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Série Travaux Dirigés 01
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 niveau 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 et ville), leur département, leur région. Les ventes sont renseignées selon une
période qui se décline en mois, en trimestre et année. Les ventes sont observées par le nombre
d’articles selon le type, et le chiffre d’affaire.
1. Quel est le fait à observer ?
2. Quels sont les axes d’analyse (dimensions)?
3. Construire la table de fait et les tables de dimensions en spécifiant pour chacune les clés et les
attributs.
Exercice 2
Une entreprise de restauration rapide désire analyser ses ventes. 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.
1. Quel est le fait à observer et les dimensions ?
2. Construire la table de fait et les tables de dimensions en spécifiant pour chacune les clés et les
attributs.
3. Modéliser les hiérarchies des dimensions représentant le temps et la localisation géographique
des magasins.
4. On souhaite à présent mesurer le nombre de commandes qui est donné par jour et par
restaurant. Etendre les tables précédentes afin de prendre en compte cet aspect.
Exercice 3
On veut construire un entrepôt de données afin de stocker les informations sur les consultations d’un
pays. On veut notamment connaître le nombre de consultations, par rapport à différents critères
(personnes, médecins, spécialités, etc. Ces informations sont stockées dans les relations suivantes :
PERSONNE (id, nom, tel, adresse, sexe)
MEDECIN (id, tel, adresse, spécialité)
CONSULTATION (id_med, id_pers, date, prix)
1. Quelle est la table des faits?
2. Quels sont les faits?
3. Combien de dimensions ont été retenues? Quelles sont-elles?
4. Construire la table de fait ainsi que les tables de dimensions.
5. Quelles sont les hiérarchies des dimensions? Dessinez-les.
Exercice 4
On dispose d’un outil pour analyser les salaires selon l’âge et le niveau d’étude des personnes et la
situation géographique des entreprises. L’analyse selon l’âge peut se faire par année ou par décade
(tranches de 10 années à partir de 14 ans et jusqu’à 73 ans). L’analyse du niveau d’étude peut se faire
par le niveau d’enseignement atteint en fin d’études (primaire, secondaire, supérieur) ou par le dernier
diplôme obtenu (certificat de fin d’étude primaire, BEPC, Bac, Licence, Master). L’analyse de la
situation géographique peut se faire par ville, département, région ou pays.
1. Quelle est la table des faits?
2. Quels sont les faits?
3. Combien de dimensions ont été retenues? Quelles sont-elles?
4. Quelles sont les hiérarchies des dimensions? Dessinez-les.
Etude de cas 1 : Vente d’une entreprise
Il s’agit de modéliser l’entrepôt de données (ED) des ventes d’une entreprise commerciale. Cette
entreprise vend des produits regroupés par familles de produits. Une vente correspond à un produit et
un seul ; la vente est effectuée par l’un des vendeurs du service de vente spécialisé dans le produit. La
semaine de vente est le numéro de semaine dans l’année. L’ED doit pouvoir fournir le chiffre
d’affaires des ventes d’un produit, par date, client, et vendeur, ainsi que toutes les sommations
possibles de chiffre d’affaires. Les objets de l’ED sont les suivants :
 produit, caractérisé par : code_produit, code_famille
 client, caractérisé par : code_client, nom, csp
 vente, caractérisée par : date, code_produit, code montant_de_vente
 vendeur, caractérisé par : code_vendeur, nom, code_service
 date, caractérisée par : semaine, mois, année (la date s’écrit par exemple 20020402).
Travail à faire :
1. Quel est le fait à observer ?
2. Quels sont les axes d’analyse (dimensions)?
3. Construire la table de fait et les tables de dimensions en spécifiant pour chacune les clés et les
attributs.
Etude de cas 2 : Agence de voyage
Une agence de voyage aimerait pouvoir analyser ses données afin de planifier de campagnes de
promotion auprès de ses clients. Elle aimerait analyser le nombre et le montant des ventes en fonction:
 Destination: hôtel, ville, pays, région, catégorie de région (ex: bord de mer, etc.), catégorie de
destination (ex: familial ou non)
 Date d'achat: jour de l'année, jour de la semaine, mois, année, saison : basse ou haute saison.
 Date de départ: jour de l'année, jour de la semaine, mois, année, saison (ex: basse ou haute
saison);
 Forfait: nombre de personnes, nombre de nuits, type de forfait (ex: tout inclus, repas inclus,
etc.), type de chambre (ex: standard, suite, penthouse, etc.) ;
 Client: groupe d'âge, sexe, adresse, type d'acheteur (ex: nouveau, récurrent…)
 Canal de vente: catégorie (ex: magasin, internet, etc.) ;
 Promotion: catégorie (ex: 2 pour 1, rabais 10%, rabais 25%, etc.), début et fin de validité ;
 mode de paiement: catégorie (ex: crédit, comptant, etc.) ;
Travail à faire :
a) Extraire le fait à observer et les dimensions ?
