristique n'est pas associée au hub data?

<p>Distribution d'applications (C)</p> Signup and view all the answers

Comment un data hub améliore la qualité des données?

<p>En appliquant des règles de validation et de nettoyage (D)</p> Signup and view all the answers

Lequel des éléments suivants est essentiel pour l'intégration des données dans un data hub?

<p>Des connecteurs et interfaces standards (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est un objectif clé du Master Data Management?

<p>Gérer les données de manière cohérente et uniforme (B)</p> Signup and view all the answers

Pourquoi est-il important de centraliser les données dans un data hub?

<p>Pour éviter la duplication des données (D)</p> Signup and view all the answers

Quel aspect n'est pas couvert par les caractéristiques du hub data?

<p>Analyse prédictive (A)</p> Signup and view all the answers

Quel type de données peut être considéré comme un fait dans l'analyse d'entrepôts de données?

<p>La quantité de produits vendus (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles sont les dimensions possibles pour observer les données de ventes?

<p>La ville et la catégorie de produit (B)</p> Signup and view all the answers

Quel type de mesures sont associées à un fait dans l'entrepôt de données?

<p>Mesures numériques valorisées de façon continue (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est un exemple de mesure pour le fait de 'Vente' dans un entrepôt de données?

<p>Le montant total des ventes (D)</p> Signup and view all the answers

Comment peut-on caractériser les mesures d'un fait dans l'analyse d'un entrepôt de données?

<p>Elles doivent pouvoir être additionnées ou dénombrées (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle perspective n'est pas adaptée pour analyser les données de ventes en 1999?

<p>Selon le nom des clients (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle affirmation caractérise le mieux les dimensions en modélisation dimensionnelle?

<p>Elles représentent les axes du sujet d'analyse (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de la modélisation des entrepôts de données?

<p>Faciliter l'analyse à partir de différentes perspectives (D)</p> Signup and view all the answers

Que modélise une dimension dans le contexte de l'analyse des données ?

<p>Un axe d'analyse avec des paramètres (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est un exemple de dimension mentionnée dans le contenu ?

<p>La dimension Temps (C)</p> Signup and view all the answers

Quels niveaux hiérarchiques de détail peuvent être définis pour la dimension 'temps' ?

<p>jour ® mois ® trimestre ® année (B)</p> Signup and view all the answers

La hiérarchie de la dimension 'géographie' comprend quelles subdivisions ?

<p>ville ® département ® région (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle affirmation est correcte concernant la modélisation des entrepôts de données ?

<p>Les faits sont analysés selon les dimensions qui les caractérisent (C)</p> Signup and view all the answers

Comment sont structurées les hiérarchies de dimensions ?

<p>Elles sont définies par des niveaux de détail d'agrégation (D)</p> Signup and view all the answers

Dans la dimension 'catégorie', quelles sont les subdivisions possibles ?

<p>typeProduit ® gamme ® couleur ® nomProduit (C)</p> Signup and view all the answers

Quel rôle le responsable de la performance et de la voix du client détient-il dans une société d'énergie ?

<p>Il dispose d'une base de données opérationnelle pour chaque entité (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle stratégie d'implantation utilise un SGBD capable de traiter des données multidimensionnelles ?

<p>SGBD Multidimensionnel (C)</p> Signup and view all the answers

Lequel des schémas suivants est fréquemment utilisé pour l'implantation physique dans un système ROLAP ?

<p>Schéma en étoile (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle caractéristique est un inconvénient des SGBD Relationnels pour le développement d'un entrepôt de données ?

<p>Adaptabilité aux données multidimensionnelles (C)</p> Signup and view all the answers

Quel type de SGBD combine des caractéristiques des systèmes ROLAP et MOLAP ?

<p>SGBD Hybride (D)</p> Signup and view all the answers

Quel énoncé est incorrect au sujet des SGBD Multidimensionnels ?

<p>Ils gèrent uniquement des données textuelles. (A)</p> Signup and view all the answers

Quel composant n'est pas inclus dans l'architecture globale d'un système BI?

<p>Analyse (C)</p> Signup and view all the answers

Quel type de schéma est utilisé pour montrer les relations entre les données dans un entrepôt de données?

<p>Schéma en étoile (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal d'un entrepôt de données?

<p>Faciliter l'analyse et les rapports (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle d'un fait dans la modélisation multidimensionnelle?

<p>Il modélise le sujet de l'analyse avec des mesures. (A)</p> Signup and view all the answers

Quel type de données est généralement contenu dans un Data Lake?

<p>Données structurées et non structurées (B)</p> Signup and view all the answers

Comment une dimension est-elle définie dans une modélisation multidimensionnelle?

<p>Comme un axe d'analyse avec des paramètres. (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles sont les caractéristiques des mesures associées à un fait?

<p>Elles peuvent être additionnées ou moyennées. (D)</p> Signup and view all the answers

Quel élément est un avantage clé de la modélisation multidimensionnelle?

<p>Simplicité d'accès aux données (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle stratégie est souvent adoptée pour implanter un entrepôt de données?

<p>Implémentation graduelle (C)</p> Signup and view all the answers

Quel exemple illustre un fait dans la modélisation multidimensionnelle?

<p>Les ventes d'une entreprise. (C)</p> Signup and view all the answers

Dans le contexte de l'analyse multi-dimensionnelle, quel type de mesures peut être pris en compte?

<p>Mesures correspondant aux informations d'activité. (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle principal d'un Hub Data dans un système BI?

<p>Centralisation et intégration des données (C)</p> Signup and view all the answers

Quel aspect des données est important pour leur visualisation efficace?

<p>Homogénéité des formats de données (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle affirmation est correcte concernant l'analyse d'un fait?

<p>Les faits doivent se baser sur des dimensions variées pour l'analyse. (A)</p> Signup and view all the answers

En analyse multidimensionnelle, quel sujet est décrit comme un point dans l'espace?

<p>Un fait accompagné de mesures. (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le lien entre les dimensions et les mesures dans une modélisation multidimensionnelle?

<p>Les dimensions caractérisent les mesures d'un fait. (C)</p> Signup and view all the answers

Quels niveaux hiérarchiques peuvent être définis pour la dimension 'géographie'?

<p>ville ® département ® région (A)</p> Signup and view all the answers

Comment peut-on décrire un cube de données?

<p>Une méthode de stockage qui inclut des mesures et des dimensions (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est le meilleur exemple de niveau de détail pour la dimension 'temps'?

<p>jour ® mois ® trimestre ® année (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle est une caractéristique des hiérarchies de dimensions?

<p>Elles permettent d'analyser les données à différents niveaux de granularité (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est un exemple de hiérarchie pour une dimension 'catégorie'?

<p>couleur ® nomProduit ® gamme ® typeProduit (C)</p> Signup and view all the answers

Comment sont définis les faits dans une modélisation multidimensionnelle?

<p>Par leurs caractéristiques et dimensions associées (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle variable n'est pas incluse dans un cube de données?

<p>Rapports (C)</p> Signup and view all the answers

Quels éléments définissent une hiérarchie dans la modélisation multidimensionnelle?

<p>Les niveaux d'agrégation des dimensions (D)</p> Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui caractérise le schéma en étoile ?

<p>Une table des faits très importante et normalisée (A)</p> Signup and view all the answers

Quels schémas sont fusionnés dans un schéma en constellation ?

<p>Plusieurs schémas en étoile utilisant des dimensions similaires (B)</p> Signup and view all the answers

Quelles sont les dimensions typiquement présentes dans un schéma en étoile portant sur les ventes de médicaments ?

<p>Temps, Catégorie, Géographie (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal d'un schéma en flocon ?

<p>Normaliser les tables de dimensions selon leurs hiérarchies (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est un exemple de dimensions partagées dans un schéma en constellation traitant des ventes et des prescriptions ?

<p>Temps et Géographie (A)</p> Signup and view all the answers

Comment sont structurées les tables de dimensions dans un schéma en étoile ?

<p>Non normalisées et de grande taille (C)</p> Signup and view all the answers

Quel type de tables de faits sont typiquement présentes dans un schéma en constellation ?

<p>Tables de faits combinées avec des dimensions partagées (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle caractéristique ne s'applique pas au schéma en flocon ?

<p>Intégration de plusieurs schémas en étoile (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'élément essentiel pour le stockage des données dans un système de BI?

<p>Data Warehouse (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle est la fonction principale d'un outil de BI?

<p>Analyse des données (B)</p> Signup and view all the answers

Quel type de données est généralement utilisé dans un data lake?

<p>Données non structurées (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif de la préparation des données dans un système de BI?

<p>Transformer les données en un format adéquat (A)</p> Signup and view all the answers

Quel composant joue un rôle dans l'intégration des données dans un système de BI?

<p>Master Data Management (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle de l'indicateur dans un système de BI?

<p>Mesurer les performances (A)</p> Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui différencie un hub data d'un entrepôt de données?

<p>Le hub data centralise les données de référence (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle étape englobe les activités d'extraction et de transformation des données?

<p>Ingestion (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle est une caractéristique essentielle lors de la création d'un Dashboard ?

