Si l’investissement dans la suite SQL Server est essentiellement motivé par l’acquisition d’un outil de data mining, la montée en compétences des équipes sur le produit pourra être capitalisée lors de développement d’applications décisionnelles.
La suite SQL Server (SSIS – Integration Services,
SSAS – Analysis Services, SSRS – Reporting Services) est complète pour mener à bien un projet décisionnel et un projet data mining selon la démarche expliquée précédemment. Dès qu’on attaque la manipulation des données, chaque module répond au besoin de chaque étape :
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SSIS permet de préparer l’échantillon de données, et également d’alimenter un datawarehouse
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SQL Server permet de stocker le volume important de données
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La modélisation et l’évaluation des modèles prédictifs se fait dans SSAS, qui fait également de la modélisation dimensionnelle
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Les utilisateurs peuvent accéder à tous les résultats via SSRS.
Donc, SQL Server peut être utilisé aux deux fins d’analyse décisionnelle et prédictive, l’implication et la formation des équipes de développement est réutilisable, pour obtenir une application de pilotage complète, qui donne une vision globale et précise de l’activité.
Conclusion
Ainsi, les besoins en data mining peuvent être assez rapidement comblés directement par les utilisateurs fonctionnels, l’accès par Excel étant relativement simple. Si les demandes sont plus complexes, on bénéficie d’une plateforme appropriée pour faire des analyses plus précises, plateforme qui reste ouverte et peut être enrichie avec d’autres modèles. La suite SQL Server, qui permet donc la démocratisation du data mining, est un outil complet d’aide à la décision.
Laurent BANON, Consultant BI Microsoft et Sylvie MASSY, Consultante BI Microsoft
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