Business Intelligence (1) - Data Warehouses

Public Concerné

Ce cours s'adresse aux auditeurs préparant le diplôme d'ingénieur informatique option système d'information et/ou aux étudiants suivant le Master STIC mention Informatique Spécialité Systèmes d'Information et de Décision
Prérequis : Bonnes connaissances en bases de données et en systèmes d'information.

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

Objectifs pédagogiques

Acquérir une bonne connaissance de l'informatique décisionnelle  (Business Intelligence), et en particulier de tous les processus liés à une architecture d'entrepôt de données (Data Warehouse).
Cette UE cible tout particulièrement la conception de l'entrepôt de données, la gestion du projet, et sa mise en oeuvre, en particulier la mise en oeuvre de la partie ETL.
Remarque : Pour une maitrise complète du processus, tant du point de vue gestion des données que du point de vue analyse des données (data Science) il est conseiller de suivre également le NFE212 (semestre 2) qui fait suite au NFE211 (semestre 1)

Capacité et compétences acquises

Capacité d'intégration dans une équipe de développement de système d'information décisionnel. En particulier compétences en conception et exploitation d'entrepôts de données :
  • Capacité à concevoir et implémenter la partie ETL d'un Data Warehouse
  • Capacité à concevoir et implémenter des cubes décisionnels
  • Capacité à concevoir dans sa totalité une chaîne décisionnelle
  • Capacité à mettre en oeuvre une chaîne décisionnelle à l'aide des outils du marché
  • Capacité à exploiter une chaîne décisionnelle
  • Capacité à gérer l'intégration des données
  • Capacité à gérer un projet décisionnel

Contenu de la formation

Introduction
  • La Business Intelligence
  • Business Intelligence et Big Data
  • Objectifs d'un entrepôt de données
  • OLAP versus OLTP
Architecture d'un entrepôt de données
  • Architecture matérialisée /architecture médiateur
  • Dualité Entrepôt / magasins, Architecture de Inmon, Architecture de Kimball
  • Data Warehouse / Data Lake
  • Les méta-données, gestion, standardisation CWMI
Modélisation multidimensionnelle
  • La modélisation multidimensionnelle, faits, dimensions, hiérarchies, indicateurs
  • Modèles OLAP, ROLAP, MOLAP 
  • Modélisation en étoile, en flocon, en constellation
  • L'algèbre multidimensionnelle
  • Les dimensions à changement lent
  • Les différents types de table de faits (récapitulatif / transaction / instantanné)
Méthodes de modélisation d'un entrepôt de données
  • Méthode par matrice
  • Méthode par indicateurs
  • Méthode MAP
  • Méthode par analyse des requêtes
  • Volumétrie, choix de la granularité, choix des Data Marts
  • Méthodes de projets BI

Ingénierie d'extraction et d'intégration des données
  • L'extraction des données
  • Le nettoyage des données
  • L'intégration sémantique des données
  • Le rafraichissement des données
  • Solution par programmation (Embedded SQL, déclencheurs)
  • Solution par outils ETL
L'environnement technologique
  • Outils ETL, Systèmes de gestion de bases de données OLAP, outils de modélisation multidimensionnelle
  • Data Warehouse et Cloud,
  • Data Warehouse et Big Data

Prévisions d'ouverture

Groupe Semestre Modalité État d'ouverture Date du premier cours Lieux
NFE211 Business Intelligence (1) - Data Warehouses 6 Cours de Jour - - - -

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Code : NFE211
6
crédits
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