Modélisation d’un SI Décisionnel
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Rappels sur l’architecture d’un système d’information décisionnel :
- Panorama des architectures décisionnelles présentes dans l’entreprise : avantages et limites.
- La sémantique et les méta-données, comment doivent elles être gérées ?
- Comment maîtriser la montée en puissance et l’évolutivité du système ?
- Les Data Marts, virtuels ou physiques, comment les positionner ? Comment assurer leur cohérence avec le Data Warehouse ?
La modélisation des informations dans un SI Décisionnel d’Entreprise
- Les enjeux de la modélisation d’un SI Décisionnel :
- Les spécificités d’un modèle de données décisionnel : OLTP versus OLAP,
- Les différents types de modélisations des informations :
- Le modèle entité relation, dé-normalisé, dimensionnel : quel type de modélisation pour mon système décisionnel ?
- Le modèle en étoile, le modèle en flocon, le modèle hybride : avantages, limites et cadre d’utilisation.
- Les modèles génériques peuvent-ils être une alternative, facteur de réduction des coûts et pérenne dans le temps ? Quels risques présentent ils ?
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La modélisation dimensionnelle en étoile
- Les notions fondamentales de la modélisation :
- Intelligibilité, Performance, Evolutivité, Intégration : Comment implémenter ces contraintes ?
- Modèle en étoile versus modèle métier, quelles sont les différences majeures ?
- Les techniques de modélisation : tables de couvertures, étoiles de rapports, modèles d’agrégats…
- La modélisation des problématiques métiers :
- Comment retranscrire les besoins métiers dans un modèle ?
- Quelles options de modélisation pour quels besoins utilisateur ?
L’optimisation de la gestion de vos agrégats et de vos outils de pilotage ?
- Qu’entend-t-on par agrégats ? Maîtriser vos agrégats dans le cadre de vos projets.
- Comment doit on gérer le pré-calcul des indicateurs ?
- Comment construire et optimiser le niveau de détail des agrégats? Comment donner accès aux utilisateurs à ces niveaux de détails (interface Web, outils clients…). Les clefs pour stabiliser et fiabiliser les données et les informations contenues dans le système décisionnel ?
Comprendre la démarche de modélisation pour assurer 100% de l’implémentation des besoins metiers
Synthèse, bibliographie et recommandations
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