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Exporter les connexions ODBC d’un serveur vers un autre Dans des cas de migration de serveur, il existe souvent une partie pénible qui concerne les connexions ODBC sur le serveur d origine. Pierre Chevrier Nombre de pages: Pour installer Microsoft Office Service Pack 3, cliquez ici pour le télécharger Si vous utilisez une alternative qui consiste aussi à solliciter la propriété IsConnected de la façon suivante:. Ajouter une mesure au cube III-H.

Nom: la base access foodmart.mdb
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 39.44 MBytes

Dans ce tutoriel, je vais exposer de façon succincte un fait de réalité où j’ai été amené à migrer une grosse application Microsoft Access. Ce sera donc à vous de procéder à la suppression de la base fraîchement créée et peut-être incomplète depuis Entreprise Manager si vous voulez conserver le nom initial de votre projet sans suffixe numérique. Sur le même sujet. Cette table ne contient que des valeurs numériques les identifiants des tables de dimension ainsi que les mesures. Pour certains exemples ADO, j’exploite une fonction GetConnectionString qui me renvoie la chaine de connexion sous cette forme:

Ce tutoriel a pour objectif de vous expliquer les objectifs du décisionnel ainsi que le jargon qui va avec. Dans une deuxième partie, on passera à un tutoriel qui traite de l’analyse OLAP, faisant partie intégrante du décisionnel. Version PDF Version hors-ligne. Vous avez certainement dû entendre parler d’au moins un de fokdmart.mdb trois termes qui sont intimement liés: En effet, depuis les annéesle marché du décisionnel ne cesse d’exploser en France et partout d’ailleurs surtout avec l’investissement de plusieurs grandes sociétés qui souhaitent instaurer un système de Business Intelligence B.

Mais c’est quoi le décisionnel? Eh bien je vais tenter dans cet article de donner un aperçu de tout ce jargon souvent méconnu et n’ayant souvent pas d’équivalents français et j’essaierai après un bref aspect théorique, de passer à un aspect pratique traitant l’analyse OLAP avec Analysis Services de Microsoft.

Étant encore nouveau dans la versionj’attends encore un moment pour réaliser une nouvelle version de cette partie pratique avec SQL Server Dans cet aspect théorique nous allons un peu expliquer l’utilité du décisionnel, des acteurs du décisionnel et des architectures usuelles. Tout d’abord, rappelons-le, le décisionnel ne concerne souvent que les entreprises qui gèrent un historique de leurs événements passés faits, transactions etc.

Les entreprises qui viennent de naître n’ont souvent pas besoin de faire du décisionnel car elles n’ont pas encore besoin de catégoriser ou de fidéliser leurs clients. Le souci majeur pour elles serait plutôt d’avoir le maximum de clients et c’est après en avoir récupéré un grand nombre qu’elles penseront certainement à les fidéliser et leur proposer d’autres produits susceptibles de les intéresser. Comme cela peut se deviner, les décideurs sont les foodmatr.mdb utilisateurs des systèmes décisionnels.

Ces derniers établissent généralement des plans marketing qui leur permettent de mieux cibler leurs clients, de les fidéliser etc. Et pour bawe, ils ont besoin d’indicateurs et des données résumées de leurs activités ils n’ont souvent besoin de détail que pour des cas spécifiques.

Par exemple, contrairement aux systèmes relationnels ou base gestion où les utilisateurs chercheront à connaître leurs gase pour faire un bilan, les systèmes décisionnels quant à eux cherchent plutôt à donner un aperçu global pour connaître les tendances des clients d’où l’opposition des deux modes [quantitatif contre qualitatif].

Voici une architecture de système décisionnel très utilisée.

Dans cette architecture, on dispose d’un entrepôt de données ou DataWarehouse généralement, il s’agit plutôt d’ un datamart qui est plus petit que le DW et qui concerne un domaine bien particulier [finance, ressources humaines etc. L’entrepôt ou encore info-centre! Ces données sont fusionnées dans l’entrepôt qui est généralement une grosse base de données SQL Server, Oracle etc.

