Objectifs

Comprendre comment créer une architecture décisionnelle adaptée aux besoins des utilisateurs

Programme

Infocentre, Data Warehouse, Data Mart
De l'infocentre normalisé au Data
Warehouse : justification de la dénormalisation Du Data Warehouse au DataMart
La conservation des principes de modélisation relationnelle à travers la dénormalisation
Modéliser selon les besoins utilisateurs
Sémantique et maintenabilité
Projet descendant (du DW au DM), projet ascendant (du DM au DW)
La modélisation hiérarchique des dimensions
Les règles construction d'un modèle en étoile
Étoiles et flocons
De l'étoile au cube OLAP
Calculer des volumétries
Anticiper les évolutions fonctionnelles
La Modélisation des indicateurs
Définir des indicateurs selon un dictionnaire d'entreprise
Agrégation des indicateurs
Pré-calcul et tables d'agrégats en relationnel
La dimension Indicateurs d'un hypercube
Hiérarchiser les agrégations et préparer la navigation agrégée
Hypercubes et DW relationnels
Intérêts et limites des DM en hypercube
Le mapping relationnel-OLAP (outils MOLAP, outils ROLAP)
L'analyse hybride (HOLAP)
Les techniques de reporting
Reporting figé versus analyse dynamique
Le DOLAP dans les outils analytiques
Les outils de reporting et leur connectivité (DM relationnel / hypercube)
Client lourd versus interface web
Gestion des droits et problématiques de diffusion de l'information
Les problématiques fonctionnelles
La validation des données
L'historisation et ses techniques
Modèles-types selon les besoins des utilisateurs
L'alimentation des DW / DM
Les ETL
Choisir les modes d'alimentation
Pivots et autres transformations standard

Commentaires validation

Attestation de formation