Business Intelligence (1) - Data Warehouses
Code UE : NFE211
- Cours
- 6 crédits
Responsable(s)
Elisabeth METAIS
Public, conditions d’accès et prérequis
Ce cours s'adresse aux auditeurs préparant le diplôme d'ingénieur informatique option système d'information et/ou aux étudiants suivant le Master STIC mention Informatique Spécialité Systèmes d'Information et de Décision
Prérequis : Bonnes connaissances en bases de données et en systèmes d'information.
Prérequis : Bonnes connaissances en bases de données et en systèmes d'information.
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Objectifs pédagogiques
Acquérir une bonne connaissance de l'informatique décisionnelle (Business Intelligence), et en particulier de tous les processus liés à une architecture d'entrepôt de données (Data Warehouse).
Cette UE cible tout particulièrement la conception de l'entrepôt de données, la gestion du projet, et sa mise en œuvre, en particulier la mise en œuvre de la partie ETL.
Remarque : Pour une maitrise complète du processus, tant du point de vue gestion des données que du point de vue analyse des données (data Science) il est conseiller de suivre également le NFE212 (semestre 2) qui fait suite au NFE211 (semestre 1)
Cette UE cible tout particulièrement la conception de l'entrepôt de données, la gestion du projet, et sa mise en œuvre, en particulier la mise en œuvre de la partie ETL.
Remarque : Pour une maitrise complète du processus, tant du point de vue gestion des données que du point de vue analyse des données (data Science) il est conseiller de suivre également le NFE212 (semestre 2) qui fait suite au NFE211 (semestre 1)
Compétences visées
Capacité d'intégration dans une équipe de développement de système d'information décisionnel. En particulier compétences en conception et exploitation d'entrepôts de données :
- Capacité à concevoir et implémenter la partie ETL d’un Data Warehouse
- Capacité à concevoir et implémenter des cubes décisionnels
- Capacité à concevoir dans sa totalité une chaîne décisionnelle
- Capacité à mettre en œuvre une chaîne décisionnelle à l’aide des outils du marché
- Capacité à exploiter une chaîne décisionnelle
- Capacité à gérer l'intégration des données
- Capacité à gérer un projet décisionnel
Contenu
Introduction
Ingénierie d'extraction et d'intégration des données
- La Business Intelligence
- Business Intelligence et Big Data
- Objectifs d'un entrepôt de données
- OLAP versus OLTP
- Architecture matérialisée /architecture médiateur
- Dualité Entrepôt / magasins, Architecture de Inmon, Architecture de Kimball
- Data Warehouse /Data Lake
- Self BI
- Les méta-données, gestion, standardisation CWMI
- La modélisation multidimensionnelle, faits, dimensions, hiérarchies, indicateurs
- Modèles OLAP, ROLAP, MOLAP, mixte
- Modélisation en étoile, en flocon, en constellation
- L'algèbre multidimensionnelle
- Les dimensions à changement lent
- Les différents types de table de faits (récapitulatifs, transactions)
- Méthode par matrice
- Méthode par indicateurs
- Méthode MAP
- Méthode par analyse des requêtes
- Volumétrie, choix de la granularité, choix des Data Marts
- Méthodes de projets BI
Ingénierie d'extraction et d'intégration des données
- L’extraction des données
- Le nettoyage des données
- L'intégration sémantique des données
- Le rafraichissement des données
- Solution par programmation (Embedded SQL, déclencheurs)
- Solution par outils ETL
- Outils ETL, Systèmes de gestion de bases de données OLAP, outils de modélisation multidimensionnelle
- Data Warehouse et Cloud,
- Data Warehouse et Big Data
Modalité d'évaluation
L’UE sera validée par un examen final et par un projet réalisé individuellement, en binôme ou en trinôme.
Le projet - dont le sujet sera choisi par l’élève en accord avec le professeur - permettra de mettre en place une chaîne décisionnelle fondée sur les outils du marché (parmi l’offre industrielle ou celle du logiciel libre). Le projet peut aussi permettre d’approfondir un point théorique (par exemple la prise en compte du RGPD dans le Data Warehouse).
La note finale sera la moyenne de l'examen et du projet (avec la contrainte note examen >= 10).
Le projet - dont le sujet sera choisi par l’élève en accord avec le professeur - permettra de mettre en place une chaîne décisionnelle fondée sur les outils du marché (parmi l’offre industrielle ou celle du logiciel libre). Le projet peut aussi permettre d’approfondir un point théorique (par exemple la prise en compte du RGPD dans le Data Warehouse).
La note finale sera la moyenne de l'examen et du projet (avec la contrainte note examen >= 10).
Bibliographie
- M. Jarke , M. Lenzerini, Y. Vassiliou, P. Vassiliadis : Fundamentals of datawarehouses (2d édition, Springer, 2003).
- E. Métais : Systèmes d'aide à la décision et entrepôts de données (Encyclopedia Universalis) http://www.universalis.fr/encyclopedie/systemes-informatiques-systemes-d-aide-a-la-decision/
- W.H. Inmon : Building the Datawarehouse
- Kimball R, Ross M. : Entrepôts de données, guide pratique de modélisation multidimensionnelle, Vuibert 2003
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Master Systèmes d'Information et Business intelligence (SIBI)
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Lieu(x)
À la carte
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation
Ingénieur informatique - systèmes d'information et business intelligence
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Hauts-de-France
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Intitulé de la formation
Ingénieur informatique - systèmes d'information et business intelligence
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
À la carte
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Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Cybersécurité
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
Alternance
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Lieu(x)
Occitanie
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Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Cybersécurité
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
À la carte
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| Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.
UE
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Paris
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Centre Cnam Paris
- 2021-2022 1er semestre : FOAD 100%
Comment est organisée cette formation ?Organisation de la modalité FOAD 100%
:Planning
1er semestre
- Date de démarrage : 20/09/2021
- Date limite d'inscription : 02/11/2021
- Regroupements facultatifs : aucun
- Date de 1ère session d'examen : 24/01/2022
- Date de 2ème session d'examen : 25/04/2022
Accompagnement
- Plateforme Moodle
- Forum
Ressources mises à disposition de l'auditeur
- Documents de cours
- Enregistrement de cours
- Documents d'exercices, études de cas activités
- Bibliographie et webographie
Modalités de validation
- Projet
- Examen sur table
-
Centre Cnam Paris
-
Paris
Code UE : NFE211
- Cours
- 6 crédits
Responsable(s)
Elisabeth METAIS