Modéliser un système d'information décisionnel
Les clés de la réussite
Réf : NEBD06

L'informatique décisionnelle est l'un des domaines informatique qui connaît aujourd'hui la plus forte croissance.
Pourquoi ? Tout simplement parce que les entreprises et les managers d'activités, confrontés à des environnements
de plus en plus instables, doivent être en mesure de décider vite et bien en se basant sur des données fiables. Mais
disposer du meilleur outil décisionnel n'est pas suffisant ! Il est également nécessaire de structurer en amont les
données qui l'alimenteront faute de quoi il risque d'être inopérant. L'objet de cette formation est précisément
d'apporter aux participants les clés pour concevoir un système d'information décisionnel adapté et évolutif

Objectifs
Savoir créer une architecture de données adaptée aux besoins décisionnels des utilisateurs
Choisir et harmoniser étoiles relationnelles et cubes OLAP pour concevoir un système d'information décisionnel
adapté et évolutif

Infocentre, DataWarehouse, DataMart
De l'infocentre normalisé au DW : justification de la dénormalisation
Du DataWarehouse au DataMart
La conservation des principes de modélisation
relationnelle à travers la dénormalisation
Modéliser selon les besoins utilisateurs
Sémantique et maintenabilité
Projet descendant (du DW au DM), projet ascendant
(duDM au DW)

La modélisation hiérarchique des dimensions
Les règles de construction d'un modèle en étoile
Étoiles et flocons
De l'étoile au cube OLAP
Calculer des volumétries
Anticiper les évolutions fonctionnelles

La modélisation des indicateurs
Définir des indicateurs selon un dictionnaire d'entreprise
Agrégation des indicateurs
Pré-calcul et tables d'agrégats en relationnel
La dimension indicateurs d'un hypercube
Hiérarchiser les agrégations et préparer la navigation
agrégée

Hypercubes et DW relationnels
Intérêts et limites des DM en hypercube
Le mapping relationnel OLAP et ROLAP
L'analyse hybride (HOLAP)

Les techniques de reporting
Reporting figé versus analyse dynamique
Le DOLAP dans les outils analytiques
Les outils de reporting et leur connectivité (DM
relationnel / hypercube)
Client lourd versus interface Web
Gestion des droits et problématiques de diffusion de
l'information

Les problématiques fonctionnelles
La validation des données
L'historisation et ses techniques
Modèles types selon les besoins des utilisateurs

L'alimentation des DW / DM
Les ETL
Choisir les modes d'alimentation
Pivots et autres transformations standards
la base de données