Ce cours ABIS vise à fournir une vision conceptuelle générale et complète de DWs. Toutes les caractéristiques et possibilités des DWs sont abordées : définitions et architectures, mythes et réalité, concepts clés, stratégies de mise en œuvre et d'exploitation, alternatives - ainsi que leurs avantages et inconvénients. Les concepts spécifiques à l'extraction, à la transformation et au chargement de données à partir de sources (de données opérationnelles) sont également abordés. Les techniques de modélisation DW fréquemment utilisées sont discutées.

Enfin, nous examinerons comment exploiter efficacement les données disponibles dans un tel environnement, à des fins de reporting et d'analyse (business intelligence, etc.).

À l'issue de cette formation, le participant aura :

• une vision claire des origines des DWs ;
• un aperçu des stratégies alternatives de mise en œuvre des DWs : DW traditionnels, Data Lake, Data Vault, etc.
• un aperçu de l'importance et des avantages de l'utilisation de méthodes alternatives d'Extraction, de Transformation et de Chargement ;
• un aperçu des scénarios d'utilisation de DWs alternatifs (rapports et/ou analyses simples) et, en fin de compte, de Business Intelligence.

• Contexte historique : Pourquoi cette importance ?
  CIF (Corporate Information Factory) et BUS (DataWarehouse Bus)
• Définitions :
  Explication des concepts clés dans le contexte ci-dessus : DW (Data Mart, ODS, etc.) - Data Lake - Data Valut - Architecture de données d'entreprise
  Big Data
• Infrastructure DW :
  La source de données, les processus back-end (ETT/ETL), le data 'store', les outils front-end
  L'importance des métadonnées
• Outils front-end :
  Requêtes et rapports, OLAP, Data Mining, Data Science, Machine Learning
• Mise en œuvre logique :
  Profilage des données
  La stratégie complète : données sources - transformation - chargement - extraction - nettoyage - maintenance des métadonnées - ...
• Conception d'un entrepôt de données :
  Pas d'entrepôt de données sans un modèle de données bien pensé : ER, modélisation multidimensionnelle, flocons et étoiles, modélisation de coffre-fort de données

Formation animée en direct par un instructeur, avec de nombreuses opportunités de discussion en groupe.

Formation interactive en temps réel: disponible en personne ou en ligne ou dans un format hybride. 
La formation peut être effectuée en français, en anglais ou en néerlandais.
Si vous souhaitez organiser cette formation en interne, contactez-nous ; nous pouvons même l'adapter à vos besoins spécifiques.

Aucune connaissance spécifique n'est requise ; quelques connaissances de base sur les bases de données relationnelles peuvent néanmoins être utiles (voir par exemple le cours SQL et RDBMS: cours de base).

Toute personne en contact avec des DW - parties intéressées, analystes de données, gestionnaires de données, futurs administrateurs et développeurs.