Ensuite, une fois l’entrepôt confectionné, des données sont extraites dans des serveurs d’analyse ou serveurs OLAP sous forme de cubes de données Baae Server, EssBase etc. Enfin, des générateurs d’états Business Objects, Crystal Foodmarg.mdb etc.

Des outils comme Datastage ou Talend monde open source sont spécialisés en la matière. La conception d’un DataWarehouse diffère de la conception d’une base de données relationnelle. En effet, alors que les bases de données coodmart.mdb tendent le plus souvent à être normalisées, les bases de données multidimensionnelles, elles, sont plutôt dénormalisées, respectant le modèle en étoile ou le modèle en flocon.

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Voici ci-dessous un exemple de schéma d’un goodmart.mdb de données:. Le modèle physique ci-dessus contient une table centrale à laquelle toutes les autres tables sont liées modèle en étoile. La table centrale ici table VENTE est appelée la table des faits et contient toutes les autres clés des autres tables. Généralement un niveau de granularité foodmart.db aussi défini pour la table des faits fodmart.mdb par exemple un ensemble de ventes de même type pour en faire un enregistrement?

Les enregistrements sont-ils unitaires un enregistrement par transaction? Les autres tables du modèle sont appelées tables de dimensions. Une dimension Temps est presque toujours présente dans les bases multidimensionnelles tout simplement parce qu’on analyse les données dans le temps.

Les résultats sont donc des résumés et peuvent être obtenus par différents algorithmes de datamining fouille de données du serveur d’analyse. On peut par exemple établir le résultat suivant: Ces résultats pourraient amener l’organisation ici en l’occurrence une grande distribution à disposer ses rayons de telle façon qu’à côté de foomart.mdb du beurre, elle mettra le pain et le lait.

Le générateur d’état permet seulement de mieux appréhender le résultat de l’analyse.

L’utilisateur final n’étant pas forcément un informaticien, il aura plus de facilité dans des états Business Objects ou même dans des feuilles de données Excel avec des diagrammes et courbes statistiques que d’aller directement requêter dans le acces d’analyse. Généralement un datamart déverse ses données chez sa mère qui est accesa datawarehouse.

Il s’agit des traitements transactionnels. Par exemple, les logiciels des caisses enregistreuses des chaînes de magasins font du Coodmart.mdb. Analyser les ventes, détecter les fraudes, prospecter des clients font partie du processus OLAP. Analysis Server est un serveur de bases multidimensionnelles. Base de données multidimensionnelle: Cette table ne contient que des clés étrangères venant des tables de dimensions et des valeurs numériques appelées mesures.

Exemple de table de faits: On peut par exemple analyser les ventes table de faits suivant l’axe des bxse table de dimensions pour indiquer par exemple pendant quel trimestre de l’année les ventes ont explosé. Par exemple, nombre de ventes ou prix unitaire sont des exemples de mesures. Un cube est constitué d’une ou plusieurs tables de faits avec leurs tables de dimensions.

Cela permet d’agréger les données. Par exemple, supposons qu’on ait la dimension région contenant la liste des villes, on pourrait faire un niveau de hiérarchie niveau 1 classant les villes en régions, ensuite un niveau plus bas qui les classerait en départements niveau 2.

Par exemple Supposons qu’on veuille voir le détail des ventes pour le premier trimestre de l’année On dit qu’on fait un drill-down sur l’axe ou dimension basw.

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C’est-à -dire qu’on ne veut pas voir seulement les données de l’année mais descendre à un niveau de détail plus bas.

C’est donc faire de l’agrégation ou résumé des données. Pour l’aspect pratique, nous allons supposer que notre datawarehouse est déjà mis en place. Tout ce que nous allons fairec’est faire de l’analyse OLAP sur notre datawarehouse. Avant de commencer ce tutorial, vous devez posséder la base Access FoodMart.

Cette base est une base d’exemple fournit par Microsoft. Cette table ne contient que des valeurs numériques les identifiants des tables de dimension ainsi que les mesures.

