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1. Entrepôt de données /
Data Warehouse
Préparé par: Dr. Olfa DRIDI
FSB – Département Informatique GLSI2 - 2022

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Plan
1. Introduction : Le marché du décisionnel
2. Les entrepôts de données (ED)
3. Alimentation d’un ED
4. Modélisation d’un ED
5. Les datamarts

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Objectifs
Ø Le cours Entrepôt de données est destiné aux
administrateurs des bases de données ou futurs data
scientist, ou tout autre acteur mené à structurer et/ou
analyser , jouer avec les données volumineuses

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Références bibliographiques
Ø Le data warehouse : Guide de conduite de projet- Ralph Kimball,
2005.
Ø Modélisation des Systèmes d'Information Décisionnels :
Techniques de modélisation conceptuelle et relationnelle des
entrepôts de données - Emmanuel Ferragu, 2013.

5. Introduction aux
systèmes d’information
FSB – Département Informatique GLSI2 - 2021

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Notion d’information
Ø Une information, c’est une donnée qui a un sens pour celui qui en a
besoin.
Le modèle est connu,
l’interprétation donne
du sens aux données
Le modèle est inconnu,
le sens est plus difficile à
percevoir ou incomplet

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Définitions
Bien distinguer :
Donnée-Information-Connaissance
Ø Donnée : Fait
Ø Information : Fait qui a un sens pour quelqu’un
Ø Connaissance : L’information devient connaissance quand elle est traitée
dans le cerveau des individus.
Ø Connaissance : C’est de l’information combinée avec l’expérience, le
contexte, l’interprétation et la réflexion.

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Donnée, information et connaissance

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L’information est un facteur de production
presque comme les autres
Ø L’information a une valeur, variable selon son importance, son
ancienneté…
Ø L’information doit être
extraite,
stockée,
traitée,
maintenue…
à c’est la tâche du système d’information !

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Définition SI
En informatique et en télécommunications, et plus généralement dans le
monde de l'entreprise, le terme système d'information (ou SI) possède les
significations suivantes :
1. Un ensemble organisé de ressources (personnel, données, procédures,
matériel, logiciel, …) permettant d'acquérir, de stocker, de structurer et de
communiquer des informations sous forme de textes, images, sons, ou de
données codées dans des organisations. Selon leur finalité principale, on
distingue :
a. des systèmes d'information supports d'opérations (traitement de
transaction, contrôle de processus industriels, supports d'opérations de
bureau et de communication)
b. des systèmes d'information supports de gestion (aide à la production de
rapports, aide à la décision…).
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2. Un système ou sous-système d'équipements, d'informatique ou de
télécommunication, interconnectés dans le but de l'acquisition, du
stockage, de la structuration, de la gestion, du déplacement, du
contrôle, de l'affichage, de l'échange (transmission ou réception) de
données sous forme de textes, d'images, de sons, et/ou, faisant
intervenir, du matériel et des logiciels.
Le système d'information coordonne grâce à l'information les
activités de l'organisation et lui permet ainsi d'atteindre ses objectifs.
Il est le véhicule de la communication dans l'organisation. De plus, le
SI (système d'information) représente l'ensemble des ressources (les
hommes, le matériel, les logiciels) organisées pour : collecter,
stocker, traiter et communiquer les informations.
Définition SI
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12. © OD - 2022
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Définition SI
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Le système d’information
Ø Différentes missions du SI
• Collecter (sources externes et internes)
Saisie, numérisation
Extraction
• Stocker
Supports divers et multiples
Indexation, mots clés, thésaurus…
Maintenir en état d’utilisation sur une période longue
• Traiter
Produire des informations sous la forme appropriée aux besoins de
l’utilisateur
• Restituer, diffuser (sous différentes formes)
Électronique ou papier
Importance des formats de fichiers
Supports de communication (filaire, non-filaire…)

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Notion de système d’information
Système opérationnel
Entrées Sorties
Flux de décisions
Flux d’informations
contraintes
Système de
pilotage
Système d’information
Activité :
Générer des
informations
Mémoriser
Diffuser
Traiter
Activité :
Transformer
Produire
Activité :
ØRéfléchir : adaptation
à l’environnement,
conception
ØDécider : prévisions,
planification
ØContrôler

