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Diapositives de présentation PowerPoint pour la solution d'intelligence d'affaires

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Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :

Livrez ce jeu de diapositives complet à vos membres d'équipe et autres collaborateurs. Comprenant des diapositives stylisées présentant divers concepts, ces diapositives de présentation de la solution d'intelligence d'affaires sont l'outil idéal que vous pouvez utiliser. Personnalisez son contenu et ses graphiques pour le rendre unique et stimulant. Les quatre-vingt-neuf diapositives sont toutes modifiables et modifiables, alors n'hésitez pas à les adapter à votre environnement professionnel. La police, la couleur et les autres composants sont également dans un format modifiable, ce qui fait de ce modèle de PPT le meilleur choix pour votre prochaine présentation. Alors, téléchargez maintenant.

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Contenu de cette présentation Powerpoint

Diapositive 1 : Cette diapositive présente la solution de Business Intelligence. Indiquez le nom de votre entreprise et commencez.
Diapositive 2 : Cette diapositive indique l'ordre du jour de la présentation.
Diapositive 3 : Cette diapositive montre la table des matières de la présentation.
Diapositive 4 : Voici une autre diapositive poursuivant la table des matières de la présentation.
Diapositive 5 : Voici une autre diapositive poursuivant la table des matières de la présentation.
Diapositive 6 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 7 : Cette diapositive illustre la situation actuelle de notre entreprise en affichant le ratio de données non structurées et structurées.
Diapositive 8 : Cette diapositive présente le fossé dans l'organisation en montrant comment les big data posent des défis.
Diapositive 9 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 10 : Cette diapositive affiche le besoin d'un entrepôt de données dans l'organisation, comme la qualité des données, un point unique, etc.
Diapositive 11 : Cette diapositive montre le besoin d'un entrepôt de données basé sur les utilisateurs métier, le stockage de données historiques, etc.
Diapositive 12 : Cette diapositive décrit les avantages de l'entrepôt de données pour les organisations comme le gain de temps, l'amélioration de l'intelligence économique, etc.
Diapositive 13 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 14 : Cette diapositive montre les caractéristiques des entrepôts de données telles que l'orientation par sujet, l'intégration, la variabilité dans le temps et la non-volatilité.
Diapositive 15 : Cette diapositive représente la caractéristique d'orientation par sujet de l'entrepôt de données et les différentes applications opérationnelles.
Diapositive 16 : Cette diapositive illustre la caractéristique intégrée de l'entrepôt de données et comment différents sujets sont stockés.
Diapositive 17 : Cette diapositive montre la caractéristique de variabilité dans le temps des entrepôts de données et comment ils peuvent stocker des informations vieilles de plusieurs années.
Diapositive 18 : Cette diapositive illustre la caractéristique non volatile de l'entrepôt de données.
Diapositive 19 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 20 : Cette diapositive affiche l'architecture de base d'un entrepôt de données et comment les informations sont traitées et stockées dans cette architecture.
Diapositive 21 : Cette diapositive représente l'architecture à trois niveaux de l'entrepôt de données, y compris les fonctions effectuées.
Diapositive 22 : Cette diapositive décrit une architecture d'entrepôt de données avec une zone de staging.
Diapositive 23 : Cette diapositive présente une architecture d'entrepôt de données avec une zone de staging et des datamarts.
Diapositive 24 : Cette diapositive montre l'architecture en bus de l'entrepôt de données et comment elle décide du flux des données dans l'entrepôt.
Diapositive 25 : Cette diapositive affiche les différentes vues des entrepôts de données, telles que la vue de haut niveau, la vue des sources de données, la vue de l'entrepôt de données, etc.
Diapositive 26 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 27 : Cette diapositive représente les différents types d'entrepôts de données, tels que les entrepôts de données d'entreprise, les magasins de données opérationnelles, etc.
Diapositive 28 : Cette diapositive présente l'entrepôt de données d'entreprise (EDW) et son architecture, y compris la couche source de données, la zone de staging, etc.
Diapositive 29 : Cette diapositive représente les types d'entrepôts de données d'entreprise tels que les entrepôts de données sur site, les entrepôts de données hébergés dans le cloud, etc.