b) Construire la table de fait et les tables de dimensions. Identifiez clairement clés primaires et
étrangères des tables de faits et de dimension;
c) Identifiez, pour chaque table de dimension, une hiérarchie de niveaux de granularité (e.g.,
attribut1 ← attribut2 ← …) ;

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  • 1. Série Travaux Dirigés 01 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 niveau 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 et ville), leur département, leur région. Les ventes sont renseignées selon une période qui se décline en mois, en trimestre et année. Les ventes sont observées par le nombre d’articles selon le type, et le chiffre d’affaire. 1. Quel est le fait à observer ? 2. Quels sont les axes d’analyse (dimensions)? 3. Construire la table de fait et les tables de dimensions en spécifiant pour chacune les clés et les attributs. Exercice 2 Une entreprise de restauration rapide désire analyser ses ventes. 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. 1. Quel est le fait à observer et les dimensions ? 2. Construire la table de fait et les tables de dimensions en spécifiant pour chacune les clés et les attributs. 3. Modéliser les hiérarchies des dimensions représentant le temps et la localisation géographique des magasins. 4. On souhaite à présent mesurer le nombre de commandes qui est donné par jour et par restaurant. Etendre les tables précédentes afin de prendre en compte cet aspect. Exercice 3 On veut construire un entrepôt de données afin de stocker les informations sur les consultations d’un pays. On veut notamment connaître le nombre de consultations, par rapport à différents critères (personnes, médecins, spécialités, etc. Ces informations sont stockées dans les relations suivantes : PERSONNE (id, nom, tel, adresse, sexe) MEDECIN (id, tel, adresse, spécialité) CONSULTATION (id_med, id_pers, date, prix) 1. Quelle est la table des faits? 2. Quels sont les faits? 3. Combien de dimensions ont été retenues? Quelles sont-elles? 4. Construire la table de fait ainsi que les tables de dimensions. 5. Quelles sont les hiérarchies des dimensions? Dessinez-les. Exercice 4 On dispose d’un outil pour analyser les salaires selon l’âge et le niveau d’étude des personnes et la situation géographique des entreprises. L’analyse selon l’âge peut se faire par année ou par décade (tranches de 10 années à partir de 14 ans et jusqu’à 73 ans). L’analyse du niveau d’étude peut se faire par le niveau d’enseignement atteint en fin d’études (primaire, secondaire, supérieur) ou par le dernier
  • 2. diplôme obtenu (certificat de fin d’étude primaire, BEPC, Bac, Licence, Master). L’analyse de la situation géographique peut se faire par ville, département, région ou pays. 1. Quelle est la table des faits? 2. Quels sont les faits? 3. Combien de dimensions ont été retenues? Quelles sont-elles? 4. Quelles sont les hiérarchies des dimensions? Dessinez-les. Etude de cas 1 : Vente d’une entreprise Il s’agit de modéliser l’entrepôt de données (ED) des ventes d’une entreprise commerciale. Cette entreprise vend des produits regroupés par familles de produits. Une vente correspond à un produit et un seul ; la vente est effectuée par l’un des vendeurs du service de vente spécialisé dans le produit. La semaine de vente est le numéro de semaine dans l’année. L’ED doit pouvoir fournir le chiffre d’affaires des ventes d’un produit, par date, client, et vendeur, ainsi que toutes les sommations possibles de chiffre d’affaires. Les objets de l’ED sont les suivants :  produit, caractérisé par : code_produit, code_famille  client, caractérisé par : code_client, nom, csp  vente, caractérisée par : date, code_produit, code montant_de_vente  vendeur, caractérisé par : code_vendeur, nom, code_service  date, caractérisée par : semaine, mois, année (la date s’écrit par exemple 20020402). Travail à faire : 1. Quel est le fait à observer ? 2. Quels sont les axes d’analyse (dimensions)? 3. Construire la table de fait et les tables de dimensions en spécifiant pour chacune les clés et les attributs. Etude de cas 2 : Agence de voyage Une agence de voyage aimerait pouvoir analyser ses données afin de planifier de campagnes de promotion auprès de ses clients. Elle aimerait analyser le nombre et le montant des ventes en fonction:  Destination: hôtel, ville, pays, région, catégorie de région (ex: bord de mer, etc.), catégorie de destination (ex: familial ou non)  Date d'achat: jour de l'année, jour de la semaine, mois, année, saison : basse ou haute saison.  Date de départ: jour de l'année, jour de la semaine, mois, année, saison (ex: basse ou haute saison);  Forfait: nombre de personnes, nombre de nuits, type de forfait (ex: tout inclus, repas inclus, etc.), type de chambre (ex: standard, suite, penthouse, etc.) ;  Client: groupe d'âge, sexe, adresse, type d'acheteur (ex: nouveau, récurrent…)  Canal de vente: catégorie (ex: magasin, internet, etc.) ;  Promotion: catégorie (ex: 2 pour 1, rabais 10%, rabais 25%, etc.), début et fin de validité ;  mode de paiement: catégorie (ex: crédit, comptant, etc.) ; Travail à faire : a) Extraire le fait à observer et les dimensions ? b) Construire la table de fait et les tables de dimensions. Identifiez clairement clés primaires et étrangères des tables de faits et de dimension; c) Identifiez, pour chaque table de dimension, une hiérarchie de niveaux de granularité (e.g., attribut1 ← attribut2 ← …) ;