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Appréhender l'importance d'un système d'information décisionnel
Evolution des exigences de décision
Concepts de bases : data warehouse, infocentre, SIAD, EIS
2/ Data warehouse et exigences en termes d’informatique décisionnelle
Composantes de l’architecture d’un data warehouse
Data Warehouse selon Bill Inmon et Ralph Kimball
Modèle de données en étoile au sein de l’architecture
Evolution du datawarehouse
Qualité de conception d’un datawarehouse
Rôle analytique des métadonnées dans le datawarehouse
Fonction du référentiel de données
3/ La modélisation en étoile : Vue d’ensemble
Modélisation des bases OLTP : Principes
Distingué une base de données opérationnelle et une base d’analyse
Entités
Notion d’attribut
Notion de cardinalité
Les formes normales
Dénormalisation
Appréhender les notions de faits (ou mesures)
Appréhender les notions de dimensions (axe d’analyse)
Modélisation : modèle en flocon, en galaxie
Recommandations et bonnes pratiques
4/ Conception du modèle en étoile
Acquisition de l’information et analyse des besoins (interviews)
Analyse des processus métiers à modéliser
Dimensions d'analyse
Les hiérarchies dans les dimensions
Définition des mesures
Croisement avec les dimensions
La granularité d’un modèle
Les règles d’agrégation
Focus sur les outils de modélisation
5/ Optimisation du modèle en étoile
L’évolution des référentiels et des nomenclatures
Les dimensions à évolution lente
Les dimensions à évolution rapide
Clé naturelle et clé de substitution
Assurer la fiabilité des données
Gérer des inconnues
Les dimensions dégénérées
Ecriture de requêtes performantes
Gérer l’espace disque requis
Gérer la taille d’une dimension
6/ Modèle de données et contexte du projet
Méthodologie Kimball et Inmonn
Prise en compte des acteurs
Livrable du projet
Formalisation des exigences
Priorisation des actions
Identification du périmètre d’action
Modélisation des informations
Déployer son modèle de données
Assurer le maintient du modèle
Gérer les données historiques
Agrégation des données directement dans une table
Assurer la traçabilité des faits
7/ Gestion de l’alimentation du modèle
Les contraintes imposées par les systèmes opérationnels source
Rôle des ODS dans l'alimentation
Centralisation des données avec l’ODS
Data staging area (DSA)
Différents types d'alimentation : par delta, alimentation complète et compte-rendu de stock
Etapes de la mise en place de l’alimentation
Gérer les rejets lors de l’alimentation
Gérer de différentes sources d’alimentation
Les solutions ETL : Vue d'ensemble
8/ La restitution des données d'un modèle en étoile
Les outils de restitution : Vue d'ensemble
Optimiser le modèle pour explorer ses données
Optimiser les index
Partitionnement des tables pour la performance
Approche Pédagogique
Approche Pédagogique
Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
Cas pratiques
Remise d’outils
Echanges d’expériences
Public cible
Public cible
Maîtres d'ouvrage
Maîtres d'œuvre
Responsables des systèmes décisionnels
Responsables informatiques
Responsables des études
Architectes de Systèmes d'Information
Chefs de projet
Dates
Dates
Du 28 au 31 Mai 2024
Du 16 au 19 Juil. 2024
Du 10 au 13 Sept. 2024
Du 12 au 15 Nov. 2024
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