par Mark Scott et John Lynn - Mis en ligne le 28/01/2003
Les analystes qui travaillent avec des
bases de données analytiques organisent
les données en groupes communs
et essaient de voir ce qui se passerait si
les choses étaient différentes. Prenons
comme exemple un cas concret par excellence
: est-ce que l'augmentation du
prix d'un produit - qui augmentera le
bénéfice par unité mais diminuera
probablement le nombre d'unités
vendues - aboutira à un bénéfice total
supérieur ou inférieur ? Ou comment une baisse du taux d'escompte fédéral
aux Etats-Unis affecte-t-elle le rendement
des prêts immobiliers ? Pour aider
les analystes à faire des projections
éclairées d'après des tendances historiques,
Microsoft fournit Analysis
Services dans SQL Server 2000 et OLAP
Services dans SQL Server 7.0. Ces services offrent la fonction OLAP et
peuvent traiter les données stockées
dans SQL Server (ou toute autre
source de données compatible OLE
DB) dans des structures de données
multidimensionnelles appelées cubes.
Les cubes de données simplifient
l'opération consistant à analyser les
tendances et à corréler la manière dont
les entités interagissent.
Construire un système d’analyse fondé sur le web

Les investisseurs immobiliers, par
exemple, utilisent la modélisation de
cash-flow pour isoler un groupe de
prêts présentant des caractéristiques
communes (types de propriétés, zone
géographique, gamme de taux d’intérêt,
par exemple) et projettent les effets
de différents genres d’événements.
Qu’adviendra-t-il si les prêts
mûrissent plus rapidement que prévu
ou si les emprunteurs sont défaillants ?
Et comment des événements aussi imprévisibles
pourraient-ils affecter le
rendement des titres que les prêts garantissent
?
Procéder à une sélection dans des
listes contenant des centaines de prêts
ou isoler les prêts présentant les caractéristiques
à analyser, n’est pas facile.
Analysis Services et OLAP Services peuvent
aider à corréler ces groupes de
prêts afin que les analystes puissent
modéliser des suppositions de prêts.
Pour aider les analystes immobiliers
d’un client à projeter la performance
de valeurs garanties par des hypothèques,
notre équipe de développement
a dû concevoir un système qui
simplifiait le groupage des prêts de différentes
manières – comme par taux
d’intérêt, terme d’échéance, ou emplacement
de la propriété. L’interface devait
être facile à apprendre et à utiliser.
Et le système que nous avons développé
devait être déployé en toute sécurité
sur Internet. Pour répondre à
ces critères, l’équipe de développement
a choisi Analysis Services.
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Percer le brouillard des rançongiciels
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