Formation Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels

Programme de la formation
Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels

• Introduction aux Data Factory et écosystèmes décisionnels

  - Définition et rôle des Data Factory dans l'entreprise moderne
  - Évolution des architectures décisionnelles : du Data Warehouse au Data Lakehouse
  - Concepts clés : données brutes, données raffinées, données prêtes à l'emploi
  - Cas d'usage et bénéfices d'une Data Factory structurée

• Principes fondamentaux du Data Product

  - Qu'est-ce qu'un Data Product ? Définition et caractéristiques
  - Le cycle de vie d'un Data Product : de l'idée à la mise en production
  - Les rôles clés dans la création d'un Data Product (Data Owner, Data Engineer)
  - Mesurer la valeur et l'impact d'un Data Product

• Conception et modélisation de données pour Data Factory

  - Modélisation dimensionnelle (Star Schema, Snowflake Schema) pour l'analyse
  - Modélisation Data Vault pour l'intégration de données complexes
  - Principes de données événementielles et de stream processing
  - Gouvernance des données et gestion des métadonnées (Data Catalog)

• Pipeline d'ingestion de données (Batch et Streaming)

  - Collecte des données : sources variées (bases, API, fichiers, IoT)
  - Outils d'ingestion batch (ex: Apache NiFi, Airflow)
  - Outils d'ingestion streaming (ex: Apache Kafka, Kinesis)
  - Gestion des erreurs et de la résilience dans les pipelines d'ingestion

• Stockage de données optimisé pour les Data Factory

  - Data Lake (ex: S3, ADLS) : stockage de données brutes et semi-structurées
  - Data Warehouse Cloud (ex: Snowflake, BigQuery, Redshift) : stockage analytique
  - Bases de données NoSQL (ex: Cassandra, MongoDB) pour cas spécifiques
  - Stratégies de partitionnement, compression, et format (Parquet, ORC)

• Traitement et transformation des données (ETL/ELT)

  - Concepts ETL vs. ELT : choisir la bonne approche
  - Outils de transformation no-code/low-code (ex: Data Factory, Talend Open Studio)
  - Frameworks de traitement distribué (ex: Apache Spark, Delta Lake)
  - Qualité de données : nettoyage, déduplication, enrichissement

• Création et gestion des Data Products concrets

  - Architectures de Data Product : Data Mart, API de données, flux événementiels
  - Industrialisation des Data Products : versioning, déploiement continu
  - Monétisation et exposition des Data Products
  - Mesure de la consommation et de la performance des Data Products

• Intégration et API pour les systèmes décisionnels

  - Exposer les Data Products via des API RESTful ou GraphQL
  - Intégration des Data Products dans les applications métiers et BI
  - Utilisation de connecteurs et d'interfaces standardisées
  - Sécurité des API et gestion des accès aux Data Products

• Systèmes décisionnels et outils de reporting avancés

  - Plateformes BI (ex: Power BI, Tableau, Looker) pour la visualisation
  - Construction de tableaux de bord et de rapports interactifs
  - Drill-down, fonctions d'exploration et d'analyse ad-hoc
  - Bonnes pratiques de design de visualisation pour l'impact décisionnel

• Automatisation et orchestration des Data Factory

  - Planification et automatisation des workflows (ex: Airflow, Prefect)
  - Supervision et monitoring des pipelines de données
  - Gestion des alertes et des incidents
  - Scalabilité et haute disponibilité des composants de la Data Factory

• Gouvernance, sécurité et conformité des données

  - Implémentation des politiques de sécurité (IAM, chiffrement)
  - Conformité réglementaire (RGPD, CCPA) et anonymisation/pseudonymisation
  - Gestion des accès et des permissions sur les données
  - Auditabilité et traçabilité des opérations sur les données

• Optimisation et évolutivité des systèmes décisionnels

  - Optimisation des performances des requêtes et des transformations
  - Gestion des coûts liés aux infrastructures cloud (FinOps data)
  - Stratégies de montée en charge et de résilience
  - Introduction à la Data Mesh et aux futures architectures de données