IBM Cognos 8 Business Intelligence
Modélisation des données — FAQs
IBM Cognos 8 BI intègre les données provenant de toute l'entreprise afin de donner une vue complète de l'activité. Un modèle unique convertit ces données en informations pertinentes pour tous les utilisateurs, qui partagent ainsi une même version de la vérité, indispensable pour gagner en performance.
- Comment Cognos 8 BI intègre-t-il les données provenant de toutes mes sources ?
- Une portée très large. Cognos 8 BI accède à toutes les données, où qu'elles se trouvent, en utilisant les interfaces publiées des systèmes transactionnels, les bases de données relationnelles et multidimensionnelles, les fichiers plats et toutes les sources traditionnelles et modernes de l'entreprise.
- Flexibilité de capture des données. Vous pouvez combiner librement les différentes techniques de capture des données - fédération (EII), ETL, Direct et bien d'autres - afin de délivrer la bonne information selon le mode le mieux adapté.
- Mise en cache. La mise en cache virtuelle EII, les PowerCubes et la mise en cache en mémoire permettent d'optimiser la performance.
- Moteur d'interrogation unique (SQL et MDX). Il permet de créer des requêtes efficaces selon une approche commune et cohérente tout en réduisant les besoins d'administration.
- Couverture complète des données. Cognos 8 BI assure le nettoyage de toutes les données, y compris celles qui ne concernent pas les clients mais qui sont néanmoins stratégiques pour piloter la performance.
- Mesures de la qualité des données. Vous pouvez surveiller la pertinence de vos données au fil du temps et mettre en place un processus de gestion de la qualité des données.
- Comment Cognos 8 BI facilite-t-il la modélisation des données ?
- Un modèle commun. Un modèle unique donne une vision commune des données à tous les acteurs de l'entreprise, quelles que soient leurs fonctions, leur localisation et leur langue.
- Modélisation en mode collaboratif. Une équipe peut participer à l'élaboration des différents segments d'un modèle puis combiner les résultats pour produire une vue unique.
- Modélisation à plusieurs niveaux avec des objets réutilisables. Vous pouvez créer des modèles physiques distincts à partir des différents modèles métier afin de limiter l'effet de cascade lors des changements et d'améliorer le niveau de cohérence.
- Réorientation d'un modèle. Vous pouvez modifier ou remplacer la couche physique d'un modèle, par exemple lorsque vous passez de la phase de test au lancement en production, sans perturber le travail de l'utilisateur final.
- Analyse d'impact. Elle permet de voir si un modèle a subi des changements et en assure un suivi détaillé pour un impact minimal.
- Intégration bidirectionnelle des métadonnées externes. Vous pouvez accéder à n'importe quelle métadonnée via des passerelles préconfigurées vers les autres environnements de modélisation de métadonnées.
- Assistant de modélisation. Basé sur les meilleures pratiques de modélisation, cet assistant décèle les incohérences de façon à accélérer le développement.
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