Business Intelligence

Formation Créer votre Data Warehouse performant et décisionnel

Maîtrisez la conception et la mise en œuvre d'un entrepôt de données. Apprenez les étapes clés du projet Data Warehouse. Gérez la qualité et la modélisation des données. Optimisez les performances pour l'analyse décisionnelle.

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 l'architecture d'un Data Warehouse adaptée aux besoins de votre entreprise
Mettre en œuvre des flux ETL/ELT efficaces pour intégrer vos données
Optimiser la performance et la qualité de votre Data Warehouse
Intégrer votre Data Warehouse aux outils de Business Intelligence pour prendre des décisions éclairées

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au Data Warehouse et au décisionnel

  • —Définition et rôle d'un Data Warehouse (DW)
  • —Distinction entre DW, Data Lake, Data Mart
  • —Le processus ETL/ELT dans l'écosystème décisionnel
  • —Présentation des étapes clés d'un projet DW
  • —Bénéfices stratégiques d'un DW pour l'entreprise
02

Analyse des besoins métier et spécifications fonctionnelles

  • —Recueil des besoins métier pour l'analyse décisionnelle
  • —Cas d'usage et identification des indicateurs clés (KPI)
  • —Élaboration des spécifications fonctionnelles détaillées
  • —Cartographie des sources de données existantes
  • —Impact des besoins sur l'architecture cible du DW
03

Modélisation dimensionnelle (Star Schema)

  • —Principes de la modélisation dimensionnelle
  • —Tables de faits : définition, types (transactionnelles, cumulatives, de snapshot)
  • —Tables de dimensions : attributs, hiérarchies, grains
  • —Exemples concrets de conception de schémas en étoile
  • —Avantages de la modélisation dimensionnelle pour les requêtes d'analyse
04

Modélisation dimensionnelle avancée (Snowflake, Conformed Dimensions)

  • —Schéma en flocon (Snowflake Schema) : avantages et inconvénients
  • —Dimensions à changement lent (SCD Type 1, 2, 3)
  • —Dimensions conformées et bus d'entreprise
  • —Rôles des dimensions et dimensions de rôle
  • —Gestion des hiérarchies complexes et attributs multiples
05

Architecture d'un Data Warehouse

  • —Composants clés d'une architecture DW
  • —Serveurs de base de données, serveurs ETL, outils de BI
  • —Architectures distribuées et cloud (Azure Synapse, Google BigQuery, AWS Redshift)
  • —Intégration de Data Lakes et Data Warehouses
  • —Sécurité et gestion des accès dans l'architecture DW
06

Extraction, Transformation, Chargement (ETL) - Partie 1

  • —Les différentes phases de l'ETL/ELT
  • —Outils ETL courants (Talend, SSIS, Informatica, etc.)
  • —Stratégies d'extraction de données (complète, incrémentale)
  • —Nettoyage et transformation des données (standardisation, agrégation)
  • —Gestion des erreurs et rejets de données
07

Extraction, Transformation, Chargement (ETL) - Partie 2

  • —Définir les étapes clés du processus ETL pour une intégration réussie
  • —Identifier les outils ETL populaires et leurs fonctionnalités spécifiques
  • —Créer des flux de données pour automatiser l'extraction de sources variées
  • —Mettre en place des transformations de données pour assurer leur cohérence
  • —Documenter les processus ETL pour faciliter la maintenance et l'évolution
08

Qualité des données et gouvernance

  • —Importance de la qualité des données dans un DW
  • —Définition des règles de qualité et des indicateurs
  • —Outils et techniques de profilage des données
  • —Processus de nettoyage, déduplication et enrichissement
  • —Mise en place d'une démarche de gouvernance des données
09

Optimisation des performances du Data Warehouse

  • —Indexation et partitionnement des tables
  • —Vues matérialisées et agrégats pré-calculés
  • —Optimisation des requêtes SQL pour l'analyse
  • —Stratégies de compression des données
  • —Bonnes pratiques pour l'optimisation des performances
10

Sécurité et administration d'un Data Warehouse

  • —Gestion des utilisateurs et des rôles
  • —Sécurité au niveau des lignes et des colonnes (ROW/COLUMN Level Security)
  • —Stratégies de sauvegarde et de restauration
  • —Surveillance des performances et de l'utilisation
  • —Audit des accès et conformité réglementaire
11

Intégration du Data Warehouse avec les outils BI

  • —Connexion du DW aux outils de Business Intelligence (Power BI, Tableau, Looker)
  • —Création de cubes OLAP et de modèles sémantiques
  • —Développement de tableaux de bord et de rapports performants
  • —Publication et partage des analyses
  • —Gestion de la sécurité et des accès aux rapports
12