<p>Sélection d'indicateurs clairs et compréhensibles (C)</p> Signup and view all the answers

Quel outil fait partie des fournisseurs d'outils de business intelligence ?

<p>Power BI de Microsoft (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le premier étape dans le processus de fonctionnement d'une plateforme BI ?

<p>Chargement de données (C)</p> Signup and view all the answers

Quel critère est important lors du choix d'une plateforme BI ?

<p>Context du projet et objectifs (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles sont généralement les informations affichées sur un Dashboard ?

<p>Une quantité limitée d'informations clés (C)</p> Signup and view all the answers

Quel outil de BI est développé par IBM ?

<p>IBM Cognos Analytics (C)</p> Signup and view all the answers

Quel aspect n'est PAS un objectif lors du choix d’une plateforme BI ?

<p>Le design de l'interface (B)</p> Signup and view all the answers

Quels types de tables sont créés dans le fonctionnement d'une plateforme BI ?

<p>Tables de faits et dimensions (A)</p> Signup and view all the answers

Quel type d'indicateur permet de mesurer les moyens consommés pour la mise en œuvre des actions ?

<p>Indicateurs d'activité (D)</p> Signup and view all the answers

Quels sont les éléments clés d'un tableau de bord dans le cadre de la BI ?

<p>Indicateurs et visualisation des données (B)</p> Signup and view all the answers

Quel aspect de la gouvernance facilite la transparence des décisions ?

<p>Rationalité des décisions (A)</p> Signup and view all the answers

Quel type d'indicateur décrit les effets indirects des actions sur les publics ciblés ?

<p>Indicateurs d'impact (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle est l'une des exigences accrues que doit affronter un décideur ?

<p>Accélération du changement (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est le principal aspect à considérer pour évaluer un indicateur dans un système de BI ?

<p>Son rapport coût/avantage/durée (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle composante est essentielle pour réaliser un tableau de synthèse dans un tableau de bord ?

<p>Visualisation graphique (A)</p> Signup and view all the answers

Quel type d'indicateur illustre la situation du contexte dans lequel une action intervient ?

<p>Indicateurs de contexte (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le principal avantage de l'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) ?

<p>Elle permet de représenter des nuages d'individus en préservant les distances. (B)</p> Signup and view all the answers

Quelles dimensions sont prioritaires lors de l'analyse à l'aide de l'AFC ?

<p>Les dimensions avec une variabilité élevée. (D)</p> Signup and view all the answers

Quels types d'analyses sont mentionnées en lien avec l'exploration des données ?

<p>Analyse de Correspondances (AC) et Analyse de Données (AD). (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle dimension a été introduite dans les méthodes d'analyses exploratoires selon le contenu ?

<p>Dimension qualitative. (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle est une caractéristique de l'Analyse Factorielle des Correspondances ?

<p>Elle privilégie les dimensions de plus grande variabilité et permet une représentation en 1, 2 ou 3 dimensions. (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif de l'analyse exploratoire des données par rapport à l'analyse confirmatoire ?

<p>Découvrir de nouvelles idées (C)</p> Signup and view all the answers

Quelles étapes sont considérées comme préliminaires dans la démarche d'analyse des données ?

<p>Collecte de données et préparation (A)</p> Signup and view all the answers

Comment distingue-t-on l'analyse exploratoire de l'analyse confirmatoire ?

<p>L'analyse vérifie des hypothèses spécifiques (B)</p> Signup and view all the answers

Quelles sont les méthodes d'analyse exploratoire généralement utilisées ?

<p>Graphiques et tendances visuelles (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est un résultat typique attendu de l'analyse exploratoire des données ?

<p>La découverte de schémas ou de tendances (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle affirmation caractérise le mieux les étapes d'analyse des données ?

<p>Elles peuvent inclure des étapes répétitives et itératives. (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle approche est généralement adoptée lors de l'analyse exploratoire des données ?

<p>Mélange d'analyse qualitative et quantitative (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle est la principale caractéristique qui distingue l'analyse exploratoire d'autres méthodes d'analyse ?

<p>L'absence de réfutation d'hypothèses (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle valeur représente le milieu d'un ensemble de données lorsque les observations sont classées ?

<p>Médiane (D)</p> Signup and view all the answers

Comment sont définies les extrémités des moustaches dans un diagramme boxplot ?

<p>Avec 1.5 fois l'espace interquartile (B)</p> Signup and view all the answers

Quel pourcentage d'observations se trouve en dessous du premier quartile ?

<p>25% (C)</p> Signup and view all the answers

Dans un nuage de points, quel axe représente généralement la variable dépendante ?

<p>Axe des y (B)</p> Signup and view all the answers

Quel type de graphique est utilisé pour représenter les quartiles et la médiane ?

<p>Boxplot (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle affirmation est correcte concernant le troisième quartile ?

<p>Trois quarts des valeurs sont inférieures à ce quartile (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle de l'axe des x dans un nuage de points ?

<p>Représenter la variable indépendante (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle est la caractéristique principale d'une valeur aberrante ?

<p>Elle est significativement différente des autres valeurs (C)</p> Signup and view all the answers

Qu'est-ce que l'analyse en composantes principales (ACP) permet d'analyser ?

<p>Les différences entre les individus en fonction des variables (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle méthode d’analyse est utilisée pour croiser deux variables qualitatives ?

<p>Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de la classification automatique des individus ?

<p>Chercher des ressemblances entre les individus (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle méthode est appropriée pour une analyse impliquant des variables quantitatives et une variable qualitative ?

<p>Analyse Factorielle Discriminante (AFD) (C)</p> Signup and view all the answers

Parmi les méthodes suivantes, laquelle concerne les variables qualitatives uniquement ?

<p>Analyse des Correspondances Multiples (ACM) (C)</p> Signup and view all the answers

Comment peut-on définir l'analyse factorielle discriminante (AFD) ?

<p>Une technique permettant d'expliquer les différences entre les individus (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le but principal de l'analyse multidimensionnelle des données ?

<p>Trouver des corrélations entre les individus (D)</p> Signup and view all the answers

Qu'est-ce qu'une variable qualitative dans le contexte de l'analyse de données ?

<p>Un type de données qui peut être rangé par catégorie (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de l'analyse en composantes principales (ACP) ?

<p>Diminuer le nombre de dimensions tout en conservant les distances entre les individus (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles sont les caractéristiques des variables utilisées dans l'ACP ?

<p>Variables quantitatives continues (A)</p> Signup and view all the answers

Pourquoi l'ACP est-elle utile lorsque le nombre de variables est très grand ?

<p>Elle aide à réduire la dimensionnalité tout en conservant l'information essentielle (D)</p> Signup and view all the answers

Comment les valeurs propres sont-elles utilisées dans l'ACP ?

<p>Elles correspondent aux inerties des axes principaux (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle des vecteurs propres dans l'analyse en composantes principales ?

<p>Ils réduisent la dimensionnalité des données (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles informations peut-on obtenir grâce à l'ACP concernant les variables ?

<p>Les corrélations et les liens entre les variables (A)</p> Signup and view all the answers

Quel résultat indique que l'ACP a réussi à représenter des données complexes ?

<p>La conservation des distances entre les individus (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles valeurs sont corrigées pour identifier les axes principaux dans l'ACP ?

<p>Les valeurs propres (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de la visualisation de l'information ?

<p>Produire des représentations visuelles pour renforcer la cognition (A)</p> Signup and view all the answers

Dans quel contexte la visualisation des données est-elle fréquemment utilisée ?

<p>Dans le contrôle de la circulation automobile (D)</p> Signup and view all the answers

Qu'est-ce que la visualisation interactive de données permet à l'observateur ?

<p>D'acquérir des connaissances sur les relations de cause à effet (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle affirmation est correcte concernant les représentations visuelles des données ?

<p>Elles aident à faire ressortir la structure interne des données (C)</p> Signup and view all the answers

Parmi les exemples suivants, lequel n'est pas une application de la visualisation des données ?

<p>Jardins botaniques (D)</p> Signup and view all the answers

Quel type de données la visualisation visera principalement à représenter ?

<p>Des données abstraites (D)</p> Signup and view all the answers

Quels outils peuvent être utilisés pour la visualisation des données ?

<p>Des logiciels de visualisation graphique (B)</p> Signup and view all the answers

La visualisation des données contribue principalement à quoi dans le processus décisionnel ?

<p>À l'interprétation rapide des informations (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est le principal objectif de la visualisation des données?

<p>Aider à la compréhension et à l'analyse des données (B)</p> Signup and view all the answers

Quels types de visualisation peut-on utiliser dans un système de BI?

<p>Graphiques en barres, diagrammes circulaires, cartes (C)</p> Signup and view all the answers

Quel élément est essentiel dans l'architecture d'un système de BI?

<p>Un data lake (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle méthode est utilisée pour préparer les données dans un système de BI?

<p>Standardisation des formats (D)</p> Signup and view all the answers

Quel type de données est généralement intégré dans un entrepôt de données?

