Pour réussir votre projet de création d'un DataWarehouse (entrepôt de données), vous devez maîtriser un ensemble de concepts et de méthodes dédiés à la mise en œuvre de cet entrepôt en tant qu'élément indispensable à la prise de décision au sein de votre organisation. Au cours de cette formation Conception de DataWarehouse, vous allez acquérir les compétences nécessaires pour établir une feuille de route efficace pour la mise en œuvre d'un entrepôt de données robuste. Vous allez notamment apprendre à utiliser la modélisation dimensionnelle afin d'améliorer la prise de décision, mais aussi à extraire, transformer et charger des données opérationnelles répondant aux besoins de votre organisation. Vous utiliserez également des outils d'informatique décisionnelle (BI) pour décomposer vos données (slice and dice).
Objectif opérationnel :
Savoir maîtriser la conception de DataWarehouse.
Objectifs pédagogiques :
Cette formation Conception de DataWarehouse, vous permettra d'acquérir les connaissances et compétences nécessaires pour :
Identifier les composants d'un DataWarehouse
Analyser les installations défaillantes
Architecture de haut en bas / de bas en haut
Choisir la méthode la plus adaptée à votre environnement
Modéliser les processus métier
Associer dimensions et processus métier avec la matrice de bus
Étudier les méthodes de dénormalisation afin d'optimiser les performances de lecture de la base de données
Avantages des schémas en étoile sur les schémas en flocon de neige
Faire la différence entre les structures système normalisées et dénormalisées
Utiliser des hiérarchies afin d'activer les fonctionnalités drill-up et drill-down pour la création de rapports
Créer des tables de faits
Définir précisément la structure des tables de faits afinde maintenir l'équilibre entre souplesse et performances
Identifier les clés primaires et les clés étrangères
Utiliser des tables de résumé pour personnaliser les besoins des assistants à maîtrise d'ouvrage
Créer des dimensions
Résoudre les problèmes de dimensions de date
Examiner les relations entre les événements séparés et les dimensions conformes
Utiliser des dimensions de type role-playing pour créer des modèles plus souples
Remplacer les clés de substitution par des clés naturelles
Définir l'architecture de la base de données physique
Mapper le modèle de données logique au modèlede données physique
Évaluer les spécifications matérielles requises
Choisir un mode de stockage des données
Indexation et vues matérialisées pour améliorerles performances
Garantir la qualité des données
Analyser les données source
Configurer la base de données pour identifier les données modifiées
Actualiser l'entrepôt de données
Extraire des données de différentes sources
Se connecter à différentes sources de données
Bases de données
Feuilles de calcul
Fichiers texte
Transformer les données au cours de la migration
Nettoyer les données
Mapper les éléments de données et les types de données
Créer des faits et des dimensions conformes
Charger des données dans un entrepôt de données
Utiliser la base de données de la zone de transit
Automatiser le chargement incrémental des données
Vérifier l'intégrité des données
Identifier les différents niveaux de la pile BI
Utiliser SharePoint comme plateforme de déploiement
Utiliser Excel comme outil client pour l'analyse des données
Rechercher des données sur le serveur OLAP
Outils d'informatique décisionnelle
Cubes multidimensionnels
Décomposer les données
Faire ressortir les indicateurs de performance clés (KPI) pour évaluer l'intégrité des données de votre organisation
S'appuyer sur les normes de l'industrie en matière d'exploration des données
Identifier les différentes méthodes d'exploration des données
Choisir les tâches d'exploration des données qui répondent aux besoins de votre organisation
Préparer l'avenir
Impact des ensembles de données volumineux sur les entrepôts de données traditionnels
Améliorer les entrepôts de données traditionnels pour gérer les données non structurées
Gérer les ensembles de données volumineux avec Hadoop
Public cible :
Cette formation s'adresse à toute personne souhaitant mettre en œuvre un entrepôt de données au sein d'une organisation, et en particulier aux administrateurs de bases de données, architectes de données, responsables informatiques, architectes des structures de l'information, développeurs BI, auteurs de rapports et assistants à maîtrise d'ouvrage.
Prérequis :
Une expérience préalable des entrepôts de données est utile sans toutefois être obligatoire.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Date de mise à jour du programme : 26/08/2025
Les avis figurant ci-dessous sont issus des fiches d'évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
Avis de COLL Laurent
CNDSSTI
Retour d’expérience
Mon avis sur le contenu du stage :
"Excellent cours et formateur"
Mon avis sur le formateur :
"Excellent formateur"
Mon avis sur la salle de formation :
"locaux impeccable "
COLL Laurent
CNDSSTI
Avis de GALVAIRE Eric
CNDSSTI
Retour d’expérience
Mon avis sur le formateur :
"j ai apprécié les explications de situation de terrain."
GALVAIRE Eric
CNDSSTI
Big Data : Les techniques d'Analyse et de Visualisation
Big Data : Développement d'applications et Data Visualisation
Développer des applications de Data Visualisation (cours dédié aux actions collectives Atlas)
Big Data - Python pour l'analyse de données (cours dédié aux actions collectives Atlas)