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informatique

Formation Concevoir et mettre en place un entrepôt de données robuste

Maîtrisez la conception et l'implémentation de Data Warehouses. Apprenez les architectures, modélisations et outils ETL. Consolidez vos données pour l'analyse décisionnelle. Optimisez la performance et la qualité des données. Gérez les aspects sécurité et maintenance pour une exploitation efficace.

PrésentielDistanciel21 h✅ Concevoir et mettre en place un entrepôt de données robusteOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Ce que vous apprendrez durant
la formation Concevoir et mettre en place un entrepôt de données robuste

Concevoir l'architecture d'un Data Warehouse

Évaluer les besoins décisionnels et définir l'architecture cible (Inmon/Kimball, Data Lakehouse), en structurant les composants clés (Staging, DW, Data Marts) pour répondre aux objectifs stratégiques.

Maîtriser la modélisation dimensionnelle

Appliquer les principes de la modélisation dimensionnelle (faits, dimensions, SCD, conformed dimensions) pour créer des schémas optimisés pour l'analyse, garantissant la cohérence et l'historisation des données.

Implémenter et optimiser les processus ETL

Concevoir et développer des flux d'extraction, transformation et chargement (ETL) robustes et performants, incluant la gestion des erreurs, la qualité des données et l'optimisation des chargements.

Gérer la performance et la qualité d'un DW

Mettre en œuvre des techniques d'optimisation (indexation, partitionnement, agrégats) et de surveillance, tout en assurant la sécurité et la gouvernance, pour garantir la fiabilité et l'exploitabilité du Data Warehouse.

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La formation parfaite pour :

Développeurs/Architectes BI

Approfondissez vos compétences en conception et implémentation de Data Warehouses, maîtrisez les architectures et outils ETL pour des solutions décisionnelles robustes et performantes.

Chefs de projet Décisionnel

Acquérez une vision globale de la construction d'un Data Warehouse, des modélisations aux enjeux de performance et sécurité, pour piloter efficacement vos projets BI.

Data Analysts/Scientists

Comprenez l'architecture sous-jacente des données décisionnelles, optimisez l'exploitation des Data Warehouses pour des analyses plus pertinentes et fiables.

Consultants SI

Programme de la formation
Concevoir et mettre en place un entrepôt de données robuste

  • Introduction au Data Warehouse et au Décisionnel

    - Définition et rôle du Data Warehouse (DW) dans l'entreprise
    - Comparaison DW vs Base de données transactionnelle (OLTP)
    - Cycle de vie du décisionnel et positionnement du DW
    - Bénéfices et défis de la mise en place d'un DW

  • Architectures et Composants d'un Data Warehouse

    - Architectures classiques : Inmon (cible), Kimball (bus des données)
    - Composants clés : Staging Area, Data Marts, ODS
    - Évolution vers les architectures modernes : Data Lake, Data Lakehouse
    - Conséquences des choix architecturaux

  • Modélisation Dimensionnelle : Fait et Dimension

    - Principes fondamentaux de la modélisation dimensionnelle (Kimball)
    - Concepts de table de faits : Mesures, grain, types de faits (transaction, snapshot)
    - Concepts de table de dimensions : Attributs, hiérarchies, types de dimensions
    - Avantages de la modélisation dimensionnelle pour l'analyse

  • Modélisation Dimensionnelle Avancée et Spécifique

    - Dimensions à évolution lente (SCD Type 1, 2, 3 et 6)
    - Dimensions conformed et junk dimensions
    - Tables de faits agrégées et cubes OLAP
    - Utilisation des bridge tables et modélisation des hiérarchies non-strictes

  • Introduction aux Processus ETL (Extract, Transform, Load)

    - Rôle et importance des ETL dans le Data Warehouse
    - Étapes du processus ETL : extraction, transformation, chargement
    - Outils ETL majeurs du marché (présentation générale)
    - Principes d'un bon design ETL

  • Conception de l'Extraction et de la Staging Area

    - Stratégies d'extraction de données (incrémentielle, complète)
    - Connecteurs aux sources de données hétérogènes
    - Rôle de la Staging Area : zone tampon, nettoyage initial
    - Optimisation des performances d'extraction

  • Techniques Avancées de Transformation des Données (ETL)
  • Stratégies de Chargement des Données et Qualité (ETL)

    - Stratégies de chargement : insertion, mise à jour, upsert
    - Gestion de l'historisation des données (SCD)
    - Mise en place de contrôles de qualité des données (DQ)
    - Logs et gestion des erreurs dans les processus ETL

  • Optimisation des Performances du Data Warehouse

    - Indexation et partitionnement des tables de faits et dimensions
    - Techniques de matérialisation des vues et agrégats
    - Optimisation des requêtes OLAP et SQL sur le DW
    - Choix de la technologie de base de données (Column store, Row store)

  • Sécurité, Gouvernance et Documentation du DW

    - Gestion des accès et rôles dans le Data Warehouse
    - Sécurité des données sensibles et conformité (RGPD)
    - Principes de gouvernance des données (propriété, lignage)
    - Importance de la documentation et du glossaire des données

  • Maintenance et Évolution d'un Data Warehouse

    - Surveillance des performances et des processus ETL
    - Gestion des incidents et dépannage du DW
    - Stratégies d'évolution du modèle de données et des processus
    - Introduction aux pratiques DevOps pour le Data Warehouse

  • Cas Pratiques et Tendances Futures des DW

    - Réalisation d'une mini-étude de cas de conception DW
    - Présentation d'outils ETL/DW de A à Z (ex. SSIS, Talend, cloud services)
    - Tendances actuelles : Data Mesh, Data Fabric, DataOps
    - Synthèse des bonnes pratiques et erreurs à éviter

Encore des questions ?

Nous pouvons adapter le programme de la formation Concevoir et mettre en place un entrepôt de données robuste à vos besoins. Contactez un conseiller en formation

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FAQs

Questions souvents posées

Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.

Vous avez encore des questions ?
  • Prérequis

    - Connaissances fondamentales en bases de données relationnelles SQL. - Notions de base en modélisation de données (entité-association). - Familiarité avec les concepts d'analyse de données (facultatif mais un plus).

  • - Ordinateur portable avec connexion internet stable. - Accès à un environnement de développement SQL (ex: SQL Server Management Studio, PostgreSQL, MySQL Workbench - versions gratuites ou d'évaluation suffisantes). - Logiciel ETL open source ou version d'évaluation (ex: Talend Open Studio, Pentaho Data Integration - les instructions d'installation seront fournies). - Navigateur web moderne.

  • 5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

  • Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

  • Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

  • A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

  • ♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

  • Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com

  • 25 juin 2025

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Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :

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