Nos domaines de formation :

Formation Systèmes décisionnels, Data Factory

4,3 / 5
Séminaire
meilleur vente nouvelle édition
Durée : 3 jours
Réf : SID
Prix  2018 : 2610 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
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  • avis vérifiés
Programme

Aujourd'hui, 80% des dirigeants attribuent une importance stratégique à l'extraction de la valeur de l'information par le Machine Learning et l'analyse. Pourtant, 43% des entreprises ne dégagent que peu d'avantages concrets de leurs informations. Devant ces constats, et face au levier de croissance que représentent les données, les dirigeants souhaitent en tirer parti en intégrant les technologies type Big Data, à leur décisionnel existant. Tout l'enjeu est une intégration cohérente pour servir au mieux l'analyse des données dans un souci de liberté, de réactivité et d'opportunités.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre la valeur ajoutée, les enjeux et les principes des systèmes décisionnels
  • Mélanger la modélisation décisionnelle classique et le mode découverte
  • Mettre en œuvre une démarche pour concevoir un référentiel des données d'entreprise
  • Intégrer le Big Data dans le SID pour bâtir la Data Factory
  • Suivre pas à pas les étapes pour piloter son projet SID
  • Faire les bons choix d'outils en ayant un panorama global du marché

Exemple

Un exemple complet de mise en œuvre d'un système d'information décisionnel sera traité.
PROGRAMME DE FORMATION

Finalité et principes des SID

  • Positionnement du SID par rapport au Big Data et au SIO (Système d'Information Opérationnel).
  • Tendances et évolutions du décisionnel. Data Lake versus Datawarehouse.
  • Nouveaux enjeux : valorisation de l'information, corrélation rapide.
  • L'architecture d'un SID.
  • Les choix stratégiques d'architecture : intégration du Data Lake.
  • Nouvel équilibre entre modélisation préalable et analyse dynamique.

Démarche de conception du SID, impact du mode découverte

  • La typologie universelle des demandes sur un SID autour du pilotage et de l'analyse comportementale prédictive.
  • Maîtriser le processus de conception des datamarts et des datalabs.
  • Comment passer de datamarts en silo à un SI ouvert à la BI découverte et au Big Data ?
  • Cohérence des modèles en étoile : multidimensionnel. Analyse en mémoire contre modèle en étoile. Modèle du datalab.
  • Dénormalisation NoSQL versus dénormalisation décisionnelle classique.
  • Différence entre analyse multidimensionnelle et prédictive.
  • Eviter le foisonnement d'agrégats et indicateurs en réutilisant les développements.
  • Concevoir une architecture mixte BI classique-BI découverte-Analytique dynamique.

Etude de cas
Proposer une démarche de conception à partir de besoins d'analyse.

Construire les référentiels

  • Comment faciliter l'accès aux informations ? Réconcilier MOA, MOE autour du référentiel.
  • Construire le référentiel d'entreprise. Les dimensions d'analyse et les indicateurs partageables.
  • Construire une architecture couvrant toutes les étapes, du pilotage à l'analyse des comportements.
  • Construire les dictionnaires pour le SID, utiliser les métadonnées pour gérer la cohérence.

Etude de cas
Déploiement des méthodes proposées sur des exemples.

Optimiser l'accès aux données

  • Comment répondre aux besoins et définir les réponses informatiques optimales ?
  • Le multidimensionnel, ROLAP, MOLAP ou Hybride : les critères de choix, les évolutions futures.
  • Le multidimensionnel In-Memory.
  • Organiser son Data Lake. Construire les Datalabs.
  • Appliquer une normalisation décisionnelle à vos modèles en étoile.

Mesurer la valeur du SID

  • Faire de son SID un levier de la stratégie d'entreprise.
  • Réunir les cas d'usage en process décisionnels.
  • Urbanisation du SID : éviter trop de traitements et des couches sémantiques surchargées.
  • Identifier les zones éligibles au Cloud Computing.
  • Cartographier son SID pour lier finalité d’usage et données utilisées pour le RGPD.
  • Définir les critères d'efficacité d'un SID.
  • Piloter la valeur des données.

Big Data en mode industriel

  • Principaux types de cas d’usage.
  • Problème de l’industrialisation des projets Big Data.
  • Check-list des recommandations.
  • Analytique – prédictif temps réel et streaming (CEP Complex Event Processing).

Etat de l'art des outils décisionnels

  • Lier ou fusionner son Data Lake et son Datawarehouse pour créer la Data Factory.
  • Panorama des suites décisionnelles : SAS, Microsoft, SAP B.O...
  • Degré d'intégration du mode découverte, de l'analytique et de la data visualisation.
  • ETL. Outils multidimensionnels. Déploiement Web.
  • Big Data intégré au SID. BD NoSQL. BD NewSQL. Cohabitation entre les différentes Bases de Données.
  • Analyse en mémoire. Appliance ou Commodity Hardware.
  • Positionnement de l'écosystème Hadoop dans l'analyse du comportement client.
  • Basculer le SID sur une BD NoSQL, NewSQL ou intégrer les approches ?
  • Combiner une solution Agile de data-discovery et des capacités d'industrialisation de la BI.

Etude de cas
Déterminer votre trajectoire d'évolution vers une architecture intégrée.

Opportunité et création de valeur pour l'entreprise

  • Evaluer la valeur ajoutée pour l'entreprise et la conduite du changement utile.
  • Gérer son portefeuille de projets, les prioriser. Critères de lotissement.
  • Spécificités d'un projet décisionnel et d'un projet Big Data.
  • Techniques d'analyse de besoin en décisionnel : pièges à éviter.
  • Comment évaluer la complexité, la maturité des besoins ?
  • Conduire le passage du décisionnel classique au mixte classique-analytique en mode libre.