Diapositive 30 : Cette diapositive illustre le magasin de données opérationnel et son architecture, y compris les sources de données telles que les données non structurées et structurées.
Diapositive 31 : Cette diapositive représente le type de datamart d'entrepôt de données, son architecture, et comment un seul département le gère.
Diapositive 32 : Cette diapositive représente le datamart dépendant et comment il peut être établi de deux manières.
Diapositive 33 : Cette diapositive présente le datamart indépendant qui n'a aucun lien avec l'entrepôt de données central.
Diapositive 34 : Cette diapositive représente le datamart hybride et comment les données sont intégrées dans ce type de datamart autrement que depuis l'entrepôt de données.
Diapositive 35 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 36 : Cette diapositive représente ce qu'est un entrepôt de données cloud et comment il peut stocker des données provenant de nombreuses sources de données.
Diapositive 37 : Cette diapositive montre les avantages des entrepôts de données cloud, tels que la réduction des coûts, la sécurité des données, etc.
Diapositive 38 : Cette diapositive représente ce qu'est un entrepôt de données moderne et comment il prend en charge SQL, l'apprentissage automatique, etc.
Diapositive 39 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 40 : Cette diapositive affiche les composants critiques d'un entrepôt de données, tels que le gestionnaire de chargement, le gestionnaire d'entrepôt, etc.
Diapositive 41 : Cette diapositive représente les étapes de l'entrepôt de données telles que la base de données opérationnelle, l'entrepôt de données hors ligne, etc.
Diapositive 42 : Cette diapositive représente les solutions d'entrepôt de données les plus importantes telles que MarkLogic, Amazon RedShift et Oracle.
Diapositive 43 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 44 : Cette diapositive illustre le fonctionnement de l'entrepôt de données, y compris les opérations telles que l'extraction, la transformation, etc.
Diapositive 45 : Cette diapositive représente comment les entrepôts de données, les bases de données et les lacs de données fonctionnent ensemble.
Diapositive 46 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 47 : Cette diapositive représente les lignes directrices pour la conception d'un entrepôt de données, telles que la description des exigences métier, le développement de la conception conceptuelle, etc.
Diapositive 48 : Cette diapositive présente l'approche de conception descendante de l'entrepôt de données, y compris ses caractéristiques telles que la variabilité dans le temps, la non-volatilité, l'orientation par sujet, etc.
Diapositive 49 : Cette diapositive représente l'approche de conception ascendante de l'entrepôt de données et comment le datamart est construit en premier dans cette approche.
Diapositive 50 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 51 : Cette diapositive représente les meilleures pratiques métier pour implémenter un entrepôt de données.
Diapositive 52 : Cette diapositive décrit les meilleures pratiques informatiques pour implémenter un entrepôt de données, y compris le suivi des performances et de la sécurité, le maintien des normes de qualité des données, etc.
Diapositive 53 : Cette diapositive montre la liste de contrôle pour implémenter un entrepôt de données dans l'entreprise.
Diapositive 54 : Cette diapositive représente les étapes pour implémenter un entrepôt de données dans l'organisation, y compris les stratégies d'entreprise, la livraison par phases, etc.
Diapositive 55 : Cette diapositive représente les tendances de mise en œuvre d'un entrepôt de données telles que l'entrepôt de données cloud, l'entrepôt de données en tant que service, etc.
Diapositive 56 : Cette diapositive représente l'entrepôt de données autonome avec un déploiement sans complexité et comment il automatisera la routine.
Diapositive 57 : Cette diapositive décrit le budget pour la mise en œuvre d'un entrepôt de données, y compris le stockage dans le cloud, le stockage sur site, etc.
Diapositive 58 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 59 : Cette diapositive représente une comparaison entre une base de données et un entrepôt de données basée sur la conception, le type d'informations, etc.
Diapositive 60 : Cette diapositive affiche la comparaison entre un entrepôt de données et des systèmes de bases de données opérationnelles basée sur la conception, l'objectif, etc.
Diapositive 61 : Cette diapositive représente la comparaison entre un entrepôt de données et un lac de données et comment les données sont stockées dans l'entrepôt de données.
Diapositive 62 : Cette diapositive représente une comparaison entre un entrepôt de données et un datamart et comment les datamarts peuvent être conçus pour des raisons opérationnelles uniques.