<p>Données historiques et structurées (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle d'un Hub Data dans une architecture de BI?

<p>Faciliter l'intégration et la gestion des données (A)</p> Signup and view all the answers

Quels principaux moyens de visualisation des données sont mentionnés?

<p>Tableaux, graphiques et cartes (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle étape n'est PAS typiquement associée à l'architecture d'un système de BI?

<p>Production de hardware (B)</p> Signup and view all the answers

Quels types de données permettent de réaliser des calculs?

<p>Données quantitatives (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle caractéristique définit un point dans la visualisation des données?

<p>Il représente une position sans longueur ou surface. (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles données sont considérées comme catégorielles?

<p>Nom des fruits. (B)</p> Signup and view all the answers

Quel type de graphique est adapté pour représenter des données ordonnées?

<p>Diagramme à barres (A)</p> Signup and view all the answers

Comment une ligne est-elle définie dans la visualisation des données?

<p>Elle a une longueur mesurable mais pas d'aire. (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle propriété est commune aux données ordonnées?

<p>Elles peuvent être classées mais pas mesurées. (A)</p> Signup and view all the answers

Quel mot décrit le mieux les données quantitatives?

<p>Mesurable (D)</p> Signup and view all the answers

Quel type de données peut être utilisé pour effectuer des analyses statistiques avancées?

<p>Données quantitatives (C)</p> Signup and view all the answers

Quel élément est essentiel pour présenter des données de manière efficace ?

<p>Une présentation bien conçue (B)</p> Signup and view all the answers

Dans quel contexte le storytelling peut-il être utilisé ?

<p>Lors d’une campagne de crowdfunding (C)</p> Signup and view all the answers

Quel type de visualisation se concentre sur des résultats scientifiques ?

<p>Visualisation scientifique (C)</p> Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui n'est pas une caractéristique de la visualisation des données ?

<p>Utilisation d'un grand nombre de couleurs (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le principal objectif de la cartographie dans la visualisation des données ?

<p>Montrer des faits et événements géographiques (A)</p> Signup and view all the answers

Quel aspect est le moins important lors de la présentation des données ?

<p>Inclure des graphismes sophistiqués (B)</p> Signup and view all the answers

Quel type de visualisation est utilisé pour représenter des résultats dans une recherche scientifique ?

<p>Visualisation scientifique (B)</p> Signup and view all the answers

À quoi sert principalement le storytelling dans un contexte commercial ?

<p>À raconter une histoire engageante pour capter l'audience (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal du langage M dans le traitement des données?

<p>Éliminer les lignes et colonnes inutiles (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle structure est essentielle dans une requête M?

<p>Les instructions 'let' et 'in' (C)</p> Signup and view all the answers

Pourquoi le langage M est-il considéré comme complexe?

<p>Il est préférable d'utiliser le ruban de Power Query pour les opérations (B)</p> Signup and view all the answers

Quelles opérations le langage M facilite-t-il lors de l'importation de données?

<p>Transformer et extraire le texte facilement (C)</p> Signup and view all the answers

Quel avantage le langage M apporte-t-il aux rapports d'analyse de données?

<p>Améliorer la performance des rapports (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de DAX dans le contexte de Power BI ?

<p>Analyser et visualiser les données (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle assertion est correcte concernant la syntaxe DAX lors de la création d'une mesure ?

<p>Le signe égale indique le début de la mesure (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle du langage M dans le processus ETL ?

<p>Il automatise l'exportation, la transformation et le chargement des données. (A)</p> Signup and view all the answers

Lors de l'utilisation de DAX, quel est un prérequis important ?

<p>Un bon modèle de données (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle est une caractéristique importante des systèmes de Business Intelligence à travers le langage M ?

<p>Il fournit une solution unique pour l'intégration des données de différentes sources. (B)</p> Signup and view all the answers

Quel type d'opération DAX permet d'ajouter toutes les valeurs d'une colonne spécifique ?

<p>Mesure (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est l’objectif principal du processus d’extraction dans l’ETL ?

<p>Extraire des données de différentes sources. (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'utilité des fonctions DAX dans Power BI ?

<p>Pour faciliter l'aggrégation des données (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles données sont gérées par le langage M lors de leur transformation ?

<p>Des données adaptées aux besoins d’analyse. (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle de la cardinalité lors de la modélisation des données dans Power BI ?

<p>Définir les relations entre tables (C)</p> Signup and view all the answers

Dans quel contexte la visualisation des données est-elle essentielle dans Power BI ?

<p>Pour communiquer des insights à travers des graphiques et tableaux (C)</p> Signup and view all the answers

Quel type de valeur peut être considéré comme une mesure dans un entrepôt de données ?

<p>Le revenue total des ventes. (B)</p> Signup and view all the answers

Quel type de sources Power BI peut il utiliser pour l'extraction des données ?

<p>Des fichiers CSV, Excel et des bases de données (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle étape suit l'importation des données dans le processus ETL ?

<p>La transformation des données. (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le principal usage du langage M dans Power Query ?

<p>Faciliter l'intégration ETL de diverses sources de données. (B)</p> Signup and view all the answers

Pourquoi est-il crucial de transformer les données lors de leur chargement dans un système de BI ?

<p>Pour s'assurer que les données soient compatibles avec les outils analytiques. (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle fonction DAX est utilisée pour effectuer une division tout en gérant les erreurs de division par zéro?

<p>DIVIDE (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle est la différence principale entre SUM et SUMX en DAX?

<p>SUMX nécessite une table comme premier argument. (D)</p> Signup and view all the answers

La fonction RELATED est utilisée pour obtenir une valeur d'une autre table. Que doit-on spécifier pour son utilisation?

<p>Une colonne unique (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'effet de la fonction RELATEDTABLE dans DAX?

<p>Elle évalue une expression dans un contexte modifié. (B)</p> Signup and view all the answers

Pour quoi la fonction SUMX est-elle couramment utilisée dans les modèles DAX?

<p>Pour somme les résultats d'une expression sur chaque ligne. (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle principal des colonnes calculées en DAX ?

<p>Elles segmentent et filtrent des valeurs pour chaque ligne. (B)</p> Signup and view all the answers

Quel élément est nécessaire pour créer une nouvelle mesure en DAX ?

<p>Le nom de la mesure et la fonction appropriée. (D)</p> Signup and view all the answers

La fonction CALENDARAUTO retourne quoi ?

<p>Une table avec une seule colonne appelée 'Date'. (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle fonction DAX est utilisée pour créer une table de date ?

<p>Calendar. (A)</p> Signup and view all the answers

Quel type de calcul est le plus adapté pour des indicateurs complexes en DAX ?

<p>Mesures calculées. (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles fonctions font partie des fonctions DAX standard ?

<p>Fonctions de filtrage et de relation. (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'effet principal de la fonction DATE en DAX ?

<p>Elle retourne la date au format Datetime. (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est un attribut essentiel des expressions DAX pour les colonnes ?

<p>Elles nécessitent un nom et une fonction ou expression. (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est le résultat de l'utilisation de la fonction ALL dans DAX ?

<p>Retourne toutes les lignes d'une table (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle est la fonction utilisée pour créer un sous-ensemble d'une table dans DAX ?

<p>FILTER (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle fonction DAX doit être utilisée en complément d'autres fonctions pour être efficace ?

<p>FILTER (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de la fonction IF dans DAX ?

<p>Vérifier une condition et retourner un résultat prédéfini (B)</p> Signup and view all the answers

Dans quelle situation utiliserait-on la fonction SWITCH en DAX ?

<p>Pour évaluer une expression par rapport à plusieurs valeurs possibles (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle fonction dans DAX est conçu pour retourner le classement d’un nombre dans une liste ?

<p>RANKX (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'effet de la fonction RANKX sur les données ?

<p>Elle retourne un classement basé sur un critère (D)</p> Signup and view all the answers

Que fait la fonction CALCULATE dans l'exemple donné ?

<p>Filtre les données pour calculer la quantité de ventes (B)</p> Signup and view all the answers

Quels éléments doivent être pris en compte pour le pilotage d'une entreprise ?

<p>Les cycles conception/fabrication, l'orientation client et l'internationalisation (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de l'informatique décisionnelle dans une entreprise ?

<p>Anticiper les besoins des clients et évaluer la performance (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle affirmation est correcte concernant les systèmes OLTP ?

<p>Ils permettent des processus de traitement en temps réel. (B)</p> Signup and view all the answers

Quelles données une entreprise doit-elle contrôler pour assurer l'intégrité de ses flux de gestion ?

<p>Toutes les données pertinentes concernant l'organisation (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle est une caractéristique essentielle des processus de pilotage dans une entreprise orientée client ?

<p>Une compréhension profonde des besoins des clients (D)</p> Signup and view all the answers

Quels éléments sont typiques des cycles de conception/fabrication dans des entreprises modernes ?

<p>Une flexibilité et une rapidité accrues (A)</p> Signup and view all the answers

Dans le contexte du pilotage d’une entreprise, à quoi fait référence l’internationalisation ?