Organisation de la gouvernance : équipes - process - données

  • Différents acteurs et rôles respectifs. Nouvelle relation entre métiers et IT.
  • Leviers de la BI découverte, du Big Data et de la Datascience.
  • Positionner le décisionnel au sein de l'entreprise. Organiser la gouvernance, la cohérence globale des données.
  • Créer une organisation cohérente et pluridisciplinaire.
  • Préserver l'autonomie des utilisateurs. Gérer la réactivité.
  • Intégrer les métiers dans le pilotage de la valeur : données et cas d’usages.
  • Organiser la Data Factory. Administrer les composants du SID.
  • Garantir la fiabilité des données et des informations.
  • Mettre en place le processus de la gestion de la qualité et de la véracité.
  • Définir les contrôles qualité minimum. Définir le phasing des contrôles.
  • Impact de la réglementation RGPD sur la sécurité d’accès aux données.
Participants / Prérequis

» Participants

Responsables informatiques, responsables des études, architectes SI, consultants et chefs de projet décisionnel, autres chefs de projets fonctionnels et techniques.

» Prérequis

Aucune connaissance particulière.
Intra / sur-mesure
Programme standard     Programme sur-mesure
Oui / Non

Vos coordonnées

Avis vérifiés
picto avis vérifiés
Hélène E. 19/06/2018
4 / 5
Globalement satisfaite, l'orientation big data ne me concerne pas pour le moment donc il y a une partie du contenu qui ne m'est pas "utile.

Ibrahima D. 19/06/2018
4 / 5
Contenu très enrichissant et parfois un peu de théorie. Serait pas mal d appliquer des cas pratiques concrètes avec des ordinateurs

Ulrich R. 19/06/2018
5 / 5
Le contenu est interessant mais assez dense.il y a certaines partie assez difficile à saisir sans expérience préalable.

SCHUPPUIS D. 27/03/2018
4 / 5
beaucoup de technique pour une moa rythme rapide .... en un peu plus de concret , cas réels. raci du projet décisionnel.

Frédéric O. 27/03/2018
5 / 5
durée et contenu adapté au sujet.

Claude F. 28/11/2017
4 / 5
Parfois support des cours écrit trop petit.

Alain N. 28/11/2017
4 / 5
J'ai obtenu les réponses à mes questions! L'approfondissement du sujet est ... l'animation est très bonne car l'attention est captée continuellement.

Benoit L. 28/11/2017
4 / 5
J'attendais plus sur la partie DataLake/BigData. Même si le sujet est correctement abordé et sur la ... des donnés...

Pierre R. 28/11/2017
4 / 5
Le support en couleur aurait été en plus.

Michel L. 28/11/2017
4 / 5
Support complet et mise à jour avec les dernières technologies. Globalement les sujets sont équilibrés. J'ai moins apprécié la partie exercices. Soit on les fait et on passe du temps, soit on les fais pas! C'était trop rapide donc ... Le formateur connait très bien le sujet!

Michèle F. 28/11/2017
4 / 5
Formation et formateur très intéressants. Dommage qu'il n'y ait pas plus d'interaction avec les stagiaires (sur les 2 premiers jours). Cette formation m'a permis de mieux intégrer les connaissances du système de visionnel avec une appréhension de l'état de l'Art.

Isabelle L. 28/11/2017
4 / 5
Contenu très complet qui a permis de clarifier certaines notions et une meilleure compréhension du SIO. Bien que certains sujets (outils, par exemple)soient hors périmètre de mon domaine d'action, cela aura permis d'enrichir mes connaissances personnelles. Chapitre 6 aura été traité trop rapidement par rapport à mes besoins.

Valérie A. 28/11/2017
4 / 5
Contenu très dense et très large. Formation intense.

François G. 28/11/2017
4 / 5
Formateur très compétent et claire. J'aurais aimé un rythme moins soutenu sur chapitres 6 et 7 et plus de détails et de démonstrations sur les fonctionnalités de restitution.

Lydie D. 28/11/2017
5 / 5
Cours très riche et amenant à une bonne vision du décisionnel. Bon retour d'expérience du formateur.

Jean D. 28/11/2017
5 / 5
Le cours donne une bonne vision globale du sujet. Le sujet est vaste et nécessite d'être "dirigé". Les exemples nécessiteraient parfois plus de temps.

Jean B. 28/11/2017
5 / 5
Séminaire complet et bien ordonné

Khoi V. 28/11/2017
5 / 5
Connaissance du sujet parfaite. Parfaite

Frédérique M. 26/09/2017
4 / 5
Formation très dense et intéressante

Philippe A. 26/09/2017
5 / 5
LE CHAPITRE II est très orienté MOE un peu trop peut être pour un état de l'art

Cyril C. 26/09/2017
5 / 5
l'animateur a prit le temps de bien organiser et structurer les différentes thèmes abordés.

Mylène G. 26/09/2017
5 / 5
le périmètre est complet

Muriel L. 26/09/2017
5 / 5
contenu très complet et par rapport à l'ampleur du sujet nécessité de passer une journée supplémentaire personnelle pour voir les slides non vus ou rapidement vus en formation

DOS L. 26/09/2017
5 / 5
enchaînement logique des chapitres / exemples concrets

Jean A. 26/09/2017
5 / 5
très complet et illustré par de nombreux exemples
Avis client 4,3 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

Dates de sessions

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PARIS

Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.