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 :
- MR11603A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Systèmes d'information et business intelligence
- CYC9105A : Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Informatique systèmes d'information
- CYC9106A : Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Cybersécurité
- MR11603B : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Systèmes d'information et business intelligence HTT
- MR11604A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
Informations, Orientation & Inscription
Prochaines sessions de formation
Filtres :
| Centre de formation |
Semestre
2024/2025 |
Jours de formation |
Modalité | Crédits | ||
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| Paris | Semestre 1 | 6 crédits (1) |
Ouverture des inscriptions le 21/08/2024 |
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Date de début des cours (*) :
* Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. |
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Paris
Semestre 1
Cours en ligne
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Légende :
| Tarif (1) : |
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Vous pouvez consulter nos tarifs ici. |
| Date de début de cours : |
Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre. |
| Annuel : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 1 : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à fin janvier / début février (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 2 : |
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Il s'étend de fin février / début mars à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Cours du soir : | |
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Les cours commencent le plus souvent à 18h30 dans les centres. |
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| Cours en journée : | |
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Se renseigner auprès du centre pour connaître les horaires. |
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| Cours en ligne : | |
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les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d’e-learning animées et tutorées par un enseignant. Des séances de regroupement en visio sont proposées. |
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| Classe virtuelle (Formation à distance planifiée): | |
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L'enseignant à distance intervient en direct et en visioconférence sur la plateforme d'e-learning. Il complète son intervention par des activités interactives (exercices échanges…) |
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| Cours en ligne hybride : | |
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Cette modalité associe des cours en ligne tutorées et des regroupements en présentiel obligatoires. |
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| Cours hybrides : | |
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Cette modalité mixe des cours en présentiel (en cours du soir ou en journée) et des cours en ligne. |
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| Cours en ligne organisés par un autre centre CNAM Régional : |
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Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant. |
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| Formation co-modale : | |
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Formation proposée en présentiel et à distance en simultané. L'auditeur a la possibilité de choisir de venir sur site pour suivre l'enseignement ou bien de suivre à distance. Les cours se déroulent en semaine généralement après 18h ou le samedi. |
