Séminaire Modélisation multidimensionnelle

FINELOG-BiSEUM (Centre de Formations agréé N°11 92 2025392) anime des séminaires et des cours pratiques autour de la Business Intelligence, CRM et en sur-mesure.

L’état de modélisation constitue un enjeu majeur pour la réussité de votre projet de Business Intelligence. Bâtir un modèle capable de répondre aux besoins exprimés mais également futurs, tout en assurant ses performances et sa lisibilité, est parfois un exercice complexe. Ce cours pratique vous donne les clés afin d’y parvenir.

Objectifs

  • Transmettre les fondamentaux et les meilleures pratiques permettant de concevoir des modèles pour Data Warehouse et Datamart.
  • Repositionner le rôle des modèles de données et le processus d’intégration des données.
  • Gérer les risques : historisation, volumétrie, performance, confidentialité et traçabilité.
  • Disposer d’un panorama du marché des SGBD.
  • Disposer d’une méthodologie pour mettre en pratique.

 

Programme

Introduction au Data Warehousing

  • Rétrospective du décisionnel
  • Les composants d’un système décisionnel et les modèles associés
  • Le besoin métier au centre de la problématique de modélisation
  • Les objectifs d’un modèle décisionnel.

La modélisation multidimensionnelle

  • Les différences avec un modèle opérationnel.
  • Les règles de modélisation décisionnelle.
  • La dénormalisation du modèle opérationnel.
  • Les formes de modélisation : Etoile, flocon, hybride.
  • Les modèles décisionnels génériques.
  • Les avantages du modèle décisionnel.
  • La gestion des volumes de données.

Modélisation des dimensions

  • Définition des dimensions.
  • Structuration hiérarchique et gestion des hiérarchies hétérogènes.
  • Gestion de l’historisation au sein des dimensions.
  • Intégration de membres génériques.
  • Définir la dimension temporelle.

Modélisation des faits

  • Typologie d’indicateurs.
  • Gestion du non évènement.
  • Gestion de la qualité des données.
  • La problématique de la qualité des données.
  • Les ETL : leur valeur ajoutée, leurs caractéristiques et comment maximiser leur utilisation.

Définition et modélisation des agrégats

  • Typologie des modes d’agrégation.
  • Hiérarchies et agrégats.
  • Le modèle agrégat / détail.
  • Définir sa stratégie d’agrégation.
  • Accès aux données agrégées.

Optimisation

  • Méthode d’estimation de la volumétrie.
  • Choix et gestion des index.
  • Partitionnement des tables.
  • Gestion des mécanismes de parallélisation.
  • Le marché des solution OLTP et OLAP.
  • Cohabitation des technologies OLTP et OLAP.

Méthodologie

  • De l’expression des besoins à la production d’un modèle décisionnel.
  • Les outils et solution de modélisation.
  • Comment faire évoluer son modèle et intégrer de nouveaux besoins.

Pour qui

  • Responsables MOA / MOE sur les sujets de statistiques, reporting, de l’analyse et du pilotage
  • Architectes BI
  • Chefs de projet décisionnel
  • Consultants et ingénieur d’études et développements décisionnels

Durée et prix

Budget pouvant être inscrit dans le budget formation du fait de notre agrément
Durée : 2 jours (14 heures)
Formule Intra : 3 500 €HT / session