BI - Modélisation d'un système d'information décisionnel

Formation créée le 27/04/2022. Dernière mise à jour le 12/09/2022.
Version du programme : 1

Type de formation

Formation à distance

Durée de formation

14 heures (2 jours)

BI - Modélisation d'un système d'information décisionnel


Objectif de formation : Savoir créer une architecture de données adaptée aux besoins décisionnels et Business Intelligence des utilisateurs.

Objectifs de la formation

  • Créer une architecture de données adaptée aux besoins décisionnels des utilisateurs
  • Réviser tous les fondements pour aborder un projet décisionnel
  • Identifier les concepts de la modélisation par les objets
  • Mesurer les enjeux et impacts d'un projet décisionnel
  • Concevoir et modéliser un entrepôt de données
  • Décrire le rôle des différents outils de l'informatique décisionnelle
  • Reconnaître les pièges à éviter lors de la mise en oeuvre

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • DBA
  • Consultant en Business Intelligence
  • Développeur
  • Chef de projet fonctionnel ou technique
Prérequis
  • Avoir de bonnes connaissances des systèmes d'information modernes
  • Comprendre des systèmes de production (ERP)
  • Avoir une connaissance minimaliste des bases de données et des notions de gestion de projets

Contenu de la formation

Introduction
  • Définitions
  • Présentation de l'informatique décisionnelle
  • Modélisation dimensionnelle
  • Limites d'un SI opérationnelle
  • Systèmes transactionnels
  • Comparatif information de contrôle et information de conduite
  • Définition & objectifs de l'entrepôt de données
Data Warehouse : défis
  • Centralisation des informations
  • Intégration des données élémentaires comme des données complexes
  • Facilitation de la gestion des données centralisées
  • Respect des contraintes de temps
  • Outil sur-mesure selon l'évolution de l'environnement et des besoins
Modélisation hiérarchique des dimensions
  • Présentation de la stratégie descendante
  • Présentation de la stratégie ascendante
  • Mener une analyse de besoin
Modélisation des indicateurs
  • Définition : dimension et modélisation en arbre
  • Différence entre la modélisation en étoile et la modélisation en flocon
  • Les règles de modélisation décisionnelle
  • Rôle et intérêt de l’agrégation
  • Agrégation sur plusieurs niveaux
  • Navigation agrégée
  • Travaux pratiques : modélisation d'indicateurs en flocon
Cubes OLAP
  • Définition
  • Conception du cube & Sparse Matrix
  • What-if Analysis
  • Architecture HOLAP
  • Travaux pratiques : modélisation d'indicateurs en cube
Techniques de reporting
  • Types d’utilisateurs, types de reportings
  • Notion de couche sémantique
Alimentation & problématiques fonctionnelles
  • ETL
  • ODS
  • Alimentation en delta
  • Présentation introductive au transformation standard
  • Historisation

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique.

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Feuilles de présence.
  • Questions orales ou écrites (QCM).
  • Mises en situation.
  • Formulaires d'évaluation de la formation.
  • Certificat de réalisation de l’action de formation.

Ressources techniques et pédagogiques

  • Espace numérique de travail
  • Documents supports de formation projetés
  • Exposés théoriques
  • Etude de cas concrets
  • Quiz en salle
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation

Qualité et satisfaction

Taux de satisfaction des apprenants, nombre d'apprenants, taux et causes des abandons, taux de retour des enquêtes, taux d'interruption en cours de prestation...