<p>À l’ouverture de nouveaux marchés à l'étranger (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est un enjeu essentiel du pilotage d’entreprise en matière de qualité des flux de gestion ?

<p>Assurer la conformité aux normes et réglementations (D)</p> Signup and view all the answers

Quelles fonctions de l'entreprise sont généralement supportées par l'informatique décisionnelle ?

<p>Toutes les fonctions de l'entreprise (A)</p> Signup and view all the answers

Quels processus sont typiquement associés à l'OLTP ?

<p>Mise à jour de données précises (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal lorsqu'on passe de l'OLTP à l'OLAP ?

<p>Accéder aux données historiques (A)</p> Signup and view all the answers

En quoi consiste l'intelligence économique par rapport à la business intelligence ?

<p>Elle inclut des actions de recherche et de distribution d'information (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est un aspect crucial des données dans un système OLTP ?

<p>Les données doivent être précises et à jour (D)</p> Signup and view all the answers

Quelle caractéristique n'est pas associée à l'analyse OLAP ?

<p>Concentration sur de petites transactions (B)</p> Signup and view all the answers

Quel type de données est le plus souvent utilisé dans l'informatique décisionnelle ?

<p>Données historiques (A)</p> Signup and view all the answers

Quels systèmes de bases de données relationnelles sont mentionnés ?

<p>Oracle et DB2 (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle est la portée des décisions stratégiques dans une organisation ?

<p>Long terme avec un impact majeur (D)</p> Signup and view all the answers

Quel niveau de décision est facilement réversible ?

<p>Opérationnelle (B)</p> Signup and view all the answers

Comment peut-on définir une donnée selon le Larousse ?

<p>Comme une représentation conventionnelle d'une information (B)</p> Signup and view all the answers

Quel terme désigne la donnée organisée de manière utile pour les utilisateurs ?

<p>Information (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'aspect principal du processus d'informatique décisionnelle ?

<p>Exploiter les technologies et utilisateurs pour des décisions (C)</p> Signup and view all the answers

Qui définit la connaissance comme une compréhension acquise par l'expérience ?

<p>Montarnal (C)</p> Signup and view all the answers

Quel type de décisions soutient les décisions stratégiques ?

<p>Tactique (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle est la principale caractéristique des décisions tactiques ?

<p>Impact modéré sur l'organisation et réversibles (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle principal de l'informatique décisionnelle pour les entreprises?

<p>Améliorer l'orientation et les performances de l'entreprise. (B)</p> Signup and view all the answers

Quelles données sont considérées comme des faits selon la modélisation des entrepôts de données?

<p>Des statistiques de vente. (B)</p> Signup and view all the answers

Pourquoi est-il important d'utiliser l'informatique décisionnelle pour prendre des mesures?

<p>Pour analyser les données en continu et améliorer les performances. (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle caractéristique est essentielle dans la gestion des connaissances lors de l'utilisation de l'informatique décisionnelle?

<p>Transformez les données en informations exploitables. (A)</p> Signup and view all the answers

Quels types d'opportunités peuvent être trouvés grâce à l'informatique décisionnelle?

<p>Nouvelles branches d'activité. (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle est une des principales utilisations des données dans l'informatique décisionnelle?

<p>Analyser les performances passées. (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'effet de l'analyse continue des données sur les entreprises?

<p>Améliorer les performances à court et long termes. (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est un rôle essentiel de l'informatique décisionnelle dans les entreprises ?

<p>Améliorer la compréhension des comportements clients (A)</p> Signup and view all the answers

Quel fait sur l'eau peut être dérivé des données fournies sur les températures?

<p>L'eau boue à 100°. (D)</p> Signup and view all the answers

Comment le Web influence-t-il l'utilisation de l'informatique décisionnelle ?

<p>Il facilite la compréhension des clients grâce à l'analyse des données (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle profession est associée à la gestion des données dans un environnement de BI ?

<p>Data Ingénieur (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est un avantage de combiner les données Web et traditionnelles ?

<p>Cela offre une vue plus complète des clients (A)</p> Signup and view all the answers

Quelle affirmation caractérise le mieux l'impact d'Internet sur l'informatique décisionnelle ?

<p>Les données des clients deviennent plus accessibles et analytiques (D)</p> Signup and view all the answers

En quoi l'informatique décisionnelle est-elle essentielle pour l'optimisation des plans marketing ?

<p>Elle aide à cibler de nouveaux clients avec précision (A)</p> Signup and view all the answers

Quel facteur n'est pas soutenu par l'utilisation d'Internet sans fil dans l'informatique décisionnelle ?

<p>La position des clients est anonyme (A)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal d'un Data Analyste dans le contexte de la BI ?

<p>Analyser les données pour obtenir des insights (D)</p> Signup and view all the answers

Quels sont les principaux composants du système BI ?

<p>Ingestion, stockage, préparation et visualisation (B)</p> Signup and view all the answers

Quelle est l'étape qui précède la préparation des données dans le système BI ?

<p>Ingestion (A)</p> Signup and view all the answers

Qu'est-ce qu'un hub de données ?

<p>Une plateforme permettant la centralisation et l'intégration des données (C)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de la visualisation dans un système BI ?

<p>Simplifier la communication des données aux décideurs (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est un avantage d’un entrepôt de données par rapport à d'autres systèmes de stockage ?

<p>Optimisation pour des analyses historiques et des comparaisons (D)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle principal de la gestion des données de référence (MDM) ?

<p>Centraliser et améliorer la qualité des données de référence (C)</p> Signup and view all the answers

Quelle affirmation est correcte concernant l'agent collecteur dans un système BI ?

<p>Il assure la collecte des données à partir de différentes sources (B)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Qu'est-ce que l'informatique décisionnelle (BI) ?

L'informatique décisionnelle (BI) est un domaine qui utilise des données pour aider les entreprises à prendre des décisions meilleures et plus éclairées.

Système BI

Un système BI est un ensemble de composants qui collectent, stockent, traitent et présentent des données pour aider les entreprises à prendre des décisions.

Ingestion de données

L'ingestion de données est le processus de collecte et d'acquisition de données à partir de différentes sources.

Entrepôt de données

L'entrepôt de données est un système de stockage central où toutes les données d'une entreprise sont stockées et organisées.

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Stockage de données

Le stockage de données est le processus de sauvegarde et de gestion des données dans l'entrepôt de données.

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Préparation des données

La préparation des données comprend le nettoyage, la transformation et la préparation des données pour l'analyse.

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Modèles de données

Les modèles de données définissent la structure et les relations entre les données dans l'entrepôt de données.

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Visualisation des données

La visualisation des données est le processus de présentation des données sous forme de graphiques, tableaux et autres représentations visuelles.

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Collecte de données

Rassembler des données de diverses sources, comme des bases de données relationnelles, des fichiers plats, des services web, des capteurs IoT, etc.

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Transformation des données

Nettoyer, normaliser et enrichir les données pour les rendre cohérentes et prêtes pour l'analyse.

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Chargement des données

Importer les données transformées dans un entrepôt de données ou un autre système de stockage de BI.

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ETL (Extraction, Transformation, Chargement)

Des outils qui facilitent l'extraction, la transformation et le chargement des données à partir de diverses sources.

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Pipelines de données

Des plateformes qui permettent de construire et d'exécuter des processus d'ingestion de données.

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Outils d'intégration de données

Des outils qui permettent de connecter et d'intégrer des sources de données différentes.

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Exemples d' outils d’ingestion des données

Des outils populaires pour l'ingestion des données, tels que Talend, Informatica, Apache Nifi.

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Qu'est-ce qu'un data hub ?

Un data hub est une architecture de gestion de données centralisée qui permet de partager et de distribuer les données entre différents systèmes et utilisateurs.

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Quelle est la principale caractéristique d'un data hub ?

Un data hub permet de centraliser toutes les données provenant de différentes sources, rendant ces données accessibles à tous les systèmes et utilisateurs autorisés.

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Comment un data hub intègre-t-il les données ?

Un data hub utilise des connecteurs et des interfaces standards pour intégrer les données provenant de différentes sources, comme les bases de données, les applications et les services web.

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Que fait un data hub pour améliorer la qualité des données ?

Un data hub améliore la qualité des données en appliquant des règles de validation, de nettoyage et de normalisation.

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Que signifie MDM ?

La Master Data Management (MDM) est une approche méthodologique qui permet de gérer de manière cohérente et uniforme les données de référence essentielles à l'entreprise.

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Quelle est la fonction principale de la MDM ?

La MDM gère les données de référence comme les informations sur les clients, les produits, les fournisseurs, les employés et autres entités importantes.

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Quel est l'objectif principal de la MDM ?

La MDM vise à garantir la cohérence et l'uniformité des données de référence dans toute l'entreprise.

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Pourquoi la MDM est-elle importante pour les entreprises ?

La MDM est une approche essentielle pour assurer la qualité des données et améliorer la prise de décision dans l'entreprise.

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OLAP

L'analyse OLAP (Online Analytical Processing) est une méthode de traitement des données conçue pour les analyses multicritères et multidimensionnelles. Elle permet d'explorer les données sous différents angles et de les analyser en fonction de divers axes de classification.

