Rechercher une formation et ses disponibilités
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
Synthèse
Bibliographie