Séance de cours

Entreposage des données et aide à la décision

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Dans cours

CS-422: Database systems

This course is intended for students who want to understand modern large-scale data analysis systems and database systems. It covers a wide range of topics and technologies, and will prepare students to be able to build such systems as well as read and und ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts d'entreposage de données et de systèmes d'aide à la décision, depuis leurs origines dans les années 80 jusqu'aux outils modernes utilisés pour l'analyse de données. Il explique les différences entre le traitement des transactions en ligne et les systèmes d'aide à la décision, soulignant l'importance des statistiques dans la prise de décisions fondées sur les données. La séance de cours explore également les défis de la gestion des requêtes ad hoc et la nécessité d'une performance rapide des requêtes pour soutenir les processus de prise de décision.

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Enseignant·e

Anastasia Ailamaki

Expertise SystÃ¨mes de gestion de bases de donnÃ©es, applications scientifiques, architecture des ordinateurs Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hamish Nicholson, Anna Herlihy, Yi Jiang, Eleni Zapridou, Georgiy Konstantinovich Lebedev, Ioanna Tsakalidou A dirigé les thèses EPFL de Farhan Tauheed, Radu Ioan Stoica, Manos Athanassoulis, Pinar Tözün, Adrian Daniel Popescu, Ioannis Alagiannis, Renata Borovica-Gajic, Danica Porobic, Iraklis Psaroudakis, Manos Karpathiotakis, Matthaios Alexandros Olma,

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Concepts associés (10)

Datamart

Un datamart (parfois traduit magasin de données ou comptoir de données) est un sous-ensemble d’un entrepôt de données (data warehouse en anglais) destiné à fournir des données aux utilisateurs, et souvent spécialisé vers un groupe ou un type d'affaire. Techniquement, c'est une base de données relationnelle utilisée en informatique décisionnelle et exploitée en entreprise pour restituer des informations ciblées sur un métier spécifique, constituant pour ce dernier un ensemble d’indicateurs utilisés pour le pilotage de l’activité et l’aide à la décision.

Dimension (data warehouse)

A dimension is a structure that categorizes facts and measures in order to enable users to answer business questions. Commonly used dimensions are people, products, place and time. (Note: People and time sometimes are not modeled as dimensions.) In a data warehouse, dimensions provide structured labeling information to otherwise unordered numeric measures. The dimension is a data set composed of individual, non-overlapping data elements. The primary functions of dimensions are threefold: to provide filtering, grouping and labelling.

Traitement transactionnel en ligne

En informatique et plus particulièrement dans le domaine des bases de données, le traitement transactionnel en ligne (en anglais online transaction processing, abrégé en OLTP) est un type d'application informatique qui sert à effectuer des modifications d'informations en temps réel. Ce type d'application est utilisé dans des activités opérationnelles, typiquement des transactions commerciales (opérations bancaires, achats de biens, billets, réservations). Ce type d'application se connecte à des bases de données en lecture et écriture.

Analyse des données

L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.

Exploratory data analysis

In statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.

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Séances de cours associées (27)

Instructions d'examen: Types de questions et classement de code

Couvre les instructions d'examen, les types de questions et la notation du code pour comprendre les concepts et le codage.

Entrepôts de données et lacs de données

Couvre les entrepôts de données, les lacs de données, le PLOLO et le PLOLO, la qualité des données et le concept de Data Lakehouse.

OLAP: Vue d'ensemble et questions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts, des schémas, des requêtes et des optimisations OLAP pour une analyse efficace des données.

Questions et optimisations du OLAP

Couvre les requêtes OLAP, des exemples de comparaisons, de classement et d'optimisations pour la performance de la requête.

Applications et systèmes intensifs de données: Aperçu Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la croissance exponentielle des données, les défis dans la technologie de traitement, la variété des données, le nettoyage, le traitement approximatif des requêtes, l'analyse multi-requêtes et le traitement hybride des transactions.

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Concepts associés (10)

Datamart

Dimension (data warehouse)

Traitement transactionnel en ligne

Analyse des données

Exploratory data analysis

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