• Informatique / Bureautique / Big data / Cybersécurité

Business Intelligence (1) - Data Warehouses

Business Intelligence (1) - Data Warehouses
Unité d'enseignement

Détails

Infos générales

Code
NFE211

Présentation

Objectifs

Acquérir une compréhension solide de la Business Intelligence (BI) et, plus largement, de l’ensemble des processus et composants d’une architecture décisionnelle centrée sur un entrepôt de données (Data Warehouse).

Cette UE met l’accent sur :

  • la conception d’un entrepôt de données (modélisation multidimensionnelle, faits/dimensions, granularité, historisation) ;
  • la mise en œuvre opérationnelle, avec un focus particulier sur la chaîne BI  : Data Warehouse – ETL – Data Mart – Reporting

À l’issue du module, l’auditeur est capable de définir une architecture BI, de concevoir un schéma d’entrepôt adapté aux besoins métiers et de mettre en place un flux ETL.

Remarque : pour une maîtrise complète du cycle décisionnel — de la gestion/valorisation des données jusqu’à leur analyse avancée (Data Science) — il est recommandé de suivre également le NFE212 (semestre 2), qui fait suite au NFE211 (semestre 1). 

Intitulé officiel

Business Intelligence (1) - Data Warehouses

Conditions d'accès

Pré-requis

Formation(s) requise(s)

Aucun prérequis.

Programme

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

Modélisation multidimensionnelle

  • La modélisation multidimensionnelle, faits, dimensions, hiérarchies, indicateurs
  • Modèles OLAP, ROLAP, MOLAP 
  • Modélisation en étoile, en flocon, en constellation
  • Les dimensions à changement lent (slowly changing dimension) 


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 outils ETL

Business intelligence et Big data 

  • Data Lake 
  • Modern Data Warehouse
  • Data Fabric
  • Data Lakehouse

Environnement technologique

  • ETL : SQL Server Integration Services (Microsoft SSIS)

Unités d'enseignement

  • Business Intelligence (1) - Data Warehouses
    À distance / Partiellement à distance Octobre à Février 6 crédits

Organisation

Durée et organisation

L'année est organisée en 2 semestres : semestre 1 (S1) d'octobre à février/mars et semestre 2 (S2) de février/mars à juin.
 

Méthodes mobilisées

Pédagogie qui combine apports académiques, études de cas basées sur des pratiques professionnelles et expérience des élèves.
Équipe pédagogique constituée pour partie de professionnels. Un espace numérique de formation (ENF) est utilisé tout au long du cursus.
 

Modalités d'évaluation

Chaque unité (UE/US, UA) fait l'objet d'une évaluation organisée en accord avec l'Établissement public (certificateur) dans le cadre d'un règlement national des examens.
 

Accessibilité public en situation de handicap

Nos formations sont accessibles aux publics en situation de handicap. Un référent Cnam est dédié à l'accompagnement de toute personne en situation de handicap. Pour contacter le référent : handi@cnam-paysdelaloire.fr

Modalités d'inscription

Comment s'inscrire ?

Choisissez votre semestre et cliquez sur "Ajouter à ma sélection".
 

Modalités et délais d'accès

Les inscriptions se déroulent dès le mois de mai pour les formations qui débutent en octobre (semestre 1) et dès novembre pour les formations qui débutent en février/mars (semestre 2).