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  • Data Warehouse

Business Intelligence et Data Mining

Mis à jour le

Responsable(s) : Mme Nada MIMOUNI

  • Cours + travaux pratiques
Code Cnam : US333E

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  • Durée : 50 heures
  • Package, Alternance
  • 6 crédits

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

Prérequis

Cette US fait partie d'un bloc unique constituant les enseignements dispensés dans le cadre de la licence professionnelle " Analyste Concepteur de Systèmes d'Information et de Décision (ACSID) " dont l'admission est sur dossier. Pour de plus amples informations, consulter le site http://licencepro.cnam.fr

Objectifs

Aucune grande entreprise ne peut plus s'affranchir pour ses prises de décisions d'une analyse fine de son activité, des comportements de ses clients et de l'évolution de son marché. Les entrepôts de données sont actuellement la meilleure réponse à l'intégration, au stockage et à la restitution personnalisée d'une importante quantité d'information provenant de sources diverses. L'objectif de ce cours est de donner des bases nécessaires à la mise en place, au développement et à la maintenance d'un système d'information pour l'aide à la décision. Les bases acquises permettront d'identifier les problèmes et de choisir parmi les solutions techniques disponibles sur le marché.

L'avis des auditeurs

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

Présence et réussite aux examens

Pour l'année universitaire 2023-2024 :

  • Nombre d'inscrits : 28
  • Taux de présence à l'évaluation : 57%
  • Taux de réussite parmi les présents : 75%

Compétences et débouchés

Compétences

- Utiliser des outils de gestion d'entrepôts de données, développer des rapports d'analyse
- Mettre en oeuvre une méthodologie de conception des systèmes décisionnels, développer un schéma en étoile

Parcours

Informations pratiques

Contact

Programme

Contenu

Cette unité d'enseignement se compose de deux matières : "Business Intelligence" et "systèmes décisionnels"

Partie 1 : Business Intelligence

  • Objectifs d'un entrepôt de données
  • OLAP versus OLTP
  • Architecture d'un entrepôt de données
  • Architecture matérialisée, architecture médiateur
  • Dualité Entrepôt / magasins
  • Les méta-données
  • La qualité des données
  • La modélisation multidimensionnelle, faits, dimensions, hiérarchies, indicateurs
  • MOLAP versus ROLAP
  • Les modèles en étoile, en flocon, en constellation
  • Les différents types de table de faits (récapitulatifs, transactions)
  • Volumétrie, choix de la granularité
  • L'extraction des données
  • Le nettoyage des données, l'intégration des données
  • Utilisation de l’outil Business Object et l’ETL Talend

Partie 2 : Systèmes décisionnels

  • Introduction au Data Mining
  • Application aux arbres de décision
  • Décision par systèmes à base de règles

Bibliographie

  • W.H. Inmon . Builing the Data Warehouse (Ed Wiley Computer Publishing)
  • M. Jarke, M. Lenzerini, Y. Vassiliou, P. Vassiliadis . Fundamentals of data Warehouses (Ed Springer )
  • E. Métais . systèmes d'aide à la décision, Encyclopedia universalis
  • Stéphane Tufféry . Data Mining et statistique décisionnelle
  • Ralph Kimball et Margy Ross . Entrepôts de données - Guide pratique de modélisation dimensionnelle

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