Business Intelligence (1) - Data Warehouses
NFE211


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 œuvre, en particulier la mise en œuvre 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)

Public et conditions d'accès

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.

Compétences

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 œuvre 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
Méthodes de validation

L'UE sera validée par un examen final et par un projet réalisé individuellement ou en binôme.

Le projet - dont le sujet sera choisi par l'élève en accord avec le professeur - permettra de mettre en place une chaîne décisionnelle fondée sur les outils du marché (parmi l'offre industrielle ou celle du logiciel libre).    Le projet peut aussi permettre d'approfondir un point théorique (par exemple la prise en compte du RGPD dans le Data Warehouse).

La note finale sera la moyenne de l'examen et du projet (avec la contrainte note examen >= 10).

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
Bibliographie
  • M. Jarke , M. Lenzerini, Y. Vassiliou, P. Vassiliadis: Fundamentals of datawarehouses (2d édition, Springer, 2003).
  • E. Métais: Systèmes d'aide à la décision et entrepôts de données (Encyclopedia Universalis) http://www.universalis.fr/encyclopedie/systemes-informatiques-systemes-d-aide-a-la-decision/
  • W.H. Inmon: Building the Datawarehouse
  • Kimball R, Ross M.: Entrepôts de données, guide pratique de modélisation multidimensionnelle, Vuibert 2003

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :

Prochaines sessions de formation

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