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Le système de pilotage
Ø Appelé également système de décision
Ø Exploite les informations qui circulent
Ø Organise le fonctionnement du système
Ø Décide des actions à conduire sur le système opérant
Ø Raisonne en fonction des objectifs et des politiques de l’entreprise
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Le système opérant
Ø Reçoit les informations émises par le système de pilotage
Ø Se charge de réaliser les tâches qui lui sont confiées
Ø Génère à son tour des informations en direction du système
de pilotage
Ø Il englobe toutes les fonctions liées à l’activité propre de
l’entreprise :
Facturer les clients, régler les salaires, gérer les stocks, …

17. © OD - 2022
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SI et nouveaux métiers
Ø Directeur de SI
Ø Intégrateur : chargé d’adapter une solution logicielle à la
réalité de l’entreprise
Ø Architecte, urbaniste de SI
Ø Chef de projet sécurité des SI
Ø ….

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Évolution des systèmes d’information au cours des
40 dernières années
Ø «Quel que soit son métier, une organisation doit pour
réussir maîtriser un tripode formé des RH, de la finance
et des systèmes d’information»
• Accélération de la vie des organisations et des affaires
• Environnement de plus en plus large (notion d’entreprise
étendue)
• Évolution permanente et rapide des technologies
• Complexité plus grande à gérer
• Tendance à l’externalisation des services informatiques
• Accroissement des risques
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19. © OD - 2022
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Problématique
Ø Pourquoi un entrepôt de données?
Améliorer les performances décisionnelles de l’entreprise.
Ø Comment?
En répondant aux demandes d’analyse des décisdeurs.
Ø Exemples:
Clientèle: Qui sont mes clients? Pourquoi sont-ils mes clients?
Comment les conserver ou les faire revenir (préférenced’achat,
habitudes, …) ? Ces clients sont-ils vraiment intéressants pour moi?
Marketing, actions commerciales: Où placer ce produit dans des
rayons?

20. © OD - 2022
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Problématique
Ø Comment les décideurs prennent-ils les décisions?
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21. © OD - 2022
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Contexte
Ø Aujourd’hui, les entreprises produisent et stockent d’énormes quantités
de données. Ces données, qui constituent un extraordinaire gisement
d’informations sur ses activités et son positionnement dans le contexte
économique, sont souvent insuffisamment exploitées.
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22. © OD - 2022
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Types de données
u Données détaillées:
u courantes ou anciennes
u données opérationnelles (de production)
u Données opérationnelles archivées
u Données agrégées
u Faiblement ou fortement
u Pour mieux répondre aux questions des gestionnaires
u Données sur les données :
u règles d’extraction, de conversion, d’agrégation, ...
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Informatique Décisionnelle (ID)
Ø L’informatique décisionnelle ou la Business intelligence est
l’ensemble des moyens, des outils et des méthodes qui permettent de
collecter, intégrer, distribuer et de restituer les informations en vue
d’offrir une aide à la décision.
Ø L’informatique décisionnelle permet la collecte, l’organisation et le
stockage des données ainsi que l’extraction et la restitution des
informations pertinentes.
Ø Elle permet aux responsables de la stratégie d’une entreprise
d’avoir une vision synthétique de leurs activités, les aidant ainsi à
orienter leurs décisions.
Ø
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24. © OD - 2022
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Informatique Décisionnelle (ID)
Ø L’Informatique Décisionnelle (ID) ou la Business Intelligence (BI),
est l'informatique à l'usage des décideurs et des dirigeants des
entreprises
Ø Les systèmes de ID/BI sont utilisés par les décideurs pour obtenir une
connaissance approfondie de l'entreprise et de définir et de soutenir
leurs stratégies d'affaires, par exemple :
d’acquérir un avantage concurrentiel,
d’améliorer la performance de l’entreprise,
de répondre plus rapidement aux changements,
d’augmenter la rentabilité, et
d’une façon générale la création de valeur ajoutée de l'entreprise.
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25. © OD - 2022
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BI
Ø Informatique décisionnelle (business intelligence) : à l’usage des
décideurs
• Accéder rapidement et simplement aux informations stratégiques
• Donner du sens aux données
• Donner une vision transversale des données d’une organisation
• Extraire, grouper, organiser, agréger corréler les données
Qui sont
mes
meilleurs
clients ?
Quelle est
l’évolution du
taux
d’occupation
des chambres
?
Quelle est
l’efficacité des
politiques
publiques en
matière
d’écologie ?

