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Data Warehousing, Data Mining, and OLAP (Data Warehousing/Data Management) - de Berson / Smith (Broché) (Author)
Details Data Warehousing, Data Mining, and OLAP (Data Warehousing/Data Management)
Le tableau ci-dessous montre les informations communes concernant Data Warehousing, Data Mining, and OLAP (Data Warehousing/Data Management)
| Le Titre Du Livre | Data Warehousing, Data Mining, and OLAP (Data Warehousing/Data Management) |
| Date de Lancement | |
| Traducteur | Maysoon Javontae |
| Nombre de Pages | 284 Pages |
| La taille du fichier | 58.73 MB |
| Langue du Livre | Français et Anglais |
| Éditeur | Éditions Vagabonde |
| ISBN-10 | 9405893137-IJP |
| Type de e-Book | EPub AMZ PDF HTML STW |
| Créateur | Berson / Smith (Broché) |
| EAN | 099-7391442351-EUQ |
| Nom de Fichier | Data-Warehousing-Data-Mining-and-OLAP-(Data-Warehousing-Data-Management).pdf |
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3 Data warehouses data warehousing Qu estce qu un data warehouse «une collection de données orientées sujet intégrées historisées et persistantes utilisée pour le support d un processus d aide à la décision»
Data Warehouse A MultiTiered Architecture Data Warehouse OLAP Engine Analysis Query Reports Data mining Monitor Integrator Metadata Data Sources FrontEnd Tools Serve Data Marts Data Storage OLAP Server Extract Transform Load Refresh Operational DBs Other sources
de faire du data mining faire ladministration du warehouse Fonctions dun Data Warehouse Récupérer des données existants dans différentes BD sources Stocker les données historisées Mettre à disposition les données pour Interrogation Visualisation Analyse Data Marts Cubes Data Mining INTEGRATION Analyses statistiques Tableurs Requêtes Rapports OLAP Bases de production
Les Data Warehouse ou entrepôts de données sont des bases de données permettant de stocker des données historiques structurées nonvolatiles orientées sujet afin de les analyser Découvrez la définition les avantages et les cas dusage des Data Warehouses
Construire le Data Warehouse lentrepôt de données choisir soigneusement le datamart modéliser et structurer la base de données définir larchitecture globale de stockage gérer le projet datawarehouse et bien sûr comprendre le big data calculer le ROI retour sur investissement et préciser le TCO coût de possession
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