Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
DIMENSIONNELLEMENT DECISIONNELLEMENT - RECHERCHES SUR L'UTILISABILITE DES INTERFACES UTILISATEURS EN
Univ Europeenne - EAN : 9786139527304
Édition papier
EAN : 9786139527304
Paru le : 1 déc. 2019
71,90 €
68,15 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9786139527304
- Réf. éditeur : 4793879
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 1 déc. 2019
- Disponibilite : Disponible
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 184
- Poids : 279gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : La dispute entre les deux approches les plus populaires de la conception d'un entrepôt de données existe depuis longtemps. Elle est d'autant plus interessante qu'un entrepôt de données représente la technologie centrale de l'informatique décisionnelle. Ce n'est donc pas surprenant que cette dispute entre l'approche d'Inmon, qui fut surnomé « le pêre des entrepôts de données », et celle de Kimball, représentant le plus connu de la méthodologie de modélisation dimensionnelle, prend souvent la forme d'un vrai conflit. Dans les recherches présentées dans ce livre on a analysé l'un des deux avantages principaux que Kimball et les partisans de la modélisation dimensionnelle ont attribué à la conception dimensionnelle d'un entrepôt de données. Il s'agit de simplicité d'usage, qui était auparavant méconnu et négligé par les chercheurs comme par les praticiens et les dirigeants des organisations. Les expérimentations effectuées par mes collègues et moi ont révélé une chose inattendue et quelque peu étonnante : elles ont démontré que les données modélisées dimensionnellement facilitent l'apprentissage... Cela deviendra, nous croyons, un motif fort qui appellera à la necessité de leur usage.
