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SIO-6009 > Cours 4 - Les bases, les entrepôts et l'exploration de données > Flashcards

Cours 4 - Les bases, les entrepôts et l'exploration de données Flashcards

- Décrire la structure de la base de données relationnelle (modéliser un processus d'affaires simple) - Expliquer la fonction d'un système de gestion de bases de données (SGBD) : Principaux modes d'intégration des données et de l'information provenant des diverses sources de données - Définir les concepts de l'entreposage et l'exploration de données (Expliquer la manière dont ces activités contribuent à la création de valeur)

1
Q

Stockage des données transactionnelles

A

DT sont stockées dans les bases de données (BD)

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2
Q

Base de données

A

Endroit où sont conservées les données sur divers types d’objets, d’événements, de personnes et d’endroits (Gérer d’une manière à assurer l’intégrité et la qualité des données - Les données sont accessibles à une communauté d’utilisateurs pour des fins différentes)

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3
Q

SGBD

A

Logiciel utilisé pour gérer et interroger un BD (Permet à l’organisation de centraliser les données, les gérer efficacement et d’en permettre l’accès au moyen de programmes d’application)

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4
Q

Types de SGBD

A
  • Modèle relationnel : Toutes les données de la BD sont représentées sous forme de tables bidimensionnelles appelées relations. Exemples : MS Access, SQL server, DB2, Oracle, MySQL)
  • BD orientées objet : Données et procédures permettant de les manipuler sont encapsulées sous forme d’objet : Facilitent le stockage et la gestion du contenu multimédia, mais une tendance à être plus lente
  • Systèmes de gestion de contenu : pour les données non structurées. ex Lotus Notes
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5
Q

Modèles de BD

A
  • Description structurelles d’une BD : Schéma décrit les objets (données) représentés dans la base de données et les relations entre ces données
  • Les modèles sont utilisés par les informaticiens et les programmeurs, ainsi que les utilisateurs des BD : Pour des raisons similaires à celles des processus
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6
Q

BD relationnelles

A

Chaque table bidimensionnelle est une grille de colonnes et de lignes de données qui contient les données relatives à une entité.

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7
Q

Concepts clés de la BD relationnelle

A
  • Entité : Personne, lieu, objet ou événement au sujet duquel de l’information est conservée
  • Attribut : Propriété ou caractéristique qui décrit une entité spécifique (représenté par des colonnes)
  • Enregistrement : tous les attributs d’une entité (représenté par les lignes)
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8
Q

Autres concepts (champs et clés)

A
  • Champ clé : champ qui identifie de façon unique un enregistrement (Permet de retrouver, mettre à jour ou trier un enregistrement spécifique parmi tous les enregistrements liés à une entité).
  • Clé primaire : champ d’une table utilisé comme champ clé
  • Clé étrangère : champ clé d’une autre table liée (utilisée comme lien pour accéder à de l’information connexe dans cette autre table liée)
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9
Q

Intégrité référentielle

A
  • Appliqué par SGBD
  • Les règles visant à assurer que les relations entre les tables liées demeurent conforme
  • Indiqué dans le diagramme entité-relation (un autre type de modèle)
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10
Q

Relations entre les tables

A
  • 0:1
  • 1:1
  • 1:0
  • Plusieurs à plusieurs
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11
Q

Avantages de la BD relationnelle

A
  • Flexibilité à répondre aux changements des besoins organisationnels
  • Extensibilité et performances supérieures
  • Minimisation des données redondantes
  • Une meilleure intégrité (qualité) de données (intégrité relationnelle et intégrité de règles d’affaires)
  • Sécurité des données appliquées par le SGBD (mots de passe et des contrôles d’accès)
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12
Q

Interactions entre la BD et le SGBD

A
  • Indirecte : utilisateur - logiciel - SGBD - BD

- Directe : utilisateur - SGBD - BD

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13
Q

Sites web dynamiques

A

Site web interactif constamment maintenu à jour qui tient compte des besoins de la clientèle : BD et requêtes

