Introduction aux concepts et à la modélisation d’un Data warehouse

Introduction

L’analyse des données est un processus qui permet d’analyser les performances d’une entreprise, qu’elles soient passées, présentes ou futures, et aide les décideurs à prendre des actions éclairées. Dans le cadre de ce processus d’analyse, les organisations passent par trois étapes. Premièrement, elles collectent des données à partir de systèmes informatiques opérationnels et de sources externes. Deuxièmement, elles transforment et préparent ces données pour l’analyse. Troisièmement, elles exécutent des requêtes sur ces données et créent des visualisations de données, c’est-à-dire des tableaux de bord Business Intelligence (BI) et des rapports pour mettre les résultats analytiques à la disposition des utilisateurs pour une prise de décision optimale. L’objectif de cette activité étant de prendre les meilleures décisions est de permettre aux entreprises par exemple d’augmenter leurs revenus, d’améliorer leur efficacité opérationnelle et d’obtenir des avantages concurrentiels par rapport à la compétition.

Métiers

Les deux premières étapes citées ci-dessus sont réalisées par un « Data warehouse designer », soit un concepteur d’entrepôt de données/conceptrice d’entrepôt de données.

La troisième étape est réalisée par un “Analyste BI” qui est la personne en charge du Reporting et Dashboarding. Dans certains cas, les données sont également fournies à des Data Scientist, ou encore, ils alimentent des systèmes informatiques tiers.

Learning Track

Ce module fait partie d’un Learning Track plus vaste qui compte 24 heures réparties sur deux modules.

Ce module en particulier est composé de deux sessions :

1. Cours d’introduction sur l’émergence du “Data Analytics” : Appréhender et comprendre l’avènement des systèmes d’information décisionnels
2. Travaux dirigés sur la modélisation d’un Data warehouse : Comprendre les méthodes et les enjeux d’une modélisation multidimensionnelle