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Modélisation multidimensionnelle

La modélisation multidimensionnelle est une approche qui représente les données sous la forme de cubes, où chaque dimension représente un attribut différent. Cela permet d'explorer les données selon différentes perspectives, comme l'analyse des ventes par produit, région et période.

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Dimension

Une dimension représente un axe d'analyse des données. Elle permet de voir les données sous différents angles.

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Mesure

Une mesure représente une valeur numérique que l'on peut analyser. Elle reflète l'activité mesurée.

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Fait

Un fait rassemble différentes mesures pour un même événement. Il représente l'objet central de l'analyse.

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Schéma étoile

Un schéma étoile est une structure de données utilisée pour stocker les données dans un entrepôt de données. Un fait est au centre, et des dimensions autour.

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Modélisation dimensionnelle

La modélisation dimensionnelle est une technique de modélisation de données qui organise les données en faits et dimensions. Cela permet de créer des rapports et analyses plus efficaces.

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Modélisation dimensionnelle

La modélisation dimensionnelle est une technique de modélisation de données qui organise les données en faits et dimensions. Cela permet de créer des rapports et analyses plus efficaces.

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Paramètres d'une dimension

Les paramètres d'une dimension sont les informations utilisées pour observer une activité sous différents angles.

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Hiérarchie de dimension

Une hiérarchie de dimension organise les paramètres d'une dimension en niveaux de détail.

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Niveaux hiérarchiques d'une dimension

Les niveaux hiérarchiques d'une dimension permettent d'analyser des données à différents degrés de granularité.

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De la table au cube

La table est une représentation de données en forme de tableau, tandis que le cube est une représentation multidimensionnelle de données.

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Business Intelligence (BI)

Un système d'information qui utilise des données pour aider une organisation à prendre des décisions plus éclairées.

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Cube de données

Un cube de données est une structure de données multidimensionnelle qui représente les mesures et les dimensions d'un dataset. Il permet de visualiser les données sous différents angles et de répondre à des questions complexes.

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Stratégies d’implantation d’un entrepôt de données

Une stratégie d'implantation d'un entrepôt de données est un plan pour concevoir, développer et déployer un système capable de stocker, gérer et analyser les données d'une entreprise.

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Schéma en étoile

Le schéma en étoile est une structure de données pour un entrepôt de données, où les informations sont organisées de manière centralisée avec un fait central et des dimensions autour.

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Schéma en flocon

Le schéma en flocon est une variante du schéma en étoile, où les dimensions sont décomposées en tables pour une meilleure granularité et une meilleure gestion des données.

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Schéma en constellation

Le schéma en constellation est une structure de données où les dimensions sont séparées des faits et peuvent être partagées entre plusieurs faits, offrant une grande flexibilité pour l'analyse.

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Architecture globale d’un système BI

L'architecture globale d'un système BI comprend les étapes de l'ingestion, du stockage, de la préparation, de la modélisation et de la visualisation des données.

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Data Lake

Un Data Lake est un système de stockage de données non structurées ou semi-structurées, permettant de stocker des données brutes avec des informations contextuelles avant le traitement

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Paramètre de dimension

Un paramètre d'une dimension qui représente un attribut, ce qui permet de segmenter ou catégoriser les données.

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Vision multidimensionnelle de l'analyse

Une vue de l'analyse qui considère le sujet d'analyse comme un point dans l'espace multidimensionnel.

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Analyse multidimensionnelle

Les faits sont analysés selon les dimensions qui les caractérisent. Ces dimensions sont hiérarchisées pour permettre une analyse à différents niveaux de détail dans la hiérarchie de dimension.

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Niveaux hiérarchiques

Les niveaux hiérarchiques permettent d’analyser les données à différents degrés de granularité. On peut regarder les données au niveau le plus bas, comme le jour d’une vente, ou alors au niveau le plus haut, comme l’année d’une vente.

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Stratégie ROLAP

Une stratégie d'implantation d'un entrepôt de données utilisant un SGBD relationnel, adapté pour répondre aux besoins des ED.

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Stratégie MOLAP

Une stratégie d'implantation d'un entrepôt de données utilisant un SGBD multidimensionnel, optimisé pour stocker des données avec plusieurs dimensions.

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Stratégie HOLAP

Une stratégie d'implantation d'un entrepôt de données combinant les avantages des systèmes ROLAP et MOLAP.

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Table des faits

Une table qui stocke les mesures qui sont au cœur de l'analyse, comme les ventes ou les résultats.

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Table de dimensions

Une table qui contient des attributs qui décrivent les faits, permettant de les segmenter et de les analyser selon différents angles, comme la date, le lieu ou la catégorie.

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Informatique décisionnelle (BI)

L'ensemble des processus qui permettent de collecter, de stocker, de traiter et de présenter les données pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et plus stratégiques.

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Qu'est-ce qu'un indicateur ?

Un indicateur est une information chiffrée qui sert à évaluer une performance selon un critère précis.

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Architecture d'un système BI

Un système BI est composé de plusieurs éléments qui travaillent ensemble pour collecter, stocker, traiter et présenter des données pour aider à la prise de décision.

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Qu'est-ce qu'un Data Lake ?

Un Data Lake est un espace de stockage de données non structurées ou semi-structurées. Il permet de stocker des données brutes avec des informations contextuelles.

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Qu'est-ce que la MDM ?

La Master Data Management (MDM) est une approche méthodologique qui permet de gérer de manière cohérente et uniforme les données de référence essentielles à l'entreprise.

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Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un système de stockage central où toutes les données d'une entreprise sont stockées et organisées pour l'analyse.

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Qu'est-ce que l'OLAP ?

L'OLAP (Online Analytical Processing) est une méthode de traitement des données conçue pour l'analyse multicritères et multidimensionnelle.

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Qu'est-ce que la modélisation dimensionnelle ?

La modélisation dimensionnelle est une technique de modélisation de données qui organise les données en faits et dimensions pour faciliter l'analyse.

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Tableau de bord (Dashboard)

Un tableau de bord est un outil visuel qui présente des données clés et des indicateurs pertinents pour aider à la prise de décision.

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Quantité limitée d'informations

Un tableau de bord efficace doit présenter un nombre limité d'informations essentielles.

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Indicateurs clairs et compréhensibles

L'utilisation d'indicateurs clairs et faciles à comprendre maximise la compréhension et l'utilisation du tableau de bord.

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Facile à lire

Un tableau de bord doit être facile à lire et à naviguer pour faciliter son utilisation.

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Plateforme BI

La plateforme BI est composée d'outils qui permettent de collecter, de stocker, de préparer et de présenter des données.

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Choisir une plateforme BI

Le choix de la plateforme BI dépend du contexte du projet, des besoins spécifiques et des critères d'évaluation.

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Fonctionnement d'une plateforme BI

Les étapes clés de la gestion des données dans une plateforme BI incluent le chargement des données, la création de tables et de mesures, et la création de tableaux de bord ou de rapports.

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Le décideur transformé en pilote

La transformation du décideur en pilote est due à l'accélération du changement, l'augmentation des exigences de performance, la complexification des processus et la multiplication des exigences transversales.

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La gouvernance impose la transparence

La gouvernance exige la transparence pour assurer la rationalité et l'équité des décisions, renforcer les partenariats, garantir la redevabilité des responsables et l'imputabilité des situations.

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Choisir les bons indicateurs

Il est crucial de choisir les bons indicateurs, car tous les aspects ne sont pas mesurables et certains sont inutiles à mesurer. Identifiez la valeur ajoutée de la mesure et son rapport coût/avantage/durée.

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Types d'indicateurs

Les indicateurs d'activité mesurent les ressources utilisées, tandis que les indicateurs de réalisation mesurent le résultat de l'action. Les indicateurs de résultat évaluent l'avantage immédiat, les indicateurs d'impact analysent les effets indirects, et les indicateurs de contexte décrivent l'environnement.

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Importance des données fiables

Les données doivent être fiables et pertinentes pour être utiles. Les indicateurs pertinents fournissent des informations exploitables pour la prise de décisions.

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Qu'est-ce que l'analyse exploratoire des données (AED) ?

L'analyse exploratoire des données (AED) consiste à analyser des données pour découvrir des tendances, des relations et des informations cachées. Elle est utilisée pour découvrir les données, générer des hypothèses et identifier les opportunités.

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Quel est le rôle de l'analyse exploratoire des données (AED) dans une analyse de données ?

L'AED est une étape préliminaire dans une démarche d'analyse de données. Elle permet d'explorer les données et de générer des hypothèses qui pourront être testées ensuite.

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Quelles sont les méthodes d'analyse exploratoire des données (AED) ?

Les méthodes d'analyse exploratoire des données (AED) incluent la visualisation de données, l'identification des valeurs aberrantes, la recherche de relations entre les variables et l'analyse des tendances.

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Quel avantage l'analyse exploratoire des données (AED) offre-t-elle ?

L'analyse exploratoire des données (AED) permet de découvrir des tendances et des informations cachées dans les données. Cette information peut être utilisée pour prendre des décisions éclairées.

