Formation Modéliser un système d'information décisionnel

INFOCENTRE, DATA WAREHOUSE (DW), DATA MART (DM) 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 ETUDES DE CAS Illustration des différents points traités au cours du séminaire par des exercices pratiques inspirés de réelles missions de conseil