Conception de data warehouse

Formation #2191 - 4 jours

Un projet d'entrepôt de données réussi implique une planification et une analyse précises pour mettre en œuvre un magasin de données comme base pour les processus de prise de décision. Dans cette formation data warehouse, vous obtenez les compétences nécessaires pour développer une solution d'entrepôt de données efficace.

  • Déployer et gérer un projet de création complète d'un entrepôt de données afin d'améliorer la prise de décisions
  • Appliquer la modélisation dimensionnelle à vos processus métier afin de mieux évaluer les données
  • Analyser les données pour garantir la qualité des sources
  • Extraire, transformer et charger des données opérationnelles
  • Utiliser des outils d'informatique décisionnelle (BI) pour trier et examiner vos données
  • Découvrir des techniques d'exploration des données pour apporter de la valeur métier

  • Transformer les processus métier en dimensions
  • Créer des faits et des dimensions
  • Utiliser un outil de modélisation pour finaliser la structure d'une base de données
  • Appliquer un modèle logique pour perfectionner une base de données
  • Extraire, transformer et charger des données
  • Utiliser des indicateurs de performance clés (KPI)

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.

Une expérience préalable des entrepôts de données est utile sans toutefois être obligatoire.

  • Identifier les composants d'un entrepôt de données
  • 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 afin de 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 modèle de données physique
  • Évaluer les spécifications matérielles requises
  • Choisir un mode de stockage des données
  • Indexation et vues matérialisées pour améliorer les 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 plate-forme 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

Sessions planifiées inter-entreprises

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26 septembre 2017 - 2220 € - À Paris ou À distance
28 novembre 2017 - 2220 € - À Paris ou À distance

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