Management des Systèmes d'Information

Formation Concevoir une Data Factory et des Systèmes Décisionnels

Maîtrisez la création de Data Factory pour construire des produits de données et des systèmes décisionnels performants. Apprenez l'architecture, l'intégration et l'exploitation des données. Optimisez vos processus décisionnels via des solutions sur mesure. Une formation essentielle pour l'analyste et l'architecte data.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

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

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
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
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs pédagogiques principaux de cette formation est de concevoir et architecturer une Data Factory complète. Cette compétence est essentielle dans un contexte où la capacité à exploiter efficacement les données peut faire la différence entre le succès et l'échec d'une entreprise. En maîtrisant les concepts de pipeline d'ingestion et de modélisation des données, les participants seront mieux équipés pour créer des systèmes décisionnels qui répondent aux besoins stratégiques de leur organisation. Un défi courant rencontré par les professionnels dans ce domaine est la difficulté à intégrer des données provenant de sources multiples de manière efficace et cohérente. Cette complexité peut entraîner des erreurs dans la prise de décision et une sous-utilisation des ressources disponibles. En se concentrant sur les principes fondamentaux du Data Product, cette formation aide à éviter ces pièges en fournissant des méthodes éprouvées et des outils adaptés pour gérer ces intégrations. Ce qui distingue cette formation des autres approches est son accent sur la gouvernance et la qualité des données, intégrées dès la conception de la Data Factory. Contrairement à d'autres programmes qui peuvent se concentrer uniquement sur des aspects techniques, nous mettons également l'accent sur la création de valeur ajoutée à travers des Data Products, garantissant ainsi que les systèmes décisionnels ne sont pas seulement fonctionnels, mais aussi stratégiquement orientés. Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé de venir avec des cas d'usage réels issus de votre entreprise. Cela vous permettra de contextualiser les enseignements et de poser des questions précises. N'hésitez pas à échanger avec les formateurs et vos pairs sur vos projets, car ces interactions enrichiront votre apprentissage et vous aideront à développer des solutions concrètes applicables dans votre environnement professionnel.

Pourquoi choisir cette formation en management des systèmes d'information

🎯

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.

Compétences acquises

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.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Analystes Data Architectes Data Chefs de projet data Experts BI/Décisionnel

Prérequis

Aucun prérequis spécifique. Cette formation est destinée à tous les professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en matière de Data Factory et de systèmes décisionnels.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers des exercices pratiques et des projets individuels Révision et commentaires sur les productions des participants Évaluation finale pour évaluer la compréhension des concepts et la capacité à les appliquer

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO 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.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

En savoir plus

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

En savoir plus

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Un participant a conçu une Data Factory complète en intégrant les bonnes pratiques apprises lors de la formation, améliorant ainsi l'efficacité de son équipe. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« De retour au bureau, un autre a commencé à développer des Data Products, utilisant les principes de gouvernance des données enseignés. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

- Connaissances de base en SQL. - Familiarité avec les concepts de bases de données et d'entrepôts de données (data warehousing). - Une première expérience ou connaissance théorique en manipulation de données est un plus.

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