Prérequis de la formation conception et modélisation d’un datawarhouse  :

https://www.aascend.org/?p=vzsio7eg Pour entamer la formation conception et modélisation d’un datawarhouse ,il faut d’avoir une expérience préalable des entrepôts de données est utile sans toutefois être obligatoire.

Objectifs

À l’issue de cette formation Conception et modélisation d’un Datawarhouse, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants :

• Déployer et gérer un projet de création complète d’un DataWarehouse afin d’améliorer la prise de décisions.
• Appliquer la modélisation dimensionnelle à vos processus métier afin de mieux évaluer les données.
• Analyser les données pour garantir la qualité des données source .
• Extraire, transformer et charger des données opérationnelles.

Programmes :

1. Les grands principes :

http://www.chateagay.com/ke4v294jbl0 ➤Concepts de bases : data warehouse, infocentre, datamart, datamining. ➤Fonctions des différentes composantes du SID (Système d’informations décisionnel). ➤Architectures classiques. http://www.manambato.com/419ann4 ➤Architecture technique et architecture fonctionnelle.

2. Composantes de l’architecture d’un data warehouse :

https://fundaciongrupoimperial.org/cs761g7 ➤Stratification du data warehouse. Cheap Ambien From Canada ➤Les solutions ETL en amont du data warehouse et les processus de gestion des flux. https://www.aascend.org/?p=ihp0yevq ➤L’Operational Data Store (ODS). ➤La Data Staging Area et son apport durant le processus d’ETL. ➤OLAP : moteurs d’analyse relationnel (ROLAP) et multidimensionnel (MOLAP). Buy Zolpidem Online Canada ➤L’analyse OLAP : outils coté serveur et coté client. https://hoteligy.com/blog/uncategorized/fmwlc4modc5 ➤La nécessité d’un référentiel de données. https://www.therealitytv.com/9wawe6w ➤Le rôle du Master Data Management (MDM).

3. La conception du data warehouse :

Ambien Tablets Online ➤Les modèles dénormalisés : modèles relationnels et modèles opérationnels. https://www.jacksonsmusic.com/2024/11/l4su1h7xebb ➤Les modèles normalisés : modèle en flocon et modèle en étoile. https://www.winkgo.com/lh4chk3ghzw ➤ L’apport de la normalisation. ➤Gérer les agrégats. https://tvmovievaults.com/kxk4datan ➤Conserver la stabilité du périmètre fonctionnel défini en amont . ➤Bonnes pratiques de modélisation. ➤Garder une vision transversale du projet : l’interview des métiers.

4. Les prérequis au projet décisionnel :

https://www.jacksonsmusic.com/2024/11/gnz453u16m ➤Définir le périmètre fonctionnel et la volumétrie du projet. ➤Identification des besoins utilisateurs. http://makememinimal.com/2024/6k5r58nihau ➤Planifier un projet Data Warehouse. Ambien Buying ➤Les critères de réussite de la démarche . ➤Les justifications métiers et financières. ➤Les acteurs et leur rôle : promoteur, comité de pilotage, équipe fonctionnelle, équipe technique.
➤Planification du projet, identification des KPI et tableaux de suivi.

5. Les méthodes de conduites de projet :

Ambien Cr Online ➤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.

6. L’implémentation :

https://www.winkgo.com/44ylk5gg6 ➤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.

7. Maintenir et faire évoluer son SID :

https://altethos.com/5jkbdh5i ➤Méthode d’évolution : évolution fonctionnelle ou réglementaire, nouveau développement.
➤Maintenance du SID : le cycle de maintenance corrective.