Conception de data warehouse
Formation
A distance
Avez-vous besoin d'un coach de formation?
Il vous aidera à comparer différents cours et à trouver la solution la plus abordable.
Description
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Typologie
Formation
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Méthodologie
A distance
À propos de cette formation :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.
À propos de cette formation
À qui s'adresse cette formation ?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.
Les Avis
Les exploits du centre
Toutes les formations sont actualisées
L'évaluation moyenne est supérieure à 3,7
Plus de 50 opinions au cours des 12 derniers mois
Ce centre est avec Emagister depuis 16 ans.
Les matières
- Analyse de résultats
- Tables
- Entrepôts
Le programme
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
Modélisation dimensionnelle
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
- 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
- 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
Création de l'entrepôt de données
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
- Analyser les données source
- Configurer la base de données pour identifier les données modifiées
- Actualiser l'entrepôt de données
- Se connecter à différentes sources de données
- Bases de données
- Feuilles de calcul
- Fichiers texte
- Nettoyer les données
- Mapper les éléments de données et les types de données
- Créer des faits et des dimensions conformes
- Utiliser la base de données de la zone de transit
- Automatiser le chargement incrémental des données
- Vérifier l'intégrité des données
L'informatique décisionnelle (BI) au service de l'analyse 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
- Cubes multidimensionnels
- Décomposer les données
- Faire ressortir les indicateurs de performance clés (KPI) pour évaluer l'intégrité des données de votre organisation
Déploiement d'une solution complète d'entrepôt de données
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
- 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
Informations complémentaires
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