Cette base de données exemple se situe sur C: Pour démarrer OLAP manager faire:. Maintenant vous pouvez travailler avec OLAP manager. Avant d’ouvrir votre cube en mode design, vous devez d’abords mettre en place une structure de données et vous connecter à la source de données créées plus haut. Pour mettre en place cette source de données faire:. Maintenant que la base de données est créée, il va falloir se connecter à notre datawarehouse et pour cela il faudra créer une source de donnée sous OLAP manager et choisir notre source de données ODBC créées précédemment.

Maintenant que nous avons tout configuré, il est temps de construire notre cube de données. Pour cela nous allons considérer le scénario suivant:. Food Mart est une large chaîne alimentaire avec des ventes enregistrées dans les 50 états des Etats-Unis.

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Le département de marketing voudrait alors analyser ses ventes réalisées pour la seule année Avec les données stockées dans le  » datawarehouse « , vous êtes chargé de construire une structure multidimensionnelle un cube pour avoir des temps de réponse plus rapide lorsque les analystes marketing interrogent la base de données. Un cube de données contient des mesures ou données qualitatifs comme les coûts ou le nombre de vente etc.

Apprenez comment migrer une base Microsoft Access en un projet ADP Microsoft SQL Server

Dans l’arborescence du OLAP manager, dans la base vente « , faire un click droit sur  » Cube  » et choisir  » Nouveau cube  » puis choisir le sous-menu  » Assistant « . Dans les bases multidimensionnelles la dimension Temps est généralement utilisé. Pour construire cette dimension faire:.

Dans le panneau schéma de l’éditeur de cube, vous pouvez voir la table de fait avec sa barre de titre jaune et les tables de dimension avec leur barre de titre bleue.

De plus, dans le panneau de gauche, vous pouvez voir la structure du cube. Vous pouvez éditer les propriétés du cube en cliquant sur le bouton  » propriété « .

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Supposons que maintenant vous ayez besoin d’une autre dimension qui vous donne des informations sur les clients. Vous pouvez facilement créer cette dimension. Cependant, les dimensions créées dans l’éditeur de cube sont privées c’est à dire qu’elles ne peuvent être utilisées qu’avec le cube avec lequel vous travaillez.

Initiation au décisionnel (Business Intelligence, DataWarehouse, OLAP)

Elles ne peuvent donc être partagées avec d’autres cubes. Les rôles de cube définissent quels utilisateurs ou groupe d’utilisateurs ont accès au cube et peuvent y requêter. Maintenant que votre cube est totalement construit, vous allons ajouter un rôle au cube.

Dans cet exemple, nous ajouterons le rôle  » marketing « . Seuls les utilisateurs qui utilisent un outil client Excel, Business Objects etc. Les services OLAP permettent de choisir un type d’ agrégations adéquat. Le choix du type d’agrégation est important car il influe beaucoup sur les temps de réponse des requêtes. Pour optimiser les performances de traitement des requêtes de votre cube, il faut utiliser  » l’assistant design du stockage « .

Traiter les agrégations risque de prendre du temps. Les services OLAP permettent de voir les métadonnées du cube c’est à dire les information détaillées de la configuration du cube de données. Ces informations apparaissent dans le panneau droit du OLAP manager. Maintenant, vous êtes prêt à naviguer sur les données de votre cube  » Sales « . En utilisant le browser de cube, vous pouvez voir les données suivant différents axes, vous pouvez aussi filtrer la quantité de données visible des dimensions et vous pouvez aussi faire des  » drill-down  » pour voir les données à un niveau de détail plus fin ou faire un  » roll-up  » pour voir les données agrégées.

Ainsi le navigateur de cube apparaît faisant apparaître une partie supérieure contenant des dimensions et une partie inférieure contenant une grille avec les mesures et une dimension. Dans notre cas comme illustré dans la capture d’écran ci-dessous, on voit les quatre dimensions dans la partie de haut et une dimension et les mesures dans la partie basse. Pour remplacer une dimension par une autre, il suffit de faire un drag de la dimension à partir de la partie haute et faire le drop sur la partie basse.

Selectionnez donc la dimension Product faite un drag and drop sur la grille partie basse en faisant le drop sur là ou se trouve les mesures MesuresLevel. Vous pouvez voir alors que product et MeasuresLevel sont intervertis comme sur l’écran suivant:.

Maintenant, essayons de filtrer les données par date.