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Pourquoi l'analyse exploratoire des données (AED) est-elle importante ?

L'analyse exploratoire des données (AED) est une étape importante dans n'importe quel projet d'analyse de données. Elle aide à comprendre les données et à identifier les opportunités.

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Qu'est-ce que l'analyse confirmatoire des données (ACD) ?

L'analyse confirmatoire des données (ACD) vise à vérifier des hypothèses spécifiques et à quantifier les relations entre les variables. Elle est utilisée pour évaluer des modèles et des théories.

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Comment l'analyse exploratoire des données (AED) diffère-t-elle de l'analyse confirmatoire des données (ACD) ?

L'AED est utilisée pour explorer les données et générer des hypothèses tandis que l'ACD est utilisée pour tester ces hypothèses et quantifier les relations.

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Expliquez le processus d'analyse exploratoire des données (AED).

L'analyse exploratoire des données (AED) est un processus itératif qui implique l'exploration des données à la recherche de tendances et d'informations cachées. Elle peut être utilisée pour découvrir les données, générer des hypothèses et identifier les opportunités.

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Comment l'analyse de données peut-elle être conduite ?

L'analyse de données peut être conduite en fonction des individus, en cherchant des ressemblances entre eux basées sur les valeurs des variables, ou en fonction des variables, en identifiant celles qui expliquent le mieux les différences entre les individus.

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Quelles méthodes d'analyse exploratoires existent ?

L'analyse en composantes principales (ACP) est utilisée pour analyser des variables quantitatives continues, tandis que l'analyse factorielle discriminante (AFD) combine des variables quantitatives avec une variable qualitative. L'analyse factorielle des correspondances (AFC) analyse le croisement de deux variables nominales, tandis que l'analyse des correspondances multiples (ACM) traite un ensemble de variables qualitatives.

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Qu'est-ce que l'analyse en composantes principales ?

L'analyse en composantes principales (ACP) est une technique statistique qui permet de réduire la dimensionnalité d'un ensemble de données en identifiant les axes principaux de variation.

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Qu'est-ce que l'analyse factorielle discriminante ?

L'analyse factorielle discriminante (AFD) est une technique statistique qui permet de classer des individus en groupes distincts en fonction de leurs valeurs sur un ensemble de variables.

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Qu'est-ce que l'analyse factorielle des correspondances ?

L'analyse factorielle des correspondances (AFC) est une technique statistique qui permet d'analyser des tableaux de contingence, en recherchant les relations entre les lignes et les colonnes.

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Qu'est-ce que l'analyse des correspondances multiples ?

L'analyse des correspondances multiples (ACM) est une technique statistique qui permet d'analyser des données qualitatives, en identifiant les dimensions principales de variation.

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Quel est le but de l'analyse exploratoire des données ?

Le but de l'analyse exploratoire des données est de découvrir des relations cachées, de synthétiser l'information et de s'approprier les données.

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Que signifie synthétiser l'information ?

Synthétiser l'information consiste à résumer les données en un ensemble d'informations concises et significatives.

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Médiane

Il représente la valeur centrale du graphique, avec autant de valeurs au-dessus qu'en dessous.

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Quartiles

Les bords du rectangle sur un diagramme en boîte, ils divisent les données en quart.

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Minimum et Maximum

Les extrémités des 'moustaches' d'un diagramme en boîte, calculées en utilisant la distance interquartile.

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Diagramme en boîte (Boxplot)

Un outil visuel qui représente la distribution et la dispersion des données.

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Nuage de points

Un graphique utilisé pour explorer la relation entre deux variables numériques, montrant la tendance et la corrélation.

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Écart type

La mesure de la dispersion des données autour de la moyenne.

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Valeur aberrante

Le point qui est significativement différent des autres points dans un ensemble de données.

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Étendue

Une mesure qui résume l'étendue de toutes les valeurs dans un ensemble de données.

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Qu'est-ce que l'analyse factorielle des correspondances (AFC) ?

L'analyse factorielle des correspondances (AFC) est une méthode statistique qui permet de représenter des données qualitatives (catégorielles) dans un espace multidimensionnel. Elle permet de visualiser les relations entre les individus et les catégories de variables, en mettant en évidence les proximités et les oppositions.

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Quel est le but de l'AFC ?

L'AFC permet de réduire des données (tableaux de contingence) en un nombre plus faible de dimensions, tout en conservant les informations importantes.

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Comment l'AFC visualise-t-elle les relations entre les individus et les variables ?

L'AFC représente les individus et les variables sous forme de points dans un espace multidimensionnel. La proximité entre les points indique une corrélation entre les individus et les catégories de variables.

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Comment l'AFC prend-elle en compte les distances entre les individus ?

L'AFC prend en compte les distances entre les individus, en s'assurant que les individus similaires sont regroupés. Elle privilégie les dimensions les plus variables pour une meilleure représentation des données.

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Quel est l'avantage de l'AFC pour l'analyse qualitative ?

L'AFC permet d'introduire une dimension qualitative dans l'analyse. On peut par exemple analyser la satisfaction des clients en fonction de leur âge, de leur sexe ou de leur lieu de résidence.

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Qu'est-ce que l'Analyse en Composantes Principales (ACP) ?

L'ACP réduit la dimensionnalité d'un ensemble de données en trouvant de nouvelles dimensions (composantes principales) qui capturent le plus de variabilité possible.

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Quels types de variables utilise l'ACP ?

L'ACP utilise des variables quantitatives continues, ce qui signifie que les données doivent être numériques et peuvent prendre des valeurs sur un continuum.

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Que révèle l'ACP sur les variables ?

L'ACP identifie les corrélations entre les variables, c'est-à-dire les relations étroites entre elles. Elle révèle également les liens qui unissent les variables et comment elles varient ensemble.

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Quand l'ACP est-elle utile ?

L'ACP est particulièrement utile lorsqu'on a affaire à un grand nombre de variables, car elle permet de simplifier les données et de mieux comprendre les relations entre elles.

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Comment l'ACP identifie-t-elle les composantes principales ?

L'ACP calcule les valeurs propres, qui représentent la variance expliquée par chaque composante principale. Plus la valeur propre est grande, plus la composante capture de variabilité.

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Que sont les vecteurs propres en ACP ?

L'ACP calcule des vecteurs propres qui définissent la direction de chaque composante principale dans l'espace des variables d'origine.

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Comment l'ACP représente-t-elle les individus ?

La projection des individus sur les composantes principales permet de représenter la structure des individus en fonction de leurs différences.

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Quelle est l'importance de l'ACP ?

L'ACP est un outil puissant pour explorer et analyser des données multidimensionnelles, en permettant de réduire la dimensionnalité, d'identifier des corrélations et de visualiser les relations entre les individus.

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Données catégorielles

Les données catégorielles ne peuvent être que classées en groupes différents, par exemple, les fruits : pommes, bananes.

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Données ordonnées

Les données ordonnées peuvent être classées et comptées, mais elles ne peuvent pas être calculées. Par exemple, les classes : A, B.

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Données quantitatives

Les données quantitatives sont des valeurs mesurables et peuvent être calculées. Par exemple, les intervalles, les fractions.

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Points

Un point est un moyen de représenter un élément unique dans un graphique sans étendue ou surface.

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Lignes

Une ligne représente un changement ou une tendance, et sa longueur est significative.

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Diagramme en étoile

Un diagramme en étoile est une structure de données utilisée pour stocker des informations dans un entrepôt de données. Il comporte un fait central et des dimensions autour.

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Définition de la visualisation des données

La visualisation de l'information (InfoVis) utilise des représentations visuelles (interactives) de données abstraites pour améliorer la cognition et la perception humaine, ce qui permet à l'observateur de comprendre la structure des données et les liens de cause à effet.

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La visualisation des données est omniprésente

La visualisation des données est omniprésente dans notre vie quotidienne, des tableaux de bord de nos voitures aux centres de contrôle et à la recherche scientifique.

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Le but de la visualisation des données

La visualisation des données utilise des représentations visuelles pour rendre les données plus faciles à comprendre et à interpréter.

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La puissance de la visualisation des données

La visualisation des données transforme les données abstraites en informations visuelles, ce qui permet d'identifier des tendances, des relations et des informations cachées.

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Visualisation de données : excellence

Une visualisation de données est efficace et exemplaire lorsqu'elle présente des données intéressantes de manière claire et concise, en utilisant un design attrayant et pertinent.

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Storytelling

Le storytelling est l'art de raconter des histoires pour captiver l'attention et transmettre un message de manière engageante, parfois en utilisant des données.

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Cartographie

La cartographie utilise la représentation géographique pour visualiser des événements, des données ou des informations spatiales.

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Visualisation scientifique

La visualisation scientifique utilise des graphiques et des représentations visuelles pour présenter les résultats et les données scientifiques, facilitant la compréhension et l'interprétation.

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Visualisation d'information

La visualisation d'information utilise des représentations visuelles pour organiser, analyser et communiquer de l'information complexe, facilitant sa compréhension et son interprétation.

