Centre de formation ACF Grenoble

87, rue Général Mangin - 38000 Grenoble
Tel : 04 76 23 20 50 / 06 81 73 19 35
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Formation CONCEPTION DE DATA WAREHOUSE

DomaineCERTIFICATION ET FORMATION LEARNING TREE INTERNATIONAL

Programme de cours CONCEPTION DE DATA WAREHOUSE :

Durée de la formation : 4 (jours)
Participants : Toute personne intéressée par l'implantation d'une solution d'une datawarehouse au sein de leur organisation et les personnes désireuses de réorganiser une data warehouse déjà existante
Pré-requis : Une expérience en implantation data warehouse ou en implantation de base de données est utile mais n'est pas obligatoire.
Objectifs : Pour réussir votre projet de création d'un 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 décisions au sein de votre organisation. Au cours de cette formation, 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 décisions, 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).
Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement :
  • 1 poste de travail complet par personne
  • De nombreux exercices d’application
  • Mise en place d’ateliers pratiques
  • Remise d’un support de cours
  • Passage de certification(s) dans le cadre du CPF
  • Mise en place de la Charte contrôle et qualité OPCA
  • Notre plateforme d'évaluation :
    • Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
    • Evaluation technique des connaissances en  pré et post formation
    • Evaluation générale du stage
Présentation des entrepôts de données
  • 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
Tarif (indicatif) en € : 2800


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