La modélisation d’un SI Décisionnel

Un SI décisionnel réussi nécessite la retranscription exacte du besoin métier et la compréhension du modèle de données par les utilisateurs du système. Ce séminaire présente l’ensemble des techniques de modélisation d’un système décisionnel et forme les acteurs à la modélisation dimensionnelle.

Contenu détaillé

Introduction
 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 ?

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 métiers

Synthèse, bibliographie, glossaire et recommandations