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Formation Data Warehouse, conception et mise en oeuvre, Data Mining

Cette formation va vous permettre d'acquérir les compétences et connaissances nécessaires pour élaborer et gérer un entrepôt de données, élément indispensable à la prise de décisions en entreprise. Á l'issue de cette formation, vous serrez capable de construire un modèle de données multidimensionnel en fonction des besoins des utilisateurs et des acteurs de votre projet décisionnel. Nous vous accompagnerons dans le passage de l'infocentre au Data Warehouse, dans l'organisation des flux d'administration de données ou encore, dans la compréhension des enjeux du portail décisionnel.

Le Data Warehouse, qu'est-ce que c'est ?
Principal outil de l'analyse décisionnelle, le Data Warehouse (ou entrepôt de données), permet de fournir aux décideurs des informations clés grâce à une centralisation de l'information et une optimisation de la base de données de l'entreprise. La maitrise du Data Warehouse vous permettra notamment d'élaborer des indicateurs et tableaux de bord de suivi de l'activité de votre entreprise.

Objectifs de cette formation Data Warehouse, conception et mise en oeuvre, Data Mining

Déterminer les apports d'un Data Warehouse et comprendre les enjeux stratégiques d'un SI décisionnel
Concevoir et mettre en oeuvre l'architecture d'un Data Warehouse
Assimiler les principes OLAP et les implémenter
Être capable de mener à bien un projet de Data Warehouse en maîtrisant la démarche requise
Pouvoir évaluer l'intérêt des outils ETL tout en distinguant les étapes de constitution d'un Data Warehouse
Percevoir le lien entre le data Mining et le data Warehouse tout en assimilant son intérêt et ses principes

Public de cette formation Data Warehouse, conception et mise en oeuvre, Data Mining

Responsables des systèmes de pilotage
Responsables Infocentre
Responsables informatiques
Responsables des études
Architectes de systèmes d'information
Chefs de projets fonctionnels et techniques (en charge de l'environnement d'aide à la décision de

Pré-requis de cette formation Data Warehouse, conception et mise en oeuvre, Data Mining

Avoir des connaissances de base en SI (Systèmes d'Information).
Posséder des connaissances en architectures client/serveur, systèmes centralisés, et en environnements décisionnels traditionnels.

Programme de cette formation Data Warehouse, conception et mise en oeuvre, Data Mining

Définitions de base et introduction au Data Warehouse

Les différentds SI décisionnels et Opérationnels
Distinguer le Data Warehouse et le Data Marts
Les moteurs d'analyse OLAP et OLTP

L'approche Data Warehouse

Savoir passer de l'infocentre au Data Warehouse par la génération de systèmes décisionnels
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

Mettre en oeuvre un Data Warehouse : la démarche

Comprendre le cycle de vie décisionnel
Savoir évaluer les critères de réussite et les risques d'un projet
Passer de l'analyse des besoins à la modélisation
Répartir Les rôles entre services utilisateurs et DSI
Gérer et planifier un projet
Connaître les spécificités de la Business Intelligence
Distinguer les protagonistes du projet : architecte, sponsors, équipe de projet, etc.

Assimiler la modélisation dimensionnelle

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

Les cubes OLAP et agrégats

Passer du modèle en étoile à celui du cube multidimensionnel
Assimiler l'algèbre des cubes et la navigation dimensionnelle
Comprendre les extensions SQL OLAP et les règles OLAP
Savoir quand et comment utiliser les Serveurs OLAP (MOLAP, ROLAP, HOLAP)
Optimiser grâce aux agrégats

Comprendre les optimisations physiques

Concevoir l'architecture générale d'un Data Warehouse
Distinguer le Data Staging Area et l'Operational Data Store
Assimiler le processus d'extraction, la transformation et le chargement de données
Connaitre les principaux outils ETL
Comprendre le concept du métamodèle

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

Data Mining

Les Systèmes d'Information Décisionnels : connaître les principes et concevoir les liens
Appréhender les principales techniques associées et applications possibles