Aperçu du cours
Objectif de formation : Savoir créer une architecture de données adaptée aux besoins décisionnels et Business Intelligence des utilisateurs.
Programme d'études
Introduction
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
Data Warehouse : défis
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
Modélisation hiérarchique des dimensions
Présentation de la stratégie descendante
Présentation de la stratégie ascendante
Mener une analyse de besoin
Modélisation des indicateurs
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
Cubes OLAP
Définition
Conception du cube & Sparse Matrix
What-if Analysis
Architecture HOLAP
Travaux pratiques : modélisation d’indicateurs en cube
Techniques de reporting
Types d’utilisateurs, types de reportings
Notion de couche sémantique
Alimentation & problématiques fonctionnelles
ETL
ODS
Alimentation en delta
Présentation introductive au transformation standard
Historisation
Instructeur