Ex. Moteur de recherche - BD - résultats

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14
Q

Avantages du site web dynamique

A
  • Développement facile
  • Meilleure gestion du contenu
  • Possibilité d’extension
  • Risques d’erreurs humaines réduits
  • Coûts de production et de mise à jour réduits
  • Efficacité accrue
  • Stabilité accrue
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15
Q

Intégration des données (2 modes)

A

Permet à des systèmes distincts de communiquer ensemble directement

  • Intégrations en aval ou en amont
  • Création d’un référentiel
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16
Q

Services Web

A

Répertoire des ressources procédurales et des données qui obéissent à des normes et protocoles communs.

  • Permettent aux différentes applications de partager des données et services (efficacité, efficience, agilité, interopérabilité)
  • Service web unique = logiciel (réutilisable) qui exécute une tâche précise (événements, services)
17
Q

Entreposage de données dans un entrepôt (data warehouse)

A
  • Collection logique d’information analytique
  • informations proviennent de diverses sources (BD transactionnelles, sources externes)
  • Facilite la création de rapports stratégiques destinés à la gestion d’affaires et la prise de décision
  • Données sont banalisées (chaque terme est défini, les normes doivent être respectées)
18
Q

Caractéristiques des données dans un entrepôt de données (voir ppt p.28)

A
  • Thématiques (organisées par sujet plutôt que par fonction)
  • Intégrées (collectées de plusieurs sources et réunies dans un ensemble logique et cohérent)
  • Délimitées dans le temps (horodatées selon une période précise)
  • non volatiles (ne changent jamais dès qu’elles y sont stockées)
19
Q

Analyse mutlidimensionelle

A
  • Entrepôts sont des BD multidimensionnelles

- Un cube correspond à une information multidimensionnelle

20
Q

Consolidation et nettoyage de données (2 concepts)

A
  1. Extraction, transformation et chargement (ETC)
    Processus qui :
    - Extrait de l’information des BD internes ou externes.
    - Transforme l’information en utilisation en utilisant les définitions de l’entreprise.
    - Stocke l’information dans un entrepôt de données
  2. Nettoyage de l’information :
    - Processus d’élimination et de correction ou de rejet d’une information incohérente, incorrecte ou incomplète
    - Organisations utilisent les outils logiciels spécialisés pour ce processus
    - Il faut équilibrer l’exactitude, la complétude et les coûts
21
Q

Gestion de la qualité des informations (2)

A

Complétude et précision

22
Q

Exploration de données

A
  • Forages de données (data mining) : processus d’analyse de données qui vise à créer des informations qui ne sont pas évidentes dans les données brutes
  • Outils : outils de requête, création de rapports, analyse multidimensionnelle, outils statistiques, agents intelligents
  • 3 types d’analyse importants (analyse par regroupement, détection d’associations, analyse statistique)
23
Q

Analyse par regroupement (cluster analysis)

A
  • Technique statistique
  • Divise un ensemble de groupes mutuellement exclusifs (membres de chaque groupe sont le plus près possible - groupes sont les plus loin possible les uns des autres)
24
Q

Détection d’association

A
  • Révèle l’ampleur des relations entre des variables, ainsi que la nature et la fréquence de ces relations dans l’ensemble de données
  • Générateurs de règles d’association (algorithmes de détection - prédiction des événements d’affaires et leur probabilité d’occurrence)
  • Analyse du panier de consommation : utilisée pour mieux comprendre le comportement d’achat des clients et prévoir leurs comportements futurs.
25
Q

Analyse statistique

A
  • Analyse quantitative des données : corrélations d’information, répartitions, calculs des analyses de variance. (analyses peuvent fournir des explications ou des prévisions)
  • Grands fournisseurs offrent des solution complètes pour l’exploration de données.
    (technologie n’est pas suffisante, elle exige aussi les expertises et compétences organisationnelles,

SIO-6009 (10 decks)

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