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Modélisation en étoile, conception et mise en œuvre

Modélisation en étoile, conception et mise en œuvre

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Ce cours, construit autour de nombreux cas pratiques, vous donnera une idée précise de la démarche de modélisation en étoile dans le cadre du projet Data Warehouse. Vous verrez pourquoi elle est l'expression même du besoin de la maîtrise d'ouvrage et comment elle permet de faire converger la vision des opérationnels, des analystes et des pilotes sur les activités de l'entreprise.


Inter
Intra
Sur mesure

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. AMT
Prix : 2090 € H.T.
  3j - 21h
Pauses-café et
déjeuners offerts




Ce cours, construit autour de nombreux cas pratiques, vous donnera une idée précise de la démarche de modélisation en étoile dans le cadre du projet Data Warehouse. Vous verrez pourquoi elle est l'expression même du besoin de la maîtrise d'ouvrage et comment elle permet de faire converger la vision des opérationnels, des analystes et des pilotes sur les activités de l'entreprise.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • 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

Public concerné
Maîtres d'ouvrage et maîtres d'œuvre, responsables des systèmes décisionnels, responsables informatiques, responsables des études, architectes de Systèmes d'Information, chefs de projet.

Prérequis
Connaissances de base de l'analyse décisionnelle et des SGBD relationnelles.

Programme de la formation

Introduction et rappels

  • Qu'est-ce qu'un système d'information décisionnel ?
  • Evolution des exigences de décision dans le contexte actuel.
  • Infocentres, SIAD, EIS, Data Warehouse, définition et positionnement.
  • Comprendre la finalité de l'approche Data Warehouse.

Les architectures en réponse aux besoins décisionnels

  • Les composants principaux, Data Warehouse, ODS ou "staging area", datamarts.
  • Les architectures proposées par Kimball et Inmon. Avantages et inconvénients.
  • Positionnement du modèle en étoile dans le Data Warehouse selon l'architecture.
  • Les phases du cycle de vie d'un Data Warehouse.
  • Les critères de qualité d'un Data Warehouse.
  • La notion de métadonnée, de référentiel.
Réflexion collective
Définition des critères de qualité d'un Data Warehouse.

Principes et définitions de base sur la modélisation en étoile

  • Rappels sur la modélisation des bases de données opérationnelles.
  • Différences entre OLTP et OLAP.
  • Entités, attributs, cardinalités, formes normales.
  • Le principe de la dénormalisation pour concevoir un modèle en étoile.
  • Comprendre les notions de fait, dimension et axe d'analyse.
  • Les alternatives de modélisation : modèle en flocon, en galaxie.
  • Les règles et bonnes pratiques de modélisation en étoile. Proposition alternative de Kortink et Moody.
Etude de cas
A partir d'un cahier des charges d'analyse, identifier les dimensions et faits principaux d'un modèle.

Conception du modèle en étoile

  • Organisation et synthèse des interviews utilisateur pour le recueil du besoin.
  • Compréhension et identification des processus métiers à modéliser.
  • Choix des dimensions d'analyse.
  • Création de hiérarchies dans les dimensions.
  • Identification des mesures et croisements avec les dimensions.
  • Définition de la granularité de l'analyse.
  • Définition des règles d'agrégation.
  • Utilisation d'outils de modélisation.
Exercice
A partir d'objectifs fournis par la MOA, réaliser un macro-modèle, en reliant les dimensions.

Optimisation fonctionnelle du modèle en étoile

  • Gestion de l'évolution des référentiels et du changement des nomenclatures.
  • Gestion des dimensions à évolution lente et rapide.
  • Les clés de substitution.
  • Gestion de la qualité, fiabilité des données.
  • Gestion du contexte non renseigné ou inconnu.
  • Les dimensions dégénérées.
Echanges
Décrire l'impact d'un changement donné à partir d'un modèle proposé. Optimisation du modèle pour son évolution.

Replacer la modélisation dans le cadre du projet décisionnel

  • Présentation de la méthode Kimball et Inmon pour l'organisation du projet.
  • Les acteurs et livrables du projet.
  • Recueil des besoins métier. Formalisation des exigences techniques et d'organisation.
  • Identification des priorités et du périmètre pilote.
  • Modélisation des informations.
  • Choix de l'infrastructure. Implémentation et recette.
  • Déploiement et maintenance du modèle.
  • Gestion des historiques.
Jeu de rôle
Conduite d'interview de recueil de besoin pour l'analyse.

Optimisation physique du modèle

  • Gestion de la performance des requêtes.
  • Estimation de l'espace disque requis pour le modèle.
  • Limitation de la taille occupée par une dimension.
  • Agrégation directe de certains éléments dans les tables.
  • Dimensions techniques pour assurer la traçabilité des faits.
Exercice
Estimations de volumétrie moyenne sur quelques cas d'analyse.

Alimentation du modèle en étoile

  • Contraintes des systèmes opérationnels sources.
  • Rôle des ODS dans l'alimentation.
  • L'organisation des traitements dans la DSA (Data Staging Area).
  • Les différents types d'alimentation (delta, stock, complète).
  • Les étapes, les règles et les prérequis de l'alimentation.
  • Gestion des rejets.
  • Gestion des sources différentes pour l'alimentation d'une dimension ou d'un fait.
  • ETL, les solutions d'alimentation disponibles sur le marché.
Exercice
Sur une étude de cas, proposer une architecture de chargement : ODS / Staging Area.

Restitution des informations d'un modèle en étoile

  • Les différents types d'outils au service de la restitution.
  • Le marché des outils de restitution.
  • Optimisation du modèle pour l'exploration des données.
  • Optimisation des index.
  • Utilisation du partitionnement des tables.
Echanges
Présentation de bonnes pratiques pour optimiser le modèle en vue du reporting.

Conclusion

  • Ce qu'il faut retenir.
  • Les pièges à éviter.
  • Pour aller plus loin.


Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.

Avis clients
4,8 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
MARIE-ODILE B.
24/01/22
5 / 5

N’ayant encore jamais travaillé sur un système d’information décisionnelle cette formation m’a dressé un panorama complet de la modélisation en décisionnel. La pédagogie, avec beaucoup de retours d’expériences de la part du formateur et des études de cas explicitant la démarche progressive de modélisation, a été très intéressante et efficace. Formateur très clair et
CHRISTOPHE C.
25/10/21
5 / 5

Très bon contact formateur et formation étayée par de nombreux cas qui rentrent dans le détail
BRUNO H.
25/10/21
5 / 5

Cette formation à contribué à Le faire prendre conscience de tout ce que l on peut faire avec la modélisation en étoile.




Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Dates et lieux
Pour vous inscrire, sélectionnez la ville et la date de votre choix.
Du 5 au 7 septembre 2022 *
FR
Lyon
Session garantie
S’inscrire
Du 17 au 19 octobre 2022
FR
Classe à distance
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Du 17 au 19 octobre 2022 *
FR
Paris La Défense
Session garantie
S’inscrire
Du 17 au 19 octobre 2022
FR
Lyon
S’inscrire
Du 7 au 9 novembre 2022
FR
Paris La Défense
S’inscrire
Du 7 au 9 novembre 2022
FR
Classe à distance
S’inscrire
Du 14 au 16 novembre 2022
FR
Lyon
S’inscrire