Tendances futures et évolutions des Data Warehouses

  • —Data Warehouse dans le cloud : avantages et défis
  • —L'émergence des Data Lakehouses
  • —Utilisation de l'IA/ML pour l'optimisation des DW
  • —Data Mesh et architectures distribuées
  • —Projets futurs et maintenance évolutive du DW
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de concevoir l'architecture d'un Data Warehouse adaptée aux besoins spécifiques de votre entreprise. Les participants apprendront à analyser les besoins métier en profondeur, ce qui est crucial pour garantir que le système de décisionnel réponde réellement aux attentes et exigences des utilisateurs finaux. Cet apprentissage les prépare à relever les défis liés à la collecte et à l'intégration des données. Un défi fréquent auquel sont confrontés les apprenants dans le domaine du Data Warehouse est la modélisation inappropriée des données, qui peut entraîner des performances médiocres et des difficultés d'accès à l'information. Beaucoup se lancent dans la création de flux ETL sans une compréhension claire des spécifications fonctionnelles. Cette formation vise à éviter ces erreurs en offrant une approche structurée et méthodique, permettant aux participants de bâtir des fondations solides pour leur projet. Ce qui distingue notre formation sur la création d'un Data Warehouse performant et décisionnel, c'est notre accent sur la combinaison de la théorie et de la pratique. Les modules tels que la modélisation dimensionnelle avancée et l'optimisation des flux ETL/ELT assurent que les participants ne se contentent pas d'apprendre des concepts, mais acquièrent également des compétences pratiques directement applicables dans leur environnement professionnel. Cela garantit une intégration fluide de leur Data Warehouse avec les outils de Business Intelligence. Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons de préparer des cas pratiques basés sur des défis réels rencontrés dans votre entreprise. En apportant des exemples concrets, vous pourrez engager des discussions enrichissantes avec les formateurs et vos pairs, maximisant ainsi l’apprentissage. Gardez à l'esprit que chaque question posée et chaque partage d'expérience peut mener à des solutions innovantes et adaptées à votre contexte professionnel.

Pourquoi choisir cette formation en business intelligence

🎯

Architecture sur mesure

Apprenez à concevoir une architecture de Data Warehouse parfaitement adaptée aux spécificités et besoins de votre entreprise.

⚙️

Flux ETL/ELT optimisés

Maîtrisez la mise en œuvre de flux ETL/ELT efficaces pour une intégration fluide et rapide de vos données.

📊

Modélisation avancée

Développez des compétences en modélisation dimensionnelle avancée, incluant Snowflake et Conformed Dimensions, pour des analyses précises.

🚀

Performance et qualité

Apprenez à optimiser la performance et la qualité de votre Data Warehouse, garantissant ainsi des données fiables pour vos décisions.

🔗

Intégration BI

Intégrez efficacement votre Data Warehouse aux outils de Business Intelligence, facilitant une prise de décision éclairée et rapide.

🛠️

Approche pratique

Bénéficiez d'une formation axée sur des cas concrets et des exercices pratiques, vous permettant de mettre en œuvre immédiatement vos nouvelles compétences.

Compétences acquises

Concevoir l'architecture d'un Data Warehouse

Concevoir une architecture technique et fonctionnelle d'entrepôt de données, incluant la modélisation dimensionnelle (schémas en étoile/flocon) et l'intégration des sources pour répondre aux besoins analytiques.

Mettre en œuvre des flux ETL/ELT

Développer et industrialiser les processus d'Extraction, Transformation et Chargement (ETL/ELT) des données, en assurant la qualité, la performance et l'automatisation des pipelines d'alimentation du Data Warehouse.

Optimiser la performance et la qualité du DW

Appliquer des stratégies d'optimisation (indexation, partitionnement) et de gestion de la qualité des données (profilage, nettoyage, gouvernance) pour garantir la robustesse et la réactivité de l'entrepôt.

Intégrer le DW aux outils de BI

Configurer et connecter le Data Warehouse aux plateformes de Business Intelligence, en créant des modèles de données et des rapports pertinents pour l'analyse décisionnelle et la création de dashboards.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Chefs de Projet BI / Data Architectes Décisionnels / Data Développeurs ETL / Data Engineer Analystes / Consultants BI

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, mais une bonne connaissance de la base de données et de l'analyse de données est recommandée.

Moyens pédagogiques

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

Suivi & évaluation

Quizzes en ligne pour évaluer vos connaissances Exercices pratiques pour mettre en œuvre vos compétences Projet final pour démontrer votre capacité à concevoir et mettre en œuvre un Data Warehouse

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.

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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.

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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.

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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

« Après la formation, il a conçu l'architecture d'un Data Warehouse qui a considérablement amélioré la prise de décision au sein de l'entreprise. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Il a mis en place des flux ETL efficaces qui ont permis d'intégrer rapidement de nouvelles sources de données dans le Data Warehouse. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

Expérience professionnelle dans le domaine de la Business Intelligence ou de la Data.Connaissance de base des systèmes de gestion de bases de données (SGBD).Familiarité avec les concepts de données (tables, requêtes SQL).

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