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Types de données

La visualisation de données peut être appliquée pour plusieurs types de données, dont les données scientifiques, les informations économiques et les données sociales.

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Objectif de la visualisation

La visualisation de données a pour but de rendre les informations plus faciles à comprendre et à interpréter, permettant une meilleure prise de décision.

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Utilisations de la visualisation

La visualisation de données peut être utilisée pour communiquer des informations, explorer des données et découvrir des tendances, générer des hypothèses et identifier les opportunités.

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Qu'est-ce que la visualisation des données ?

La visualisation des données consiste à présenter des informations complexes sous une forme facilement compréhensible, généralement à l'aide de graphiques, de tableaux et de cartes.

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Expliquez l'architecture globale d'un système BI.

L'architecture globale d'un système BI comprend plusieurs étapes, de l'ingestion des données brutes à leur visualisation. Elle décrit comment les données sont collectées, stockées, préparées et transformées avant d'être finalement présentées à l'utilisateur.

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Qu'est-ce que l'ingestion de données ?

L'ingestion de données est le processus de capture et d'acquisition de données à partir de diverses sources. Il s'agit de la première étape de la transformation des données brutes en informations exploitables.

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Quel est le rôle du stockage dans un système BI ?

Le stockage des données implique la sauvegarde et la gestion des données dans un système central, comme un entrepôt de données ou un Data Lake, afin de les rendre accessibles pour les analyses futures.

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Décrivez la préparation des données.

La préparation des données est le processus de nettoyage, de transformation et de préparation des données pour les rendre cohérentes et utilisables pour l'analyse. On corrige les erreurs, on transforme les données dans un format compatible et on supprime les éléments inutiles.

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À quoi sert la modélisation de données dans BI ?

La modélisation de données est un processus qui définit la structure et les relations entre les données. On crée des modèles pour organiser les données de manière logique et faciliter l'analyse.

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Quel est l'objectif de la visualisation des données ?

La visualisation des données présente des informations sous forme de graphiques, de tableaux et d'autres représentations visuelles. Cela permet de rendre les données plus faciles à comprendre et à interpréter.

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Expliquez ce qu'est un Data Lake.

Un Data Lake est un système de stockage de données non structurées ou semi-structurées provenant de diverses sources. Il permet de collecter et de conserver de grandes quantités de données brutes avant qu'elles ne soient traitées.

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Qu'est-ce que le langage M ?

Le langage M (pour Mash-up) est un outil ETL (Extraction, Transformation, Chargement) utilisé par Power Query (Excel et Power BI). Ce langage sert à automatiser l'importation de données depuis différentes sources, à transformer les données pour les rendre compatibles avec les analyses et à les charger dans des tables.

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Comment le langage M gère-t-il l'extraction de données ?

Le langage M automatise le processus d'exportation de données depuis diverses sources, comme des bases de données, fichiers plats, services web, etc., et les importe dans Excel ou Power BI.

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Quel est le rôle du langage M dans la transformation des données ?

Le langage M transforme les données importées en les nettoyant, structurant et normalisant pour les rendre compatibles avec les besoins d'analyse.

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Comment le langage M gère-t-il le chargement des données ?

Le langage M charge les données transformées dans des tables, qui sont ensuite utilisées pour créer le modèle de données et réaliser les analyses.

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En quoi le langage M est-il un outil ETL ?

Le langage M offre une solution ETL complète, permettant de gérer l'extraction, la transformation et le chargement des données, ce qui simplifie le processus d'analyse de données.

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Comment fonctionne la syntaxe du langage M ?

Le langage M utilise une syntaxe de type « let...in » pour définir des variables et exécuter des opérations.

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Quels sont les avantages d'utiliser le langage M ?

Le langage M permet d'éliminer des lignes et colonnes inutiles, d'importer des fichiers non structurés, de fusionner des détails et d'améliorer la performance des rapports.

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Quand est-il plus pertinent d'utiliser le ruban de Power Query au lieu du langage M ?

Le langage M peut être complexe, il est souvent plus efficace d'utiliser le ruban de Power Query pour effectuer des opérations de base.

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Quelle est la nature du langage M ?

Le langage M est conçu pour être un langage puissant et flexible, permettant une grande variété d'opérations sur les données.

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DAX (Data Analysis Expressions)

Langage de formules utilisé dans Power BI pour l'analyse et la modélisation de données. Fonctionne par l'intermédiaire de fonctions et permet d'agréger facilement les données.

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Fonctions DAX

Le code est tenu à l'intérieur de la fonction, ce qui permet de regrouper les opérations de manière logique.

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Nom de la mesure DAX

La première étape dans la création d'une mesure DAX consiste à définir le nom de la mesure.

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Signe égal (=) en DAX

Le signe égal indique que l'expression qui suit représente une mesure DAX.

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Table DAX

Une table DAX est un ensemble de données organisé en colonnes. Il peut s'agir d'une table de votre modèle de données Power BI.

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Colonne DAX

Une colonne DAX fait référence à une colonne spécifique dans une table DAX.

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Fonction SOMME DAX

Crée une nouvelle mesure en additionnant les valeurs d'une colonne donnée de la table.

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Mesure DAX

Une mesure DAX permet de calculer des résultats dynamiques basés sur des données, tels que les totaux, les moyennes ou les variations.

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Qu'est-ce qu'une mesure calculée ?

Utilisée pour calculer des pourcentages, des taux, des indicateurs complexes, etc.

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Fonction Calendar

Permet de créer une table de date.

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Fonction CALENDARAUTO

Retourne une table avec une seule colonne "Date" dont la plage est déterminée par les dates présentes dans le modèle.

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Fonction DATE

Retourne la date au format Datetime.

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Qu'est-ce qu'une colonne calculée ?

Permet de segmenter et de filtrer des valeurs ou de calculer pour chaque ligne une valeur.

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Quelles sont les fonctions date/heure en DAX ?

Utilisée pour manipuler des dates et des heures.

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Quelles sont les fonctions logiques en DAX ?

Utilisée pour manipuler des valeurs logiques.

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Quelles sont les fonctions mathématiques/statistiques en DAX ?

Utilisée pour réaliser des calculs mathématiques et statistiques.

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Fonction DIVIDE

La fonction DIVIDE effectue une division entre deux arguments, le numérateur et le dénominateur. Si le dénominateur est égal à 0, la fonction renvoie un « résultat alternatif » spécifié.

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Fonction SUM

La fonction SUM calcule la somme de tous les nombres présents dans une colonne spécifique.

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Fonction RELATED

La fonction RELATED retourne une valeur issue d'une autre table, en utilisant une relation entre les tables.

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Fonction RELATEDTABLE

La fonction RELATEDTABLE évalue une expression de table dans un contexte filtré spécifiquement. Elle permet de modifier le filtre appliqué à la table pour une analyse contextuelle.

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Fonction SUMX

SUMX calcule la somme d'une expression évaluée pour chaque ligne d'une table. Utilisée généralement avec RELATEDTABLE pour agréger des données provenant d'une autre table.

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Fonction ALL()

La fonction ALL() permet de récupérer toutes les lignes d’une table.

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Fonction FILTER()

La fonction FILTER() permet de filtrer les données d’une table en fonction de critères sélectionnés.

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Fonction IF()

La fonction IF() permet de tester une condition et de retourner un résultat différent selon que la condition est vraie ou fausse.

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Fonction SWITCH()

La fonction SWITCH() permet de comparer une expression à plusieurs valeurs et de retourner le résultat correspondant à la valeur qui correspond.

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Fonction RANKX()

La fonction RANKX() permet de classer les lignes d’une table en fonction d’une expression.

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Fonctions de filtrage DAX

Les fonctions de filtrage DAX permettent de restreindre les données d’une table en fonction de critères spécifiques.

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Fonctions logiques DAX

Les fonctions logiques DAX permettent d’effectuer des tests et de retourner des résultats en fonction de conditions logiques.

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Fonctions mathématiques/ statistiques DAX

Les fonctions mathématiques et statistiques DAX permettent d’effectuer des calculs et d’analyser des données numériques.

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Le pilotage d'une entreprise

Le pilotage d'une entreprise s'adapte à ses objectifs stratégiques. Il doit tenir compte de l'évolution du marché, des clients, des processus de production et de la distribution. La prise en compte de ces aspects devient essentielle pour la réussite de l'entreprise.

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OLTP (On line Transactionnal Processing)

Le traitement en ligne des données transactionnelles. Exemple: un commerçant utilise un logiciel pour enregistrer les ventes.

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Master Data Management (MDM)

La gestion de donnéess de référence essentielles à l'entreprise comme les clients, les produits et les fournisseurs. L'objectif est d'assurer la cohérence et la qualité de ces informations.

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Intelligence économique

L'intelligence économique se focalise sur la collecte et l'analyse d'informations provenant de sources externes pour obtenir un avantage concurrentiel. Il s'agit d'une approche plus large que la Business Intelligence.

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Business Intelligence

La Business Intelligence vise à utiliser les données internes d'une entreprise pour améliorer la prise de décision. Elle se concentre sur l'analyse de données pour identifier des tendances et les appliquer à des besoins commerciaux.

