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| Datawarehouse ou Datamarts | Pourquoi choisir un «Data Warehouse» plutôt qu'un «Datamart», et vice-versa ? Quelles sont les principales différences entre les deux ? D'un point de vue technologique, il n'y a guère de différences entre les deux, qui sont des entrepôts de données à part entière. Et qui sont alimentés automatiquement tous les deux, avant de servir au CRM analytique. Mêmes enjeux pour les deux : capture des données pertinentes dans un grand nombre de systèmes opérationnels plutôt disparates, souvent dispersés (internes ou externes), besoin de les rendre cohérents (intégration, vérification, correction, modélisation) et restitution dans la forme recherchée. Mais en terme d'utilisation, le «Data Warehouse» s'avère complètement centralisé, et rassemble des informations en provenance d'applications transversales ou disséminées dans l'entreprise Pharma, en vue d'obtenir une vision plus globale, lors de l'étape de restitution. D'ailleurs, certaines suites CRM nécessitent la création d'un «Data Warehouse» spécifique. Au contraire, le Datamart est spécialisé selon une fonction particulière ou un domaine vertical de l'entreprise. Il y a donc autant de «Datamarts» que de sous-métiers à analyser.Par exemple, un datamart spécifique relié au call center, afin d'analyser le service client. En procédant par brique métier, et non de manière globale, un «Datamart» est donc plus simple à manier (il est pré-configuré pour recevoir des données, évitant la fastidieuse préparation de leur structuration) et plus léger (il se contente de machines moins puissantes). | [Février 2001] |
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