Entrepôt de données exemple AdventureWorks
L'entrepôt de données exemple Adventure Works est utilisé dans la documentation en ligne SQL Server pour illustrer l'utilisation des fonctions de Business Intelligence disponibles dans SQL Server. Les données de l'entrepôt de données ont été conçues pour prendre en charge à la fois les scénarios d'exploration de données et OLAP (Online Analytical Processing).
À propos des entrepôts de données
Les sections qui suivent fournissent plus d'informations sur l'entrepôt de données lui-même et sur les scénarios qu'il permet :
L'entrepôt de données
Scénarios d'exploration de données
Scénarios OLAP
L'entrepôt de données
L'entrepôt de données Adventure Works contient un sous-ensemble des tables de la base de données OLTP, en plus de données financières extraites d'une source de données distinctes. Les données sont synchronisées avec la base de données OLTP pour prendre en charge les scénarios classiques Integration Services tels que le chargement et la mise à jour de l'entrepôt de données. La section AWDataWarehouseRefresh Package Sample explique comment utiliser un package Integration Services pour charger des données dans l'entrepôt de données Adventure Works à partir de la base de données OLTP Adventure Works.
L'entrepôt de données Adventure Works contient des données relatives à deux sous-domaines d'activité, les finances et les ventes, qui sont décrits dans les sections qui suivent. De plus, l'entrepôt de données contient des vues utilisées pour prendre en charge les scénarios d'exploration de données, décrits plus tard dans la présente section.
Finance
Dans l'entrepôt de données, les données financières sont réparties dans deux schémas qui présentent les caractéristiques suivantes :
Finance
Contient les données financières de la société Adventure Works et de ses filiales.
Contient les données en devise locale de l'organisation à laquelle elles sont associées.
Prend en charge le groupe de mesures Finance Analysis Services.
Currency Rates
Contient les données de conversion de devise, y compris les cours moyens journaliers et les cours en clôture par rapport au dollar US. .
Prend en charge le groupe de mesures Currency Rates Analysis Services.
Sales
Les données relatives aux ventes sont réparties en quatre schémas qui présentent les caractéristiques suivantes :
Reseller Sales
Contient les ventes uniquement des revendeurs.
Contient uniquement les commandes expédiées.
Contient les données en dollar US et conserve ces données dans leur devise d'origine.
Prend en charge le groupe de mesures Reseller Sales Analysis Services.
Sales Summary
Contient une vue de synthèse des données des ventes effectuées par les revendeurs et des ventes Internet.
Les dimensions sont limitées par rapport aux schémas des revendeurs et des ventes Internet.
Internet Sales
Contient les commandes individuelles des clients Internet et des données détaillées.
Contient uniquement les commandes expédiées.
Contient les données en dollar US et conserve ces données dans leur devise d'origine.
Prend en charge le groupe de mesures Internet Sales Analysis Services.
Sales Quota
Contient les données des quotas de ventes des représentants.
Prend en charge le groupe de mesures Sales Quotas Analysis Services.
Les tables qui contiennent les données relatives aux ventes Internet ont été conçues pour prendre en charge les scénarios d'exploration de données, tandis que les autres tables l'ont été pour prendre en charge les scénarios OLAP.
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Scénarios d'exploration de données
L'analyse des tendances dans la base de données Adventure Works prend en charge les scénarios suivants d'exploration de données :
Forecasting : Prend en charge le scénario dans lequel un analyste étudie la croissance des ventes des modèles de bicyclettes par région et par saison.
Targeted Mailing Campaign : Prend en charge le scénario dans lequel un analyste applique des algorithmes d'exploration de données sur les données de la base Adventure Works relatives aux clients et aux ventes Internet pour déterminer les attributs démographiques des clients susceptibles d'acheter une bicyclette. L'analyste peut ensuite appliquer ce modèle d'exploration de données à une liste de clients potentiels afin de déterminer les clients les plus susceptibles de répondre à une campagne de publipostage ciblé organisée pour promouvoir les bicyclettes Adventure Works.
Market Basket Analysis : Prend en charge le scénario dans lequel un développeur crée une solution d'analyse de panier permettant de proposer des produits basés sur les produits déjà présents dans le panier d'un client.
Sequence Clustering : Prend en charge le scénario dans lequel un analyste étudie l'ordre dans lequel les articles sont déposés dans un panier.
Ces scénarios et les analyses de tendances dans l'entrepôt de données sont illustrés dans le didacticiel consacré à l'exploration de données dans la documentation en ligne SQL Server et dans le projet exemple fourni avec la base Adventure Works.
Pour plus d'informations :Didacticiel sur l'exploration de données de base
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Scénarios OLAP
L'analyse des tendances dans la base de données Adventure Works prend en charge les scénarios suivants d'exploration de données :
Scénarios d'étude des données financières
Financial Reporting : Prend en charge le scénario d'analyse des comptes de résultat et des bilans pour toutes les filiales. Permet également d'établir un rapport sur les données financières dans une devise locale en particulier.
Actual versus Budget : Permet d'analyser les dépenses réelles par rapport aux dépenses budgétées.
Scénarios d'étude des ventes
Product Profitability Analysis : Permet d'analyser les marges enregistrées sur les ventes de produits en suivant les coûts, les remises et les prix de vente.
Sales Force Performance : Permet de suivre l'écart entre les quotas de ventes et les ventes réelles.
Trend and Growth Analysis : Permet de comparer la période actuelle par rapport aux périodes antérieures en termes de ventes.
Promotion Effectiveness : Permet d'analyser l'impact des campagnes promotionnelles sur les ventes.
Ces scénarios et les analyses de tendances dans l'entrepôt de données sont illustrés dans le didacticiel Analysis Services dans la documentation en ligne de SQL Server et dans l'exemple de projet Adventure Works DW.
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