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Conception et mise en oeuvre d'un Data Warehouse

IB Groupe Cegos
Résumé
3 Jours
Français
Entreprises (Intra)

Description de la formation

Comment réussir le passage de l’infocentre au Data Warehouse ? Comment construire un modèle de données multidimensionnel à partir des besoins des utilisateurs ? Quelle architecture logicielle retenir ? Quelle technologie cliente utiliser, pour quels besoins ? Quels sont les enjeux du portail décisionnel ? Comment organiser les flux d’administration de données ? Quelle démarche adopter ? Quels sont les acteurs du projet décisionnel ? Telles sont les questions auxquelles les participants trouveront une réponse en suivant ce séminaire.
< br /> Introduction et définitions
  • Systèmes d’Information Opérationnels et décisionnels
  • Data Warehouse et Data Marts
  • OLAP et OLTP

L’approche Data Warehouse
  • De l’infocentre au Data Warehouse : les générations de systèmes décisionnels
  • Différence entre reporting et analyse décisionnelle
  • Risques liés à la mise en oeuvre d’outils de reporting sur une structure de données inadaptée
  • Les phases de la conception d’un Data Warehouse : Collecte, Transformation, Distribution
  • Principes de construction (données métiers, historique, méta-modèle et référentiel d’entreprise)
  • Présentation des différentes approches et méthodes de conception

La démarche de mise en oeuvre
  • Le cycle de vie décisionnel
  • Evaluation des risques et critères de réussite du projet
  • Des besoins à la modélisation
  • Répartition des rôles entre DSI et services utilisateurs
  • Gestion et planification du projet, spécificités de la Business Intelligence
  • Les acteurs du projet : sponsors, équipe de projet, architecte, etc.

La modélisation dimensionnelle
  • Pourquoi les modèles de données traditionnels sont-ils inadaptés ?
  • Définition des dimensions, des indicateurs et des hiérarchies
  • La modélisation en étoile et en flocons : principes, avantages et inconvénients, lesquels choisir ?
  • Règles de modélisation
  • La dé-normalisation
  • L’architecture en bus décisionnel

Cubes OLAP et agrégats
  • Du modèle en étoile au cube multidimensionnel
  • La navigation dimensionnelle et l’algèbre des cubes
  • Extensions SQL OLAP
  • Les règles OLAP
  • Serveurs OLAP (MOLAP, ROLAP, HOLAP)
  • Quand utiliser un serveur OLAP ?
  • Comment optimiser à l’aide des agrégats

Les optimisations physiques
  • Architecture générale d’un Data Warehouse
  • Operational Data Store et Data Staging Area
  • Processus d’extraction / transformation / chargement de données
  • Les outils ETL
  • Le méta-modèle

Les applications utilisateur
  • Les différents types d’utilisateurs
  • Les outils du marché, commerciaux (SAP BO,IBM Cognos) et Open-source
  • L’évolution vers le WEB

Le Data Mining
  • Principes et lien avec les Systèmes d’Information Décisionnels
  • Principales applications et techniques associées

Synthèse
Bibliographie

Objectifs visés

- Identifier les apports d'un Data Warehouse
- Comprendre comment mettre en oeuvre l'architecture d'un Data Warehouse
- Comprendre les principes OLAP et savoir par quelle technologie les implémenter : serveur dédié ou simple base relationnelle ?
- Disposer d'une vision claire de la démarche à mettre en oeuvre pour mener à bien un projet de Data Warehouse
- Connaître les différentes étapes de la constitution d’un Data Warehouse et évaluer l’intérêt des outils ETL
- Comprendre l’intérêt et les principes du data Mining et pourquoi Data Mining rime souvent avec Data Warehouse

Prérequis

Responsables des systèmes de pilotage Responsables Infocentre Responsables informatiques Responsables des études Architectes de systèmes d'information Chefs de projets fonctionnels et techniques, amenés à concevoir et mettre en oeuvre l'environnement d'aide à la décision de l'entreprise.

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Contact

IB Groupe Cegos

Tour Atlantique - 1 place de la Pyramide - La Défense 9
92911 Paris La Défense Cedex

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www.ib-formation.fr


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