F_TD 1--Modèles__corrigé

tifiant, référence magasin, référence fabricant, code EAN13, prix de vente HT. Faites référence EXERCICE 12 CRÉATION D'UNE BASE DE DONNÉES Donnez les informations nom d'utilisateur et sujet des forums visités par l'?utilisateur.

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'Information Décisionn ls Année 2016-2017 F-TD 1 -- Elaboration de modèles d'entrepôts de données Exercice 1. Une entreprise de fabrication de vaisselle jetable souhaite mettre en place un système d'information décisionnel sous la forme d'un data mart (un mini entrepôt de données) pour observer son activité de ventes au niveaux des différents lieux de distributions de ses articles et cela dans plusieurs villes. Ces lieux de distributions sont renseignés par leur enseigne, leur type (en fonction de leur surface), leur adresse (code postal e t ville), leur départeme nt, leur région. Les ventes sont renseignées selon une période qui se décl ine en m ois, en trimestre et année. Les ventes sont observées par le nombre d'articles selon le type, et le chiffre d'affaire. - Quel est le fait à observer ? - Quels sont les axes d'analyse, et le.s mesure.s ? - Construire le modèle en étoile de ce data mart. 1°) Solution :
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'Information Décisionn ls Année 2016-2017 2° Solution :
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'Information Décisionn ls Année 2016-2017 Exercice 2. 1°) Concevoir un modèle en étoile qui permet d'analyser les ventes d'une entreprise de restauration rapide. Le principe est de mesurer les ventes grâce aux quantités vendues et aux bénéfices, en fonction des ventes réalisées par jour, dans un restaurant donné, pour un aliment donné. L'objectif est de pouvoir analyser les ventes par jour, par semaine, par mois et par année. Les restaurants peuvent être regroupés en fonction de leur ville et de leur pays.
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'Information Décisionn ls Année 2016-2017 2°) Modifier ce modèle en un modèle en flocon de neige pour modéliser explicitement les hiérarchies des dimensions représentant le temps et la localisation géographique des magasins. 3°) On souhaite à présent mesurer le nombre de commandes qui est donné par jour et par restaurant. Etendre le modèle précédent afin de prendre en compte cet aspect.
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'Information Décisionn ls Année 2016-2017 Ex rcic 3. La société Chausséria, installée dans la région Rhône-Alpes, désire construire un entrepôt de données pour suivre l'évolution de ses ve ntes de chaussures. L'entreprise Chausséria dispose de deux magasins " Chauss_Lyon » et " Chauss_Bron » et vend plusieurs modèles de chaussures. 1 Proposez un modèle conceptuel et logique d'entrepôt de données DW_Chausseria pour observer l'évolution des ventes en termes du nombre total de paires de chaussures vendues par rapport aux axes MOIS, ANNÉE, MAGASIN et MODÈLE.
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'Information Décisionn ls Année 2016-2017 Quel est le type du modèle obtenu ? Argumentez C'est un modèle en flocon de neige. Les axes MOIS et ANNEE sont représentés en une hiérarchie. 2 On peut maintenant imaginer que la société désire aussi étudier la répartition de ses ventes suivant d'autres critères, comme Genre (Homme/Femme/Enfant), Pointure, ou encore Couleur. Proposer un nouveau modèle conceptuel de l'entrepôt de données DW_Chausseria_Nouveau en prenant en compte toutes les dimensions anciennes et nouvelles citées ci-dessus. 3 Soit la représent ation relati onnelle du data mart Chausseria_01_02. Propos ez un tableau multidimensionnel pour observer le nombre total de paires de chaussures vendues par rapport aux axes MAGASIN et MODÈLE. a) Tableau multidimensionnel selon les 2 axes MAGASIN et MODÈLE
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'Information Décisionn ls Année 2016-2017 b) Calculer l'opérateur CUBE sur le data mart Chausseria_01_02 avec l'approche MOLAP. c) Calculer l'opérateur CUBE sur le data mart Chausseria_01_02 avec l'approche ROLAP.
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