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Base de données relationnelle

Les bases de données relationnelles, comme Oracle ou DB2, stockent les données dans des tables avec des relations définies entre elles. Elles sont utilisées pour gérer des données structurées, ce qui est important pour l'OLTP et l'OLAP.

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Qu'est-ce que les données selon Rus (2002) ?

Des faits discrets et objectifs sur des événements.

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Qu'est-ce que l'information ?

Informations transformées et contextualisées, offrant un sens aux données brutes.

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Qu'est-ce que la connaissance ?

Connaissances acquises via l'analyse et la compréhension d'informations, permettant d'agir.

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Quel est l'objectif principal de l'informatique décisionnelle ?

L'informatique décisionnelle vise à améliorer les performances globales d'une entreprise en utilisant les données pour comprendre les performances.

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Comment l'informatique décisionnelle aide-t-elle à améliorer les performances ?

L'informatique décisionnelle aide les entreprises à analyser les données en continu et à adapter leurs actions pour améliorer les performances à court et long termes.

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Comment l'informatique décisionnelle aide-t-elle à trouver de nouvelles opportunités ?

L'informatique décisionnelle permet aux entreprises de trouver de nouvelles opportunités de croissance en analysant les données et en identifiant les tendances.

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Comment l'informatique décisionnelle permet-elle de s'adapter au changement ?

L'informatique décisionnelle permet aux entreprises de s'adapter rapidement à un environnement commercial en constante évolution en prenant des décisions éclairées basées sur l'analyse des données.

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Qu'est-ce que l'informatique décisionnelle ?

L'informatique décisionnelle est le processus qui consiste à exploiter tout le potentiel des technologies et des utilisateurs pour collecter et analyser des données qui seront ensuite utilisées par les organisations dans leurs processus stratégiques et leurs prises de décisions au quotidien.

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Niveaux de décision en BI

L'informatique décisionnelle (BI) s'applique à différents niveaux de décisions, chacun avec des caractéristiques distinctives.

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Données, informations et connaissances

Les données brutes sont transformées en informations utiles, puis en connaissances exploitables pour la prise de décision.

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Processus d'ingestion de données

Les données sont collectées, nettoyées et transformées avant d'être chargées dans l'entrepôt de données.

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Qu'est-ce que l'analyse OLAP ?

L'analyse OLAP permet d'explorer les données sous différents angles et de les analyser en fonction de divers axes de classification.

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Avantages de la modélisation dimensionnelle

La modélisation dimensionnelle permet d'organiser les données pour faciliter l'analyse et la création de rapports.

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Pourquoi l'ID est-elle plus importante que jamais aujourd'hui avec le développement du Web et d'internet ?

Les clients ne sont pas physiquement présents dans le magasin, ils peuvent facilement changer de magasin et les données Web peuvent être analysées pour comprendre leur comportement.

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Comment l'informatique décisionnelle aide-t-elle les entreprises à optimiser leurs opérations ?

L'ID utilise des données pour identifier les tendances, les modèles et les opportunités.

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Quels sont les différents métiers liés à l'informatique décisionnelle (ID) ?

Ces rôles englobent la collecte, l'analyse et l'interprétation des données pour éclairer la prise de décisions.

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Comment l'ID peut-elle être utilisée pour analyser les données Web ?

L'ID utilise les données de navigation sur le site (Web log) pour comprendre le comportement des clients.

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Comment l'ID utilise-t-elle les données de position des clients pour améliorer leurs offres ?

L'intégration des données de position et des données client permet de personnaliser les offres et de mieux cibler les clients.

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Pourquoi l'ID est-elle cruciale dans un environnement de plus en plus numérique ?

L'ID s'avère indispensable pour comprendre les clients, analyser leurs comportements et prendre des décisions basées sur des données solides.

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Qu'est-ce qu'un système BI ?

Un système BI est un ensemble de composants qui collectent, stockent, traitent et présentent des données pour aider les entreprises à prendre des décisions. Il comprend des modules d'ingestion, de stockage, de préparation, de modélisation et de visualisation.

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Qu'est-ce qu'un tableau de bord ?

Un tableau de bord est un outil visuel qui présente des données clés et des indicateurs pertinents pour aider à la prise de décision. Il doit être simple, clair et fournir des informations rapides et faciles à comprendre.

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Study Notes

Introduction à l'Informatique Décisionnelle (BI)

  • Ce cours porte sur l'informatique décisionnelle, appelée aussi Business Intelligence (BI).
  • L'université virtuelle du Burkina Faso propose ce cours.
  • Le conférencier est Cheik OUEDRAOGO.
  • Le cours couvre des aspects fondamentaux de la BI.
  • La puissance de la connaissance est un thème important pour le cours.

Programme du Cours

  • Le cours est structuré en chapitres.
  • Le chapitre 1 traite de l'introduction à la BI.
  • Le chapitre 2 aborde l'architecture des systèmes BI.
  • Le chapitre 3 se concentre sur les outils et technologies BI.
  • Le chapitre 4 porte sur la modélisation des données BI.
  • Le chapitre 5 concerne l'analyse et l'exploration des données.
  • Le chapitre 6 aborde la visualisation des données.
  • Le chapitre 7 présente des applications et études de cas.

Chapitre 2 : Architecture des Systèmes de BI

  • Sous-chapitre 2.1 : Le système BI - Données
    • Les données proviennent des utilisateurs/clients (en temps réel).
    • Les données proviennent d'autres sources (CRM, ERP, etc.).
    • Les données sont basées sur une base de données relationnelle.
    • Différents types de données sont traités (structurées, semi-structurées, non structurées).
  • Sous-chapitre 2.2 : Le système BI - Ingestion
    • L'ingestion des données consiste à collecter, importer et transformer des données de différentes sources pour les rendre utilisables dans un système BI.
    • Les étapes incluent la collecte, la transformation et le chargement des données.
    • Les outils et technologies utilisés incluent les ETL (Extraction, Transformation, et Loading), les pipelines de données, et des outils d'intégration (ex: Talend, Informatica, Apache Nifi).
    • Les SGBD (ex: SQL Server, MySQL) et les systèmes de Big Data (ex: Hadoop, Spark) sont utilisés pour gérer et traiter les données.
    • Les challenges concernent le volume de données, la qualité des données, la latence et la sécurité.
  • Sous-chapitre 2.3 : Le système BI - Stockage
    • Le Data Lake est un entrepôt centralisé pour stocker des données brutes dans leur format initial.
    • Il offre un stockage flexible pour différents types de données (structurées, semi-structurées, non structurées).
    • Il offre une capacité de stockage élevée à faible coût.
    • La préparation des données peut se faire après le stockage.
    • Des outils tels qu'Amazon S3, Microsoft Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage et Apache Hadoop sont utilisés.
  • Sous-chapitre 2.4 : Le système BI - Préparation
    • Le Data Hub est un point centralisé pour la gestion et la distribution des données.
    • Le Master Data Management (MDM) offre une approche pour gérer les données de référence.
    • Les données de référence concernent les clients, les produits, les fournisseurs, etc.
  • Sous-chapitre 2.5 : Le système BI - Visualisation
    • L'utilisation d'outils de visualisation (ex: Power BI, MicroStrategy) pour présenter les données est essentielle.
  • Sous-chapitre 2.6 : Le système BI - Modèles de données
    • Définition du modèle de données (Inmon 1992): Une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées, organisées pour le support d'un processus d'aide à la décision
    • Modèle thématique ou orienté sujet: données intégrées, non volatiles, historisées, pertinentes pour une analyse spécifique
    • Intégration de données issues de l'entreprise et de son environnement
    • Différences entre entrepôts de données et bases de données opérationnelles
    • Différences entre entrepôts de données et magasins de données (Data Marts)

Chapitre 3 : Modélisation des Entrepôts de Données

  • Les analyses décisionnelles (OLAP) sont liées à la modélisation de l'information.
  • La modélisation multidimensionnelle est utilisée pour représenter les données d'une façon intuitive.
  • Les dimensions (temps, géographie, catégorie) contribuent à découper et représenter le sujet à analyser.
  • Des exemples pratiques d'application sont présentés (ex: ventes de 1999 d'une banque).
  • Les données peuvent être représentées sous forme de cube.
  • Les hiérarchies dans les dimensions contribuent à la flexibilité et à la granularité des analyses.
  • Différents schémas (étoile, flocon, constellation) pour modéliser les données.

Kahoot

  • Des Kahoots sont prévus pour le chapitre 2 sur les architectures de systèmes BI.

Références

  • Des références mentionnent des auteurs concernant le cours (ex: Bernard ESPINASSE, Patrice Bellot).

Studying That Suits You

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Quiz Team

Description

Testez vos connaissances sur la modélisation multidimensionnelle des données et son rôle dans les systèmes de Business Intelligence. Explorez les concepts clés comme OLAP, la visualisation des données et l'architecture des systèmes de BI. Ce quiz vous aidera à comprendre les dynamiques de l'informatique décisionnelle.

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