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Business intelligence
A l’aide d’Business Intelligence, le projet Gladius analyse l’existant, exprime des besoins et conçoit un entrepôt de données, ainsi qu’une étude technique pour des indicateurs d’activité hospitalière.
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1. Architecture de la Business Intelligence
- Sources de données : Bases de données relationnelles, systèmes ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), fichiers plats, données de réseaux sociaux, etc.
- ETL (Extract, Transform, Load) : Processus d’extraction, de transformation, et de chargement des données dans un entrepôt de données (data warehouse).
- Entrepôt de données (Data Warehouse) : Stockage centralisé des données, conçu pour faciliter l’analyse et le reporting. Concepts de schémas en étoile et en flocon de neige.
- Datamarts : Sous-ensembles spécifiques d’un entrepôt de données pour un département ou une fonction particulière (ex : marketing, ventes).
- Lac de données (Data Lake) : Un dépôt de données non structurées ou semi-structurées à grande échelle, souvent utilisé dans le big data.
2. Outils et technologies de Business Intelligence
- Outils de reporting et de visualisation :
- Power BI (Microsoft) : Outil de BI utilisé pour la visualisation des données, les tableaux de bord interactifs, et les rapports dynamiques.
- Tableau : Outil puissant pour la visualisation de données avec une interface simple pour créer des graphiques et des tableaux de bord.
- QlikView/Qlik Sense : Outil de BI permettant l’analyse associative et une vue globale des données.
- Outils de gestion des données :
- SQL : Langage de requête pour extraire et manipuler des données dans les bases de données relationnelles.
- OLAP (Online Analytical Processing) : Analyse multidimensionnelle des données permettant de créer des cubes OLAP pour une exploration rapide des données.
- Intégration avec le cloud : Solutions BI basées sur le cloud comme AWS QuickSight, Google Data Studio, ou les services Azure.
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