Introduction au décisionnel

Public :

• Tout collaborateur travaillant sur des sujets d'AMOA et /ou d'AMOE Informatique

Objectifs :

• A l'issue de la formation, vous aurez acquis les concepts qui régissent le Décisionnel
• Vous disposerez d'un vocabulaire minimal, permettant d'échanger sur les différents sujets Décisionnels
• Vous connaîtrez les différentes strates d'un Système d'Information Décisionnel

Pré-requis :

• Disposer d'une culture minimum informatique (niveau utilisateur)

Contenu pédagogique

Préambule : les principaux concepts de l'informatique décisionnelle

• Pourquoi le Décisionnel ?

Objectifs, définition, architecture

• Pourquoi construire un Data Warehouse (Entrepôt de données) ?
• Les facteurs de changement
• Objectifs du Data Warehouse
• Définitions :
• • ODS
  • Entrepôt
  • Vue métiers - Magasins
  • Cubes
  • Restitution
  • ….
• Architecture
• Les gains apportés par le Data Warehouse
• • Facteurs de succès
  • Facteurs de dérapage
• Le marché du Data Warehouse

La conception du Data Warehouse

• Problématiques et objectifs
• Les principales phases de construction

L'administration des données

• Rôles primordiaux des référentiels et des méta-données
• Objectifs de l'administration des données
• • Cohérence et fiabilité
  • Mise en œuvre

La modélisation des données

• Contraintes de modélisation par type de modèles
• Les axes à construire

Le rôle des architectures techniques

• Côté client
• Côté serveur
• Côté SGBD
• Côté réseau
• Combinatoires avec l'internet/Intranet/Extranet

L'alimentation du Data Warehouse

• Les 5 phases

Les outils d'aide à la décision

• Reporting et rapports
• Focus sur BO (Business Objects) - les différentes vues

Utilisation des données - Data Mining et CRM

• Le Date Mining
• • Définition du Data Mining
  • Les enjeux du DM
  • Le processus du DM
  • Mettre en place le DM au sein de l'entreprise, au sein d'un projet
  • Les techniques du DM
  • Les perspectives d'évolution du DM
• Le CRM (Customer Relationship Management) - ou GRC (Gestion de la Relation Client)
• • Pourquoi ?
  • Comment ?

Les Entrepôts de données : perspectives d'évolution

• Industrialisation
• Les nouvelles technologies (dont Internet)