Conception d’entrepôts de données pour appuyer la prise de décisions stratégiques et opérationnelles

Description de la formation

Modéliser un entrepôt de données structuré, performant et évolutif venant appuyer efficacement les gestionnaires dans la prise de décisions stratégiques et opérationnelles au sein de toute organisation.

De nos jours, de plus en plus d’organisations s’affairent à mesurer et améliorer leurs processus d’affaires au moyen de l’informatique décisionnelle (BI) avec comme concept central l’entrepôt de données.

Objectifs pédagogiques

À la fin de cette formation, vous serez en mesure de :

  • Expliquer les concepts de l’informatique décisionnelle (BI) supportés par les entrepôts de données.
  • Mettre en pratique les techniques de base en modélisation dimensionnelle.
  • Reconnaître les situations complexes à modéliser et les pièges à éviter.
  • Utiliser les techniques permettant de modéliser les situations complexes.
  • Concevoir une structure d’entrepôt de données complète, optimale et évolutive.

Méthodologie

Plusieurs méthodes d’apprentissage permettant de mesurer votre progrès et votre intégration des concepts sont utilisés tout au long de la formation :

  • Exposé
  • Travail individuel

Exposé interactif (70%), exercice (30%)

Clientèle visée

Professionnel et technicien spécialisés en TI

    Entrepôts de données

    • Système transactionnel versus système décisionnel
    • Modélisation dimensionnelle
    • Fait et dimension
    • Modèle relationnel versus modèle dimensionnel
    • Schéma en étoile (Star Schema)

    Modélisation des faits

    • Tables de faits et processus d’affaires
    • Table de faits de type 'transactions'
    • Additivité
    • 'Grain'
    • 'Sparsity' (données clairsemées)
    • Techniques à éviter (et bonnes pratiques à utiliser) : modèle en flocon, faits désynchronisés, faits avec différents niveaux de détails (grain)
    • Dimensions conformes

    Modélisation des dimensions

    • Surrogate Key
    • Regroupement des attributs de dimension
    • Modélisation des dimensions temporelles
    • Techniques d'enrichissement des dimensions
    • Dimensions à évolution lente (Slowly Changing Dimensions - SCD types 1 et 2)
    • Dimensions horodatées (time-stamped)

    Cas particuliers en modélisation des dimensions

    • Dimensions dégénérées
    • Découpage des dimensions de grande taille
    • Utilisation des mini-dimensions
    • Alias de dimensions
    • Valeur NULL dans les attributs de dimension
    • Dimensions comportementales
    • Hiérarchies d’attributs à l’intérieur d’une dimension
    • Dimensions à multiples valeurs

    Cas particuliers en modélisation des faits

    • Table de faits 'snapshots périodiques'
    • Table de faits 'snapshots cumulatifs'
    • Table de faits sans faits (factless)
    • Modélisation de taux
    • Modélisation de valeurs-cible