26. Introduction aux
entrepôts de données

27. © OD - 2022
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Les fondateurs

28. © OD - 2022
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Définition d’un entrepôt de données
Ø Un entrepôt de données est une collection de
données orientées sujet, intégrées, non volatiles et
historisées, organisées pour le support d'un
processus d'aide à la décision.
W.H. Inmon, 1991
Ø « Un entrepôt de données ne s’achète pas, il se
construit... »

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Définition d’un entrepôt de données
u Un entrepôt de données (ED) est une base de données construite par
copie et réorganisation de multiples sources (dont principalement le
système transactionnel de l'entreprise), afin de servir de source de
données à des applications décisionnelles :
u il agrège de nombreuses données de l'entreprise (intégration) ;
u il mémorise les données dans le temps (historisation) ;
u il les organise pour faciliter les requêtes de prise de décision
(optimisation).
(Goglin, 2001)
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Données orientées sujets
Ø Organisé autour d’un sujet bien précis, ex: client, produit, ventes.
Ø S’intéresse à la modélisation et l’analyse des données pour aider les
décideurs, non pas pour des activités quotidiennes ou traitement
transactionnel
Ø Fournit une vue simple et concise concernant un sujet particulier en
excluant les données qui ne servent pas à la prise de décision

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Données intégrées
Ø Elles proviennent de systèmes sources hétérogènes
Ø Cohérence, normalisation, maîtrise de la sémantique, prise
en compte des contraintes référentielles et des règles de
gestion.
Ø Définition d’un référentiel unique

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Données historisées / datées
Ø La portée temporelle des données dans un data warehouse
est plus longue que celle des bases opérationnelles
ü Base opérationnelle: valeur courante des données.
ü Data warehouse: fournit des infos sous une perspective
historique (ex: 5 à 10 dernières années)
Ø Dans un data warehouse, en général, chaque donnée fait
référence au temps
ü Mais dans une base opérationnelle les données peuvent
ne pas faire référence au temps

33. © OD - 2022
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Données historisées / datées

34. © OD - 2022
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Data Warehouse est Non-Volatile
Ø Un support de stockage séparé
Ø Les mises à jour de la base opérationnelle n’ont pas lieu au
niveau de la data warehouse
ü On n’a pas besoin de modules de gestion de
transactions (concurrence, reprise sur panne ...)
ü On n’a besoin que de deux opérations pour accéder aux
données : Chargement initial des données et
interrogation (lecture).

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Objectif d’un DW
Ø L'objectif du data warehouse est de permettre des requêtes sur de
grands ensembles des données, la plupart du temps sous forme
d’agrégats (GROUP BY) afin d'en obtenir une vision synthétique (propre
à la prise de décision).
Ø Le data warehouse dédié au décisionnel est séparé du système
transactionnel dédié à la gestion quotidienne.
Ø Un est uniquement destiné à l’exécution de questions statistiques sur
des données statiques (ou faiblement dynamiques).
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36. © OD - 2022
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Objectif d’un DW
Ø Objectif
Retrouver une information historique et transversale à l’entreprise
Ø Comment
Fédérer/Regrouper l'ensemble des données de l'entreprise
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§Données réparties
§Vue «au-jour-le-jour »
§Recoupements d’informations
§Vue sur l’évolution des informations

37. © OD - 2022
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Architecture d’un ED

38. © OD - 2022
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Architecture d’un ED

39. Alimentation d'un Entrepôt de
données

40. © OD - 2022
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Processus d’alimentation d’un ED
Ø Le processus dʼalimentation dʼun ED (ou entreposage des données)
consiste à :
• rassembler de multiples données sources souvent hétérogènes
• les homogénéiser
Ø Homogénéisation faite selon des règles précises
Ø Ces règles:
• sont mémorisées sous forme de méta-données (information sur les
données) stockées dans le dictionnaire de données
• permettent dʼassurer des tâches dʼadministration et de gestion
des données entreposées.

