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Management des Systèmes d'Information
Formation Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels
Découvrez comment concevoir des Data Factory et des systèmes décisionnels performants pour prendre des décisions éclairées et optimiser vos processus. Cette formation est essentielle pour les analystes et architectes data qui veulent améliorer leur capacité à gérer et à exploiter les données. En suivant ce programme, vous apprendrez à créer des produits de données valeur ajoutée et des systèmes décisionnels robustes.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Concevoir et architecturer une Data Factory complète
- Développer et exposer des Data Products valeur ajoutée
- Opérer et superviser des systèmes décisionnels robustes
- Assurer la gouvernance et la qualité des données
01.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
02.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
03.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)
04.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
05.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)
06.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
07.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
08.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
09.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
10.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
11.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
12.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
Concevoir et architecturer une Data Factory complète
Mettre en œuvre les principes d'une Data Factory, incluant les pipelines d'ingestion, de transformation et de stockage, en choisissant les architectures adaptées (Data Lake, Data Warehouse) pour garantir la disponibilité et la qualité des données.
Développer et exposer des Data Products valeur ajoutée
Créer des produits de données structurés et exploitables, en utilisant des outils de traitement ETL/ELT et en les exposant via des API ou des Datamarts pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs métiers et décisionnels.
Opérer et superviser des systèmes décisionnels robustes
Automatiser, orchestrer et monitorer les flux de données et les rapports décisionnels, en garantissant la performance, la fiabilité et la sécurité de l'ensemble du système, et en optimisant les coûts d'infrastructure.
Assurer la gouvernance et la qualité des données
Implémenter les politiques de gouvernance, de sécurité et de conformité (RGPD) des données tout au long de leur cycle de vie, et garantir la qualité et l'intégrité des informations utilisées pour la prise de décision.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels — pourquoi la choisir ?
🎯
Conception de Data Factory
Apprenez à concevoir une Data Factory complète, intégrant des pipelines d'ingestion pour une gestion fluide des données.
📊
Développement de Data Products
Formez-vous à développer et exposer des Data Products à forte valeur ajoutée, essentiels pour répondre aux besoins décisionnels.
🔍
Supervision des systèmes décisionnels
Acquérez les compétences pour opérer et superviser des systèmes décisionnels robustes, garantissant des analyses fiables.
📈
Gouvernance des données
Assurez une gouvernance et une qualité des données optimales, vitales pour la confiance dans vos systèmes décisionnels.
⚙️
Techniques avancées ETL/ELT
Maîtrisez les techniques de traitement et transformation des données grâce aux modules ETL/ELT, pour une exploitation efficace.
🌐
Approche écosystémique
Comprenez l'écosystème complet des Data Factory et systèmes décisionnels, pour une intégration harmonieuse et performante.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels.
Poser une questionNous utilisons les outils et les technologies les plus courants de l'industrie, tels que Azure Data Factory, Power BI, SQL Server, etc.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Super formation sur Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels, j'ai vraiment accroché au format. Petits groupes, beaucoup d'interactions, formateur qui adapte le rythme en fonction du groupe.”
JR
Julien R.
Ingénieur·e systèmes · Banque régionale
“Solide formation Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels. Quelques parties auraient pu être condensées, mais dans l'ensemble le contenu est pertinent et les exemples concrets. Je recommande.”
CD
Céline D.
Gestionnaire de compte · Réseau de distribution
“J'ai apprécié la pédagogie active de cette formation Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels. On n'écoute pas juste un formateur parler — on pratique, on échange, on repart avec des automatismes.”
NP
Nicolas P.
Chef·fe de chantier · Groupe agroalimentaire
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
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Questions fréquentes
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- Familiarité avec les concepts de bases de données et d'entrepôts de données (data warehousing).
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