Diapositive 63 : Cette diapositive présente la comparaison entre l'entreposage de données et l'intelligence économique et comment l'intelligence économique aide à générer des résultats utiles à partir de données brutes.
Diapositive 64 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 65 : Cette diapositive représente les impacts de la mise en œuvre d'un entrepôt de données sur l'entreprise.
Diapositive 66 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 67 : Cette diapositive représente le plan 30-60-90 jours pour implémenter un entrepôt de données dans l'entreprise.
Diapositive 68 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 69 : Cette diapositive représente la feuille de route pour la mise en œuvre d'un entrepôt de données dans l'entreprise.
Diapositive 70 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 71 : Cette diapositive montre le tableau de bord pour la mise en œuvre d'un entrepôt de données dans l'organisation.
Diapositive 72 : Cette diapositive est intitulée Diapositives supplémentaires pour aller de l'avant.
Diapositive 73 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui seront abordés ensuite dans le modèle.
Diapositive 74 : Cette diapositive représente ce qu'est un entrepôt de données, y compris ses différentes sources de données et les opérations effectuées.
Diapositive 75 : Cette diapositive affiche l'OLAP et l'OLTP dans l'entreposage de données et comment les outils OLAP sont utilisés pour l'analyse de données multidimensionnelles.
Diapositive 76 : Cette diapositive représente les outils d'extraction, de transformation et de chargement de l'entrepôt de données et comment ils effectuent leurs tâches.
Diapositive 77 : Cette diapositive représente les schémas dans les entrepôts de données tels que le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige.
Diapositive 78 : Cette diapositive représente la base de données analytique de traitement massivement parallèle et comment le traitement parallèle est effectué.
Diapositive 79 : Cette diapositive décrit les applications des entrepôts de données dans différentes industries telles que la banque, la santé, le gouvernement, etc.
Diapositive 80 : Cette diapositive contient toutes les icônes utilisées dans cette présentation.
Diapositive 81 : C'est une diapositive de comparaison pour établir une comparaison entre des produits, des entités, etc.
Diapositive 82 : C'est une diapositive À propos de nous pour montrer les spécifications de l'entreprise, etc.
Diapositive 83 : Cette diapositive présente des notes Post-it. Postez vos notes importantes ici.
Diapositive 84 : Cette diapositive montre un diagramme circulaire avec des zones de texte supplémentaires.
Diapositive 85 : Cette diapositive affiche un puzzle avec des icônes et du texte associés.
Diapositive 86 : Cette diapositive montre une analyse SWOT décrivant les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces.
Diapositive 87 : Cette diapositive montre un graphique à barres avec une comparaison de trois produits.
Diapositive 88 : Cette diapositive présente un diagramme de Venn avec des zones de texte.
Diapositive 89 : C'est une diapositive de remerciements avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.

FAQs

Some best practices for implementing a data warehouse include identifying business requirements, following a top-down or bottom-up design approach, tracking performance and security, and maintaining data quality standards.

The three-tier data warehouse architecture includes the bottom tier (data source layer), middle tier (ETL layer), and top tier (data presentation layer). The functions performed in each tier include data extraction, transformation, and loading in the bottom tier, data integration and cleansing in the middle tier, and data analysis and reporting in the top tier.

A data warehouse provides a single point of access to an organization's data and ensures data quality. It also allows for the storage of historical data and improves business intelligence.

Data warehouses have four main characteristics: they are subject-oriented, integrated, time-variant, and non-volatile. This means that they focus on specific subject areas, combine data from different sources, store historical data, and do not allow data to be modified or deleted.

An enterprise data warehouse is a large-scale centralized repository that stores data from across an entire organization, while a data mart is a smaller repository that is focused on a specific department or business function. Data marts are often used to provide quick access to specific data sets, while an enterprise data warehouse is used for broader data analysis and reporting.

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