41. © OD - 2022
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Processus d’alimentation d’un ED
Après avoir conçu le modèle des données, comment alimenter
lʼED ?
àProblématique de lʼETL (Extracting Transforming and
Loading)
4 étapes :
Ø Sélection des données sources
Ø Extraction des données
Ø Nettoyage et Transformation
Ø Chargement

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Sélection des données sources
Quelles données de production faut-il sélectionner pour alimenter
lʼED?
Ø Toutes les données sources ne sont forcément pas utiles
Ex : Doit-on prendre l'adresse complète ou séparer le code postal ?
Ø Les données sélectionnées seront réorganisées pour devenir des
informations.
• La synthèse de ces données sources a pour but de les enrichir.
• La dénormalisation des données crée des liens entre les données
et permet des accès différents

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Sources de données
Ø Enterprise resource planning (ERP):
– Gèrent les processus opérationnels d'une entreprise (ex: ressources
Ø humaines, finances, distribution, approvisionnement, etc.).
Ø Customer relationship management (CRM):
– Gèrent les interactions d’une entreprise avec ses clients (ex: marketing,
ventes, après-vente, assistance technique, etc.).
Ø Systèmes « legacy »:
– Matériels et logiciels obsolètes mais difficilement remplaçables.
Ø Point of sale (POS):
– Matériels et logiciels utilisés dans les caisses de sorties d’un magasin.
Ø Externes:
– Ex: données concurrentielles achetées, données démographiques.

44. © OD - 2022
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Nettoyage et transformation des données
Objectifs du nettoyage :
Ø résoudre le problème de consistance des données au sein de chaque
source
• une centaine de type d'inconsistances ont été répertoriées
• 5 à 30 % des données des BD commerciales sont erronées
Types d'inconsistances :
Ø présence de données fausses dès leur saisie :
• fautes de frappe
• différents formats dans une même colonne
• valeur nulle
• incompatibilité entre la valeur et la description de la colonne
• duplication d'information, ...
Ø persistance de données obsolètes
Ø confrontation de données sémantiquement équivalentes mais
syntaxiquement différentes

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Nettoyage de données
Ø fonctions de normalisation
Ø fonctions de conversion
Ø usage de dictionnaires de synonymes ou dʼabréviations
Ø Définition de table de règles :

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Transformation de données
Objectifs :
Suppression des incohérences sémantiques entre les sources
pouvant survenir lors de l'intégration :
• des schémas :
ü problème de modélisation : différents modèles de données sont utilisés
ü problèmes de terminologie : un objet est désigné par 2 noms différents, un
même nom désigne 2 objets différents
ü incompatibilités de contraintes : 2 concepts équivalents ont des contraintes
incompatibles
ü conflit sémantique : choix de différents niveaux d'abstraction pour un même
concept
ü conflits de structures : choix de différentes propriétés pour un même concept
ü conflits de représentation : 2 représentations différentes choisies pour les
mêmes propriétés d'un même objet
• des données :
ü Equivalence de champs
ü Equivalence d'enregistrements : fusion dʼenregistrements

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Transformation de données
Exemples:
Ø Unifier les données
• Ex. dates : MM/JJ/AA -> JJ/MM/AA
• Ex. noms : D-Naiss, Naissance, Date-N -> « Date-Naissance »
Ø Trier, Nettoyer
• Eliminer les doubles
• Jointures, projection, agrégation (SUM, AVG, ...)
• Gestion des valeurs manquantes (NULL) (ignorer ou corriger ?)
• Gestion des valeurs erronées ou inconsistantes (détection et
correction)
• Vérification des contraintes d’intégrité (pas de violation)

48. © OD - 2022
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Chargement
Objectif :
charger les données nettoyées et préparées dans lʼED
Ø C'est une opération :
• qui risque d'être assez longue
• plutôt mécanique et la moins complexe.
Ø Il est nécessaire de définir et mettre en place :
• des stratégies pour assurer de bonnes conditions à sa
réalisation
• une politique de rafraîchissement.

49. © OD - 2022
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Méta-données
Ø Le rôle de ces méta-données est ainsi de permettre :
• la définition des données
• la fabrication des données
• le stockage des données
• l'accès aux données
• la présentation des données

50. Exploitation d’un
entropôt de données

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Principales applications autour dʼun ED
Ø Réalisation de rapports divers (Reporting)
Ø Réalisation de tableaux de bords (Dashboards)
Ø Analyse en ligne diverses (OLAP)
Ø Fouille de données (Data Mining)
Ø Visualisations autour d'un ED (visualizations)
Ø ...

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Exploitation d’un ED (1)
Rapports (Reporting) :
Ø Pour des les utilisateurs qui ont besoin d'un accès régulier à des
informations d’une manière presque statique
Ex: les hôpitaux doivent envoyer des rapports mensuels à des agences
nationaux.
Ø Un rapport est défini par une requête (plusieurs requêtes) et une mise en
page (diagrammes, histrogrammes, etc.)
Ø Les rapports peuvent être exécutés automatiquement ou manuellement.

