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BI - Modélisation d'un système d'information décisionnel

réf : BDT-BI

Objectif de formation : Savoir créer une architecture de données adaptée aux besoins décisionnels et Business Intelligence des utilisateurs.

Objectifs pédagogiques

  • Créer une architecture de données adaptée aux besoins décisionnels des utilisateurs
  • Réviser tous les fondements pour aborder un projet décisionnel
  • Identifier les concepts de la modélisation par les objets
  • Mesurer les enjeux et impacts d’un projet décisionnel
  • Concevoir et modéliser un entrepôt de données
  • Décrire le rôle des différents outils de l’informatique décisionnelle
  • Reconnaître les pièges à éviter lors de la mise en oeuvre

Pré-requis

  • Avoir de bonnes connaissances des systèmes d’information modernes
  • Comprendre des systèmes de production (ERP)
  • Avoir une connaissance minimaliste des bases de données et des notions de gestion de projets

Public concerné

DBA, Consultants en BI, Développeurs, Chefs de projets…

Programme

  • Définitions
  • Présentation de l’informatique décisionnelle
  • Modélisation dimensionnelle
  • Limites d’un SI opérationnelle
  • Systèmes transactionnels
  • Comparatif information de contrôle et information de conduite
  • Définition & objectifs de l’entrepôt de données
  • Centralisation des informations
  • Intégration des données élémentaires comme des données complexes
  • Facilitation de la gestion des données centralisées
  • Respect des contraintes de temps
  • Outil sur-mesure selon l’évolution de l’environnement et des besoins
  • Présentation de la stratégie descendante
  • Présentation de la stratégie ascendante
  • Mener une analyse de besoin
  • Définition : dimension et modélisation en arbre
  • Différence entre la modélisation en étoile et la modélisation en flocon
  • Les règles de modélisation décisionnelle
  • Rôle et intérêt de l’agrégation
  • Agrégation sur plusieurs niveaux
  • Navigation agrégée

Travaux pratiques

Modélisation d’indicateurs en flocon

  • Définition
  • Conception du cube & Sparse Matrix
  • What-if Analysis
  • Architecture HOLAP

Travaux pratiques

Modélisation d’indicateurs en cube

  • Types d’utilisateurs, types de reportings
  • Notion de couche sémantique
  • ETL
  • ODS
  • Alimentation en delta
  • Présentation introductive au transformation standard
  • Historisation
 

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique

Moyens pédagogiques et techniques

  • Espace intranet de formation.
  • Documents supports de formation projetés.
  • Exposés théoriques
  • Étude de cas concrets
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.

Dispositif de suivi

  • Émargement numérique.
  • Mises en situation.
  • Formulaires d’évaluation de la formation.
  • Certificat de réalisation de l’action de formation.

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