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Systèmes décisionnels, Data Factory
SID / LI-ART-121
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Aujourd’hui, 80% des dirigeants attribuent une importance stratégique à l’extraction de la valeur de l’information par le Machine Learning et l’analyse. Pourtant, 43% des entreprises ne dégagent que peu d’avantages concrets de leurs informations. Devant ces constats, et face au levier de croissance que représentent les données, les dirigeants souhaitent en tirer parti en intégrant les technologies type Big Data, à leur décisionnel existant. Tout l’enjeu est une intégration cohérente pour servir au mieux l’analyse des données dans un souci de liberté, de réactivité et d’opportunités.

PUBLIC
Responsables informatiques, responsables des études, architectes SI, consultants et chefs de projet décisionnel, autres chefs de projets fonctionnels et techniques.
PRE-REQUIS
Aucune connaissance particulière.

CONTENU
Finalité et principes des SID
Positionnement du SID par rapport au Big Data et au SIO (Système d’Information Opérationnel).
Tendances et évolutions du décisionnel. Data Lake versus Datawarehouse.
Nouveaux enjeux : valorisation de l’information, corrélation rapide.
L’architecture d’un SID.
Les choix stratégiques d’architecture : intégration du Data Lake.
Nouvel équilibre entre modélisation préalable et analyse dynamique.
 Démarche de conception du SID, impact du mode découverte
La typologie universelle des demandes sur un SID autour du pilotage et de l’analyse comportementale prédictive.
Maîtriser