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Exploitation d’un ED (2)
Tableaux de bords (Dashboards) :
Ø Affichent une quantité limitée d’informations dans un format graphique
facile à lire.
Ø Fréquemment utilisés par les cadres supérieurs qui ont besoin d’un
rapide aperçu des changement les plus importants.
Ex : un aperçu en temps réel d’évolutions
Ø Pas vraiment utile pour une analyse complexe et détaillée

54. © OD - 2022
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Exploitation d’un ED (3)
Analyse OLAP (On-Line Analytical processing) :
Ø Techniques OLAP apparues en recherche dans les années 70 mais ont
été développées dans les années 90 dans l'industrie
Ø Permettent de réaliser des synthèses, des analyses et de la
consolidation dynamique de données multidimensionnelles
Ø Constitue la façon la plus naturelle d'exploiter un ED du fait de son
organisation multidimensionnelle

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Exploitation d’un ED (4)
Fouille de données (Data mining)
Ø Recherche de connaissance, sous forme de modèle de
comportement, cachés dans les données
Ø Domaine jeune à lʼintersection de lʼIntelligence Artificielle, les
Statistiques, les BD
Ø Nombreuses techniques de fouille : régression linéaire, induction
dʼarbres de décision, algorithmes génériques, réseaux de neurones, ...
Ø Les techniques de fouille sont en pleine évolution et sont de plus en
plus intégrées dans les ED

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Exploitation d’un ED (5)
Visualisation autour dʼun ED
Ø Facilitent l'analyse et l'interprétation de données
Ø convertissent des données complexes en images, graphiques en 2 et 3
dimensions, voire en animations
Ø Sont de plus en plus intégrées dans les ED

57. © OD - 2022
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Réalisation d’un ED
Voici 5 étapes importantes pour la réalisation d’un DW :
Ø Conception
Ø Acquisition des données
Ø Définition des aspects techniques de la réalisation
Ø Définition des modes de restitution
Ø Stratégies d’administration, évolution, maintenance

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Conception
Ø Définir la finaliteé du DW :
• Quelle activité de l’entreprise faut-il piloter?
• Quel est le processus de l’entreprise à modéliser?
• Qui sont les décideurs?
• Quels sont les faits numériques?
o Qu’est ce qui va être mesurer?
• Quelles sont les dimensions ?
o Comment les gestionnaires décrivent-ils des données qui
résultent du processus concerné?
Ø Définir le modèle de données :
• Modèle en étoile / flocon ?
• et/ou Cube?
• et/ou Vues matérialisées?

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Acquisition des données
Ø Pour l’alimentation ou la mise à jour de l’entrepôt
• Mise à jour régulière
Besoin d’un outil pour automatiser les chargements de l’entrepôt :
ETL (Extract, Transform, Load)

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Aspects techniques
Ø Contraintes
• logicielles,
• matérielles,
• humaines,
• ...

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Restitution
Ø But du processus d’entreposage,
Ø Conditionne souvent le choix de l’architecture et de la construction du
DW
Ø Toutes les analyses nécessaires doivent être réalisables !
Ø Types d’outils de restitution :
• Requêteurs et outils d’analyse
• Outils de data mining

62. © OD - 2022
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Administration, maintenance
Ø Toutes les stratégies à mettre en place pour l’administration, l’évolution
et la maintenance
Ø Ex : fréquences des rafraichissements (global ou plus fin?)

63. Domaines d'application
des entrepôts
Les domaines privilégiés :
• Domaine bancaire
• Domaine de la grande distribution
• Domaine des télécommunications
• Domaines de lʼassurance et de la pharmacie
• Domaine de la santé, ...

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Domaines privilégiés : Bancaire
Domaine bancaire : un des premiers utilisateurs des ED
Ø Pour une banque, il est important de pouvoir regrouper les
informations relatives à un client afin de répondre à ses demandes de
crédit par exemple
Ø Des mailing ciblés doivent aussi être rapidement élabores à partir de
toutes les informations disponibles sur un client lors de la
commercialisation d'un nouveau produit
Ø L'utilisation de cartes de crédit nécessite des contrôles à posteriori,
par exemple pour la recherche de fraudes : la mémorisation des
mouvements peut rendre de grands services
Ø Les échanges d'actions et de conseils de courtages sont facilités
par une mémorisation de l'histoire et une exploitation par des outils
décisionnels avancés par exemple pour déterminer des tendances de
marchés

