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Business Intelligence

Conception et mise en oeuvre d'un Data Warehouse
Mettre en oeuvre l'environnement d'aide à la décision de l'entreprise

Réf : KEBD07

   Durée:  3 Jours

PROFILS CONCERNES :

  • Administrateurs de bases de données
  • Développeurs SQL
  • Chefs de projet fonctionnels ou techniques

PRE-REQUIS :

Connaissance de la modélisation relationnelle classique

Comment réussir le passage de l'infocentre au Data Warehouse ? Comment construire un modèle de données multidimensionnel à partir des besoins des utilisateurs ? Quelle architecture logicielle retenir ? Quelle technologie cliente utiliser, pour quels besoins ? Quels sont les enjeux du portail décisionnel ? Comment organiser les flux d'administration de données ? Quelle démarche adopter ? Quels sont les acteurs du projet décisionnel ? Telles sont les questions auxquelles les participants trouveront une réponse en suivant ce séminaire. 

OBJECTIFS :

  • Identifier les apports d’un Data Warehouse
  • Comprendre comment mettre en œuvre l’architecture d’un Data Warehouse
  • Savoir comment restituer les données du Data Warehouse aux utilisateurs
  • Disposer d’une vision claire de la démarche à mettre en œuvre pour mener à bien un projet de Data Warehouse
PROGRAMME

1ère partie : L’architecture du Data Warehouse

De l’infocentre tactique au Data Warehouse stratégique

  • Une nouvelle génération des systèmes décisionnels
  • Les points d’amélioration attendus du côté des utilisateurs
  •  Les complémentarités entre infocentre et Data Warehouse
  •  La reprise de l’existant
Les modèles de mise en oeuvre
  • Data marts indépendants ou Data Warehouse incrémental référentiel
  • Construire une architecture couvrant l’ensemble des besoins
  • Rôles respectifs des modules de collecte, d’intégration et de restitution
  • Evolutions pour l’ODS (Operational Data Store) et la DSA (Data Staging Area)

La gestion des flux de données

  • Le système de collecte des données opérationnelles et l’intégration des informations décisionnelles
  • Comment assurer la cohérence du Data Warehouse et des applications décisionnelles et temps réel en aval ?
  • La capture des données modifiées : le besoin fonctionnel et les solutions techniques
  • La restitution des informations décisionnelles : le besoin fonctionnel et les solutions pratiques

2ème partie : Les offres décisionnelles

Outils de construction back-office

  • Les dernières évolutions techniques des SGBDR dans le domaine du décisionnel
  • Les facteurs différenciateurs des outils d’alimentation du Data Warehouse.
  • Le panorama et la typologie des solutions du marché : Data Stage, Sagent, Informatica, MS DTS, Oracle Sunopsis…

Outils de restitution front-office

  • Panorama et typologie des offres du marché (reporting, Query, OLAP, Data mining)
  • Ergonomie et autonomie de l’utilisateur : comment éviter les pièges de l’amalgame ?
  • A quels utilisateurs s’adressent les éditeurs spécialisés d’outils multidimensionnels OLAP ?
  • L’approche multidimensionnelle et la modélisation des besoins des utilisateurs.
Le data mining : de l’information à la connaissance
  • A quels besoins fonctionnels répond le data mining ?
  • Les dernières évolutions techniques des SGBDR dans le domaine du décisionnel
  • Panorama et typologie synthétique des techniques et des éditeurs
  • Les facteurs différenciateurs des outils d’alimentation du Data Warehouse

 

Les outils d’analyse
  • Les outils d’analyse côté serveur et côté client : limites et points forts
  • Multidimensionnel OLAP (MOLAP) ou relationnel OLAP (ROLAP), comment choisir ?
  • Les performances attendues des bases de données dédiées à l’analyse.
  • La cohabitation du relationnel et du multidimensionnel
  • En quoi l’intranet d’entreprise constitue-t-il un nouveau canal d’informations pour le Data Warehouse ?

3ème partie : La démarche projet

L’expression des besoins

  • Influence du domaine fonctionnel et des utilisateurs pilotes sur l'organisation du projet et sur la démarche sémantique
  • Le recueil pratique des besoins, par nature évolutifs
  • Les différents types de besoins
  • L’organisation de la cible fonctionnelle du Data Warehouse en Activités, Métiers, Domaines et Périmètres

La modélisation en étoile

  • La démarche générique pour la prise en compte des besoins utilisateurs sur un périmètre fonctionnel
  • La modélisation des bases de données : le modèle en étoile
  • La gestion  des agrégats et de la stabilité du périmètre fonctionnel
  • Comment formaliser les besoins utilisateurs pour modéliser la base de données ?

Le projet pilote du Data Warehouse

  • Le rôle du Chef de projet et des membres du Groupe de projet utilisateurs
  • L’intégration des acteurs de l’infocentre dans le projet Data Warehouse : organisation et outils
  • La maquette de l’environnement utilisateurs dans un contexte d’aide à la décision
  • L’intégration de plusieurs outils clients (requête, analyse) : avantages et dangers
  • Les écueils les plus fréquemment rencontrés, les solutions déployées
  • Le transfert de compétence vers les utilisateurs, les informaticiens
  • L’importance fondamentale du projet pilote dans la démarche projet Data Warehouse

Le déploiement des périmètres fonctionnels

  • L’intégration par itération fonctionnelle de l’ensemble des besoins utilisateurs
  • Les acteurs et leurs rôles dans la standardisation de la démarche générique utilisée pour le projet pilote
  • Les principes de déploiement vers l’ensemble des utilisateurs cibles


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