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Więcej informacji o Modélisation décisionnelle - concevoir la base de données pour les traitements OLAP

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Opis

Ce livre a pour objectif de fournir au lecteur toutes les clés pour concevoir une base de données décisionnelle efficace, s'intégrant parfaitement à une solution OLAP et permettant également d'entrevoir des nouvelles possibilités dans la manipulation de la donnée. Il s'adresse à un public ayant déjà des connaissances en bases de données. La connaissance des progiciels décisionnels est un plus mais n'est pas indispensable. L'auteur suit un fil conducteur pour la conception d'un modèle de données et répond aux questions que se posera naturellement le lecteur au fur et à mesure de l'avancement, notamment sur les contraintes inhérentes à un choix de modélisation, et lui permet de trouver les compromis entre la théorie et la réalité du terrain.À travers les premiers chapitres, le lecteur est invité à repenser et réorganiser la donnée technique autour d'une vision objet, la transformant ainsi en une véritable ressource. Les chapitres qui suivent lui permettent de saisir et de mettre des noms sur les concepts de modélisation propres au décisionnel (dimension, cube, langage, modèle...). La suite du livre permet au lecteur de savoir identifier et formaliser un besoin pour réussir à le transposer dans cette architecture si spéciale mais si puissante. Enfin, le lecteur apprendra à enrichir et optimiser le modèle créé.Les chapitres du livre :Avant-propos - Aborder le décisionnel - Repenser la donnée - Comprendre les spécificités du décisionnel - Identifier le projet - Concevoir le modèle - Historiser les données - Enrichir le modèle - Charger les données - Optimiser le modèle - Glossaire

Szczegóły książki

Kategoria Książki po francusku INFORMATIQUE

• Pełny tytuł: Modélisation décisionnelle - concevoir la base de données pour les traitements OLAP
• Autor: BOURCY
• Język: Francuski
• Oprawa: Miękka
• EAN: 9782409007934
• ID: 34393140
• Wydawca: ENI
• Waga: 657 g
• Wymiary: 216 × 178 × 16 mm
• Data wydania: 14. June 2017

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