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Business Intelligence (1) - Data Warehouses

Mis à jour le

Responsable(s) : Mme Faten ATIGUI

  • Cours
Code Cnam : NFE211-PAR
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  • Durée : 50 heures (+/- 10%)
  • A la carte
  • 6 crédits
  • Distanciel

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

Prérequis

Ce cours est destiné aux auditeurs préparant le diplôme d’ingénieur en informatique option Systèmes d’information et Business Intelligence ainsi qu’à ceux inscrits au Master Informatique, parcours Systèmes d’information et Business Intelligence.


Prérequis : Bonnes connaissances en bases de données et en systèmes d'information.

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). 

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement : Fiche synthétique au format PDF

Compétences et débouchés

Compétences

Capacité d'intégration dans une équipe de développement de système d'information décisionnel. En particulier compétences en conception et exploitation d'entrepôts de données :

  • Capacité à concevoir et implémenter la partie ETL d’un Data Warehouse
  • Capacité à concevoir et implémenter des cubes décisionnels
  • Capacité à concevoir dans sa totalité une chaîne décisionnelle
  • Capacité à mettre en œuvre une chaîne décisionnelle à l’aide des outils du marché
  • Capacité à exploiter une chaîne décisionnelle
  • Capacité à gérer l'intégration des données
  • Capacité à gérer un projet décisionnel

Informations pratiques

Contact

Logo Ecole numérique et IA Cnam

Programme

Contenu

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)

Modalités d'évaluation

Examen final

Bibliographie

  • M. Jarke , M. Lenzerini, Y. Vassiliou, P. Vassiliadis . Fundamentals of datawarehouses (2d édition, Springer, 2003).
  • E. Métais . Systèmes d'aide à la décision et entrepôts de données (Encyclopedia Universalis) http://www.universalis.fr/encyclopedie/systemes-informatiques-systemes-d-aide-a-la-decision/
  • W.H. Inmon . Building the Datawarehouse
  • Kimball R, Ross M. . Entrepôts de données, guide pratique de modélisation multidimensionnelle, Vuibert 2003

Formation mère

Business Intelligence (1) - Data Warehouses

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