L’analyse multidimensionnelle pour une veille économique du détail
• Comprend des vues multidimensionnelles avec pleine capacité de forage de données
• Supporte des vues tridimensionnelles de l’information sur le produit, fournisseur, client et magasin. Tout niveau hiérarchique peut être sélectionné pour chaque vue, et ce, à n’importe quel niveau d’analyse.
• Le format concis, en un seul écran, rend facile le forage des données détaillées par semaine, mois ainsi que l’annuel cumulatif.
• Une exportation facile vers le XML, MS Word ou MS Excel.
• Identifie les tendances, les problèmes potentiels et les opportunités à l’aide de vues comparatives de périodes multiples incluant la période courante.
• Les capacités graphiques complètes mettent davantage en valeur l’analyse visuelle des tendances.
• Un plein accès aux caractéristiques sociodémographiques de la clientèle lors de l’analyse des clients en incluant l’historique d’achats du client ainsi que les relations client – produit et client – fournisseur.
Les cubes de Retail-1 offrent aux utilisateurs un environnement complet d’entrepôt de données pour soutenir les décisions d’affaires en colligeant, consolidant et organisant les données pour l’établissement des rapports et l’analyse avec des outils tels que le traitement analytique en ligne (OLAP) et l’exploration de données. Avec les cubes, nos clients révisent, organisent et analysent des données historiques en un temps record sans avoir à produire des montagnes de rapports.
Bien que les entrepôts de données soient bâtis à l’aide d’une technologie de base de données relationnelle, la conception d’une base de données d’entrepôt de données diffère sensiblement de la conception d’une base de données pour un système transactionnel en ligne. Un entrepôt de données fournit une vue multidimensionnelle des données dans un format intuitif, conçu pour faire correspondre les types de requêtes demandées par les analystes et les décideurs. L’OLAP organise les données de l’entrepôt de données dans des cubes multidimensionnels en se basant sur ce modèle pour ensuite prétraiter ceux-ci et fournir un rendement élevé lors des différentes requêtes d’analyses de données.
Par exemple, une requête pour obtenir le revenu total de ventes et la quantité vendue pour une gamme de produits d’une région géographique précise et pour une période de temps déterminée, peut être obtenue en quelques secondes ou moins malgré les centaines de millions de rangées de données enregistrées dans la base de données de l’entrepôt de données.
Les cubes de Retail-1 exploitent la technologie SQL 2005 de Microsoft en offrant une application Cube simple, efficace et puissante. L’application déclenche la puissance de la technologie et dispose les résultats dans les mains de l’utilisateur. Les cubes Retail-1 exploitent également la technologie Microsoft Excel pour les cubes pivots en l’intégrant complètement à même le bureau de travail Retail-1.