65. © OD - 2022
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Domaines privilégiés : Grande distribution
Domaine de la grande distribution fortement demandeur dʼED :
Ø intéressant de regrouper les informations de ventes pour déterminer
les produits à succès, mieux suivre les modes, détecter les habitudes
dʼachats, les préférences des clients par secteur géographique
Ø La fouille de données a permis de développer des techniques
sophistiquées dʼexploitation de données qui aident à mettre en
évidence les règles de consommation
Ø Explorer le panier de la ménagère est devenu un exercice dʼécole : il
sʼagit de trouver à partir de lʼenregistrement des transactions quelles
sont les habitudes dʼachats, plus précisément quels sont les produits
achetés en même temps
Apports constatés dans la grande distribution :
• augmentation des ventes grâce à un meilleur marketing
• amélioration des taux de rotation de stocks
• élimination des produits obsolètes
• réduction des rabais, remises, ristournes
• meilleure négociation des achats

66. © OD - 2022
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Domaines privilégiés : Télécommunications
Domaine très concurrentiel des télécommunications : utilise beaucoup
les ED
Ø grande masse de données concernant les abonnés et les appels est
enregistrée
Ø Plusieurs mois de description détaillée des appels comprenant, pour
chaque appel appelant, appelé, heure et durée sont disponibles chez les
opérateurs
En respectant les lois de sécurité et liberté, que peut-on faire de telles
données ?
Ø Couplées ou non avec des informations comptables, lʼexploitation de
ces données regroupées en ED par des techniques dʼanalyse et
dʼexploration permet :
• Dʼanalyser le trafic
• De mieux cerner les besoins des clients,
• De classer les clients par catégories,
• De comprendre pourquoi certains changent d'opérateurs et mieux
répondre à leur besoins

67. © OD - 2022
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Domaines privilégiés : Assurance et de la
pharmacie
Domaines de lʼassurance et de la pharmacie : très friands de
techniques décisionnelles
Ø Lʼexercice de base de lʼassureur est de déterminer le facteur de
risque dʼun assuré
Ø Celui dʼun producteur pharmaceutique est de détecter lʼimpact dʼun
médicament
Ø Plus généralement, le suivi des informations relatives à la liaison
produit-client sur un ED est souvent synonyme de gains importants :
meilleure connaissance des produits, détection des défauts, meilleure
connaissance des clients, détection de rejets, ciblage du marketing, etc
Ø Le couplage aux technologies du Web ouvre aussi des horizons
nouveaux pour le suivi des produits, des clients, des concurrents : notion
émergente de « Data Webhouse »

68. © OD - 2022
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Pourquoi pas un SGBD?
Fonctions d’un SGBD :
Ø Systèmes transactionnels (OLTP: OnLine Transaction Processing)
Ø Permettre d’insérer, modifier, interroger rapidement, efficacement et en
sécurité les données de la base
Ø Sélectionner, ajouter, mettre à jour, supprimer des tuples
Ø Répondre à de nombreux utilisateurs simultanément
Fonctions d’un ED:
Ø Systèmes pour l’aide à la prise de décision (OLAP: OnLine Analytical
Processing)
Ø Regrouper, organiser des informations provenant de sources diverses
Ø Intégrer et stocker les données pour une vue orientée métier
Ø Retrouver et analyser l’information rapidement et facilement

69. © OD - 2022
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SGBD et ED

70. © OD - 2022
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Quelques solutions open source

71. © OD - 2022
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Quelques solutions commerciales

72. © OD - 2022
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Quelques termes du domaine
Ø BPM : Business Process Management ou Gestion des processus métiers
Ø CRM = GRC : Customer Relation Management ou Gestion de la relation client
Ø Datamining : Technique d’exploitation des masses de données du SI
Ø EAI : Enterprise Application Integration ou Intégration des applications de
l’entreprise
Ø EDI : Échange de données informatisées
Ø EFI: Échange de formulaires informatisés
Ø ERP = PGI : Entreprise Resource Planning ou Progiciel de gestion intégré
Ø ESB : Enterprise Service Bus, nouveau type d’outils d’intégration des
applications
Ø Interopérabilité et intégration
Ø KM : Knowledge Management ou Management des connaissances
Ø Portail : Porte d’entrée vers les données du SI, déclinable en EAP, EIP, EEP
Ø Workflow : Flux de travail, modélisation des tâches associées à un processus
métier

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Questions???