Formation Concept et architecture des systèmes d'information décisionnels


  • MODÉLISATION EN ÉTOILE, CONCEPTION ET MISE EN OEUVRE
REFERENCE
 
 
ACAD
DUREE
 
 
2 jours
TARIFS
 
 
1420 € HT
Niveau : Intermédiaire
Cours à distance: Possible
OBJECTIFS :
 

Cette formation système d'information décisionnels vous permettra d'appréhender les spécificités d'un Datawarehouse, son vocabulaire dédié et en quoi il répond mieux aux besoins d'analyse des données formulés par les utilisateurs qu'une base de données relationnelle « classique ».
Egalement elle vous donnera une idée précise de la démarche de modélisation en étoile dans le cadre du projet Data Warehouse. Vous verrez entre autre pourquoi elle est l'expression même du besoin de la maîtrise d'ouvrage et comment elle permet de faire converger la vision des opérationnels, des analystes et des pilotes sur les activités de l'entreprise.

Concrètement, à l'issue de cette formation vous serez en mesure de:

  • Conduire des interviews pour recueillir les besoins d'analyse auprès des métiers
  • Définir les critères de qualité d'un Data Warehouse
  • A partir d'un cahier des charges d'analyse, identifier les dimensions et les faits à placer dans le modèle
  • Concevoir et décrire un macro-modèle en étoile
  • Optimiser le modèle en étoile en vue de la prise en compte de la volumétrie et des problématiques de reporting
  • Décrire une architecture de chargement des données dans le modèle en étoile décrit
PRÉ-REQUIS :
 

Avoir certaines connaissances de base de l'analyse décisionnelle et des SGBD relationnelles est important pour aborder cette formation dans de bonnes conditions.

PUBLIC :
 

Cette formation système d'information décisionnels sur le concept et architecture des systèmes d'information décisionnels est princialement destinée aux maîtres d'ouvrage et maîtres d'oeuvre, responsables des systèmes décisionnels, responsables informatiques, responsables des études, architectes de Systèmes d'Information, chefs de projet.

PROGRAMME :
 

Introduction et rappels

Qu'est-ce qu'un système d'information décisionnel ?
Evolution des exigences de décision dans le contexte actuel.
L’offre Microsoft actuel.
Les concepts
L’architecture type d’un système décisionnel
L’ETL dans la chaîne décisionnelle
Les composants principaux, Data Warehouse, ODS ou "staging area", datamarts.
Comprendre la finalité de l'approche Data Warehouse.

Replacer la modélisation dans le cadre du projet décisionnel (+ changer de position) – PROJET DECISIONNEL

Présentation de la méthode Kimball et Inmon pour l'organisation du projet.
Les acteurs et livrables du projet.
Recueil des besoins métier. Formalisation des exigences techniques et d'organisation.
Organisation et synthèse des interviews utilisateur pour le recueil du besoin.
Compréhension et identification des processus métiers à modéliser.
Identification des priorités et du périmètre pilote.
Modélisation des informations.
Choix de l'infrastructure. Implémentation et recette.
Déploiement et maintenance du modèle.
Gestion des historiques.

Travaux pratiques

Conduite d'interview de recueil de besoin pour l'analyse

Principes, architecture et définitions de base sur la modélisation en étoile

Conception du modèle

Rappels sur la modélisation des bases de données opérationnelles.
Différences entre OLTP et OLAP. Entités, attributs, cardinalités, formes normales.
Les architectures proposées par Kimball et Inmon. Avantages et inconvénients.
Positionnement du modèle en étoile dans le Data Warehouse selon l'architecture.
Les phases du cycle de vie d'un Data Warehouse.
Les critères de qualité d'un Data Warehouse.
La notion de métadonnée, de référentiel.
Le principe de la dénormalisation pour concevoir un modèle en étoile.
Comprendre les notions de fait, dimension et axe d'analyse.
Les alternatives de modélisation : modèle en flocon, en galaxie.
Les règles et bonnes pratiques de modélisation en étoile. Proposition alternative de Kortink et Moody.
Choix des dimensions d'analyse. Création de hiérarchies dans les dimensions.
Identification des mesures et croisements avec les dimensions.
Définition de la granularité de l'analyse.
Utilisation d'outils de modélisation.

Travaux pratiques

A partir d'un cahier des charges d'analyse, identifier les dimensions et faits principaux d'un modèle.
Conception d’un modèle en étoile.

Alimentation du modèle en étoile – Via l’ETL SSIS

Contraintes des systèmes opérationnels sources.
Rôle des ODS dans l'alimentation.
L'organisation des traitements dans la DSA (Data Staging Area).
Les différents types d'alimentation (delta, stock, complète).
Les étapes, les règles et les prérequis de l'alimentation.
Gestion des rejets.
Gestion des sources différentes pour l'alimentation d'une dimension ou d'un fait.
ETL, les solutions d'alimentation disponibles sur le marché.

Travaux pratiques

Sur une étude de cas, proposer une architecture de chargement : alimentation table de dimension et table de fait.

Rendre performant un datawarehouse – Via le concepteur de cubes (SSAS)

Qu’est-ce qu’un CUBE.
Rôle et performances d’un CUBE.
Utilisation du partitionnement des tables.

Restitution des informations d'un modèle en étoile : le Reporting

Les différents types d'outils au service de la restitution.
Le marché des outils de restitution.
Optimisation du modèle pour l'exploration des données.

Travaux pratiques

Présentation de bonnes pratiques pour optimiser le modèle en vue du reporting

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