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Ouvrage organisé autour des trois étapes du processus de modélisation des données : modélisation conceptuelle, puis logique et enfin physique. Chaque partie fait l'objet d'une approche progressive avec des problèmes et leurs solutions exprimées en pseudo-langage, des commentaires détaillés sur les fausses solutions intuitives et des exemples.
Modélisation des systèmes d'information décisionnels . Une bonne modélisation des données est l'un des facteurs clés de la réussite de tout projet de mise en oeuvre d'un système d'information décisionnel (SID) dans une entreprise, cela indépendamment de la portée de ce système : data mart à l'usage d'un métier unique (contrôle de gestion, marketing, suivi des risques, etc.) ou data warehouse d'entreprise destiné à piloter l'ensemble des métiers d'un groupe.. Quelle que soit l'architecture applicative choisie pour l'implémentation d'un SID, la conception du système devra faire appel à une technique de modélisation des données dédiée au décisionnel : la « modélisation multidimensionnelle » (ou « modélisation en étoile »), sujet de cet ouvrage.. Ce dernier est organisé autour de deux parties principales dédiées aux deux étapes clés du processus de modélisation des données : modélisation conceptuelle, puis modélisation sur une base de données relationnelle. Chacune de ces parties fait l'objet d'une approche progressive et fait appel à de nombreux exemples, de telle sorte qu'un lecteur non averti puisse s'y retrouver.. L'ouvrage est destiné aux élèves des écoles d'ingénieurs, aux étudiants en Master SIAD (Systèmes d'information et aide à la décision) et aux professionnels de l'informatique travaillant dans le domaine du décisionnel (architecte, modélisateur de données, développeur ou chef de projet)..
