Formation Modélisation en étoile

En suivant la formation Modélisation en étoile, dispensée par notre cabinet de formation, vous découvrirez tous les détails qui vous seront utiles pour améliorer vos compétences sur la Modélisation en étoiles.

Objectifs de la formation Modélisation en étoile :

Les objectifs de la formation sont  :

• Conduire des interviews pour recueillir les besoins d’analyse auprès des métiers
• Définir les critères de qualité d’un Data Warehouse
• A partir d’un cahier des charges d’analyse, identifier les dimensions et les faits à placer dans le modèle
• Concevoir et décrire un macro-modèle en étoile
• Optimiser le modèle en étoile en vue de la prise en compte de la volumétrie et des problématiques de reporting
• Décrire une architecture de chargement des données dans le modèle en étoile décrit

Programme de la formation Modélisation en étoile :

Le Programme de la formation est détaillé ci-dessous :

Chapitre introductif

• Importance du rôle de l’informatique décisionnelle en entreprise
• Evolution et état de l’art de la modélisation décisionnelle face aux attentes des entreprises
• Des infocentres à l’informatique décisionnelle
• Concept de SIAD (Système informatisé d’aide à la décision) et EIS (système d’information d’entreprise)

Data warehouse et exigences en termes d’informatique décisionnelle

• Architecture et composantes du datawarehouse : datamarts et ODS
• Différentes approches selon Bill Imon et Ralph Kimball
• Le modèle de données en étoile au sein de l’architecture du datawarehouse
• Evolution du datawarehouse au cours de son cycle de vie
• Evaluer la qualité de conception d’un datawarehouse
• Rôle analytique des métadonnées dans le datawarehouse
• Fonction du référentiel de données

Vue d’ensemble de la modélisation en étoile

• Principes de modélisation des bases OLTP (dites opérationnelles)
• Distinction entre base de données opérationnelle et d’analyse
• Représentation d’entités
• Notion d’attribut
• Notion de cardinalité
• Les formes normales
• Notion de dénormalisation
• Notion de faits (ou mesures)
• Notion de dimensions (axe d’analyse)
• Variantes du modèle en étoile : modèle en flocon et modèle en constellation
• Bonnes pratiques et recommandations

La modélisation en étoile en pratique

• Techniques d’acquisition de l’information et d’analyse des besoins (interviews)
• Analyse des processus métiers
• Détermination des axes d’analyse
• Modéliser des hiérarchies
• Définition des mesures
• Croisement de dimensions et intérêt dans l’analyse
• Analyser la granularité d’un modèle
• Définir des règles d’agrégation
• Panorama des outils de modélisation

Optimiser son modèle en étoile

• Prendre en compte l’évolution des référentiels et des nomenclatures
• Gérer les dimensions à évolution lente
• Gérer les dimensions à évolution rapide
• Clé naturelle et clé de substitution
• Contrôler et maintenir la fiabilité des données
• Gestion des inconnues
• Notion de dimension dégénérée
• Ecriture de requêtes performantes
• Gestion de l’espace disque requis et de la taille
• d’une dimension

Modèle de données et contexte du projet

• Prise en compte des acteurs
• Intégrer la notion de livrable
• Définition des exigences
• Priorisation des actions et identification du
• périmètre d’action
• Du recueil de l’information à la modélisation
• Déployer son modèle de données
• Maintenance du modèle
• Gérer les données historiques
• Agréger des données directement dans une table
• Assurer le suivi des différents faits

Gestion de l’alimentation du modèle

• Gérer les contraintes imposées par les systèmes opérationnels source
• Centralisation des données avec l’ODS
• Notion de data staging area dans le cadre du processus ETL
• Alimentation par delta, alimentation complète et compte-rendu de stock
• Les étapes de la mise en place de l’alimentation
• Bonnes pratiques et recommandations
• Gestion des rejets lors de l’alimentation
• Gestion de différentes sources d’alimentation
• Panorama des solutions ETL

La restitution des données

• Panorama des outils de restitution
• Créer un modèle optimal pour explorer ses données
• Optimisation des index
• Améliorer ses performances grâce au partitionnement des tables

Approche pédagogique :

Notre approche pédagogique pour cette Formation consiste en :

• Cas pratiques

• Remise d’outils

• Echanges d’expériences

Participants de la Formation :

Les personnes qui peuvent participer à cette formation sur la Modélisation en étoile sont les :

• Architectes techniques
• Chefs de Projet
• Directeur informatique
• DSI

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