Brève description / annotation

Analyse du comportement client (clickstream) Suivi des actions de l'utilisateur : étapes de l'achat d'un produit, identification de l'utilisateur et de la session, analyse comportementale Utilisation des données comportementales : ciblage des actions marketing, personnalisation client, études de rentabilité Sources des données du clickstream : fichiers log des serveurs HTTP, exploitation des cookies Standardisation des données : métadonnées, balises d'indexation des pages et de leur contenu, paramétrage des fichiers log Modélisation multidimensionnelle et création du data mart d'analyse du clickstream : dimensions Client, Page, Session, Produit... Intégration avec d'autres data marts : data marts de gestion des commandes, de suivi de la relation client... Postprocesseur de clicktream : extraction et traitement des données, chargement dans le data webhouse. Déploiement sur le web des services du data webhouse Analyse des besoins des utilisateurs : décideurs et employés de l'entreprise, partenaires, clients finals Règles de conception de l'interface web : règles génériques de design web, règles spécifiques au data webhouse Intégration d'outils de datamining : fonctions du data mining, préparation préalable des données Internationalisation du data webhouse : Unicode, formats de données et recherche multilingue Gestion de la sécurité : authentification, réseaux privés virtuels, cryptage Performances et scalabilité : anticiper les augmentations du volume du clickstream, goulets d'étranglement logiciels et matériels Gestion de projet data webhouse : constitution de l'équipe de projet, expression des besoins et audit des données, planification et déploiement Le futur du data webhouse

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