Composantes et acteurs BI

• Présentation d’une étude de cas pour un projet BI
• Exposition des composantes techniques du BI
• Définition des rôles et responsabilités des intervenants
• Présentation des termes du travail individuel à réaliser

Cube OLAP et DataMart

• Simulation de rencontres avec des chefs de départements métiers
• Exposition des besoins spécifiques à chaque département
• Définition des axes d’analyses
• Présentation des termes du travail individuel à réaliser

Data-Warehouse

• Différence entre base de données (opérationnelle) d’un datawarehouse (analytique)
• Identification des données pertinentes à intégrer dans un datawarehouse
• Construction d’un datawarehouse via un atelier pratique

Data Mining et ETL

• Le nettoyage, le filtrage, la déduplication et la gestion des valeurs manquantes
• La normalisation, l’agrégation, la standardisation et le chargement dans le datawarehouse
• contrôles de cohérence, de complétude, de validité et de traçabilité

Sources de données

• Le Identification des sources de données internes (ERP, CRM, bases métier) et externes
• Évaluation de la valeur, la fréquence, la structure et la fiabilité des sources de données
• Suivi des sources pour assurer une alimentation fiable et durable du datawarehouse

Analyse de données

• Identification des principaux consommateurs des analyses de données
• Exploration des besoins analytiques les plus fréquents
• Effectuer des analyses de données et les automatiser pour garantir la pérennité

Préparation à la certification

• Révision des éléments essentiels du module de formation
• Réponses aux questions des participants concernant le contenu
• Simulation des conditions d’examen de certification avec des exemples de questions