Data Warehouse - Maîtriser les outils décisionnels

Objectifs d'apprentissage

• Connaître les principaux domaines d'application des data warehouses
• Connaître le paradigme du décisionnel (et son articulation avec le paradigme transactionnel)
• Connaître les principes, les étapes et les méthodes de la modélisation dimensionnelle
• Savoir faire une étude de besoins
• Savoir faire une étude des données existantes
• Savoir faire un modèle dimensionnel en étoile
• Savoir implémenter un data warehouse avec un SGBD relationnel
• Savoir implémenter un processus ETL vers un data warehouse
• Savoir interroger en SQL un data warehouse en vue d'applications décisionnelles
• Savoir faire un modèle dimensionnel en étoile et en flocon
• Savoir gérer les dimensions dégénérées et attributs de documentation, de segmentation et d'agrégation
• Savoir implémenter un data mart pour l'analyse de tickets de caisse

Public cible

Ce cours s'adresse principalement aux professionnels de l'informatique, aux analystes de données, aux ingénieurs logiciels et aux chefs de projet qui souhaitent acquérir ou approfondir leurs compétences en gestion de données décisionnelles. Il est également adapté aux étudiants en informatique ou en gestion ayant des bases en bases de données relationnelles et en SQL. Les participants devraient avoir une connaissance préalable des concepts fondamentaux des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) et une expérience pratique avec le langage SQL. Ce cours est idéal pour ceux qui cherchent à maîtriser les techniques de conception, d'implémentation et d'exploitation des data warehouses dans un contexte professionnel.

Contenu détaillé

Le cours "Data warehouse et outils décisionnels" couvre en profondeur les concepts clés nécessaires pour concevoir, implémenter et exploiter un entrepôt de données efficace. Les participants apprendront les différences fondamentales entre les systèmes transactionnels (OLTP) et les systèmes décisionnels (OLAP), ainsi que les avantages spécifiques des data warehouses pour l'analyse business. Le programme inclut une étude approfondie des schémas en étoile et en flocon, des dimensions et des faits, ainsi que des techniques avancées de modélisation dimensionnelle.

Une partie importante du cours est consacrée aux processus ETL (Extract, Transform, Load), essentiels pour alimenter un data warehouse avec des données de qualité. Les participants découvriront les bonnes pratiques pour concevoir des flux ETL robustes, gérer les historisations (Slowly Changing Dimensions) et assurer la cohérence des données. Des études de cas pratiques permettront d'appliquer ces concepts à des scénarios réels, comme l'analyse de tickets de caisse ou la gestion de données clients.

Le volet technique du cours aborde l'implémentation concrète avec des SGBD relationnels (comme PostgreSQL, Oracle ou SQL Server), en mettant l'accent sur les optimisations spécifiques aux requêtes décisionnelles. Les participants apprendront à écrire des requêtes SQL analytiques complexes, utilisant des fonctions window, des cubes et des rollups. Des outils BI courants (comme Power BI ou Tableau) seront également présentés pour visualiser et exploiter les données du data warehouse.

Approche pédagogique

L'enseignement combine théorie et pratique avec une approche progressive. Chaque concept théorique est immédiatement appliqué à travers des exercices pratiques et des études de cas concrets. Les participants travailleront sur un projet fil rouge tout au long de la formation, leur permettant de construire pas à pas un data warehouse complet - depuis l'analyse des besoins jusqu'à la production de rapports décisionnels. Des travaux pratiques guidés et des sessions de codage en direct permettront d'acquérir une expérience pratique avec les outils et technologies du domaine.

L'évaluation se fera à travers un projet final où les participants devront concevoir et implémenter un data mart complet pour un cas d'usage spécifique, démontrant ainsi leur maîtrise des concepts clés du cours. Des ressources complémentaires (modèles, scripts SQL, documentation technique) seront fournies pour supporter l'apprentissage continu après la formation.