Portail nationalFormationRechercher par discipline

Business Intelligence, data warehouses, data mining et big data

Code UE : US333E

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits

Responsable(s)

Ilham LAMMARI

Public, conditions d’accès et prérequis

Cette US fait partie d'un bloc unique constituant les enseignements dispensés dans le cadre de la licence professionnelle " Analyste Concepteur de Systèmes d'Information et de Décision (ACSID) " dont l'admission est sur dossier. Pour de plus amples informations, consulter le site http://licencepro.cnam.fr

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

Objectifs pédagogiques

Aucune grande entreprise ne peut plus s'affranchir pour ses prises de décisions d'une analyse fine de son activité, des comportements de ses clients et de l'évolution de son marché. Les entrepôts de données sont actuellement la meilleure réponse à l'intégration, au stockage et à la restitution personnalisée d'une importante quantité d'information provenant de sources diverses. L'objectif de ce cours est de donner des bases nécessaires à la mise en place, au développement et à la maintenance d'un système d'information pour l'aide à la décision. Les bases acquises permettront d'identifier les problèmes et de choisir parmi les solutions techniques disponibles sur le marché.

Compétences visées

- Utiliser des outils de gestion d'entrepôts de données, développer des rapports d'analyse
- Mettre en oeuvre une méthodologie de conception des systèmes décisionnels, développer un schéma en étoile

Mots-clés

Contenu

Cette unité d'enseignement se compose de deux matières : "Business Intelligence" et "systèmes décisionnels"
Partie 1 : Business Intelligence
  • Objectifs d'un entrepôt de données
  • OLAP versus OLTP
  • Architecture d'un entrepôt de données
  • Architecture matérialisée, architecture médiateur
  • Dualité Entrepôt / magasins
  • Les méta-données
  • La qualité des données
  • La modélisation multidimensionnelle, faits, dimensions, hiérarchies, indicateurs
  • MOLAP versus ROLAP
  • Les modèles en étoile, en flocon, en constellation
  • Les différents types de table de faits (récapitulatifs, transactions)
  • Volumétrie, choix de la granularité
  • L'extraction des données
  • Le nettoyage des données, l'intégration des données
  • Utilisation de l’outil Business Object et l’ETL Talend
Partie 2 : Systèmes décisionnels
  • Introduction au Data Mining
  • Application aux arbres de décision
  • Décision par systèmes à base de règles

Modalité d'évaluation

  • Examen final

Bibliographie

  • W.H. Inmon : Builing the Data Warehouse (Ed Wiley Computer Publishing)
  • M. Jarke, M. Lenzerini, Y. Vassiliou, P. Vassiliadis : Fundamentals of data Warehouses (Ed Springer )
  • E. Métais : systèmes d'aide à la décision, Encyclopedia universalis
  • Stéphane Tufféry : Data Mining et statistique décisionnelle
  • Ralph Kimball et Margy Ross : Entrepôts de données - Guide pratique de modélisation dimensionnelle

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

Informatique d'entreprise
2D4P10, 33, 2 rue Conté
75003 Paris
Tel :01 58 80 84 71
Alexandre LESCAUT

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

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • Année 2023 / 2024 : Présentiel soir ou samedi