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Concepts de bases : data warehouse, infocentre, datamart, datamining
Distinguer l'analyse décisionnelle du reporting
Connaître les risques liés à l'utilisation d'outils de reporting sur une structure inappropriée
Comprendre phases d'élaboration d'un Data Warehouse
Assimiler les règles de construction (historique, méta-modèle, référentiel d'entreprise et données métiers)
Appréhender les diverses approches et méthodes de conception
3/ Les grands principes
Fonctions des différentes composantes du SID (Système d’informations décisionnel)
Architectures classiques
Architecture technique et architecture fonctionnelle
4/ Composantes de l’architecture d’un data warehouse
Stratification du data warehouse
Connaitre les principaux outils ETL
L’Operational Data Store (ODS)
La Data Staging Area et son apport durant le processus d’ETL
Les moteurs d'analyse OLAP et OLTP
L’analyse OLAP : outils coté serveur et coté client
La nécessité d’un référentiel de données
Le rôle du MDM
5/ Mettre en oeuvre un Data Warehouse : la démarche
Comprendre le cycle de vie décisionnel
Connaître les spécificités de la Business Intelligence
Comprendre pourquoi les modèles de données classiques sont devenus inadaptés
Distinguer les hiérarchies, les dimensions et les indicateurs
Connaître les principes et atouts de la modélisation en étoile et en flocons
Appréhender les règles de modélisation
Comprendre la dé-normalisation
Connaître l'architecture en bus décisionnel
Gérer les agrégats
Conserver la stabilité du périmètre fonctionnel défini en amont
Bonnes pratiques de modélisation
Garder une vision transversale du projet : l’interview des métiers
6/ Les prérequis au projet décisionnel
Savoir évaluer les critères de réussite et les risques d'un projet
Définir le périmètre fonctionnel et la volumétrie du projet
Passer de l'analyse des besoins à la modélisation
Gérer et planifier un projet
Les justifications métiers et financières
Distinguer les protagonistes du projet : architecte, sponsors, équipe de projet, etc.
Planification du projet, identification des KPI et tableaux de suivi
7/ Les méthodes de conduites de projet
Techniques de base
Les principales étapes
Méthodologie Kimball : l’approche bottom-up
Méthodologie Inmonn : l’approche top-down
Méthodologie Agile et data warehouse
Approche itérative du projet
Rôle de la maîtrise d’ouvrage (MOA) et de la maîtrise d’œuvre (MOE)
Administrer et maîtriser la solution opérationnelle
8/ L’implémentation
Implémentation de la base de données
Outils de restitution (reporting) et leur mise en oeuvre
Les méthodes de datamining : méthodes prédictives et méthodes descriptives
Les enjeux de la croissance du volume des données : les solutions Big Data
Les impacts sur la méthodologie d’implémentation
9/ Les cubes OLAP et agrégats
Du modèle en étoile au cube multidimensionnel
L'algèbre des cubes et la navigation dimensionnelle
Assimiler les extensions SQL OLAP
Les règles OLAP
Les Serveurs OLAP (MOLAP, ROLAP, HOLAP) : quand les utiliser ?
Optimiser à l’aide des agrégats
10/ Comprendre les optimisations physiques
L'architecture générale d'un Data Warehouse
Operational Data Store et Data Staging Area
Comprendre le processus d'extraction
Comprendre la transformation et le chargement de données
Connaitre les principaux outils ETL
Comprendre le concept du métamodèle
11/ Les différentes applications utilisateur
Distinguer les différents types d'utilisateurs
Connaître les outils de référence Open-source et commerciaux (IBM Cognos, SAP BO)
Développement vers le WEB
12/ Data Mining
Les Systèmes d'Information Décisionnels : connaître les principes et concevoir les liens
Appréhender les principales techniques associées et applications possibles
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
Responsables des systèmes de pilotage
Responsables Infocentre
Responsables informatiques
Responsables des études
Architectes de systèmes d'information
Chefs de projets fonctionnels et techniques
Dates
Dates
Du 30 Avril au 03 Mai 2024
Du 11 au 14 Juin 2024
Du 06 au 09 Août 2024
Du 29 Oct. au 01 Nov. 2024
Du 24 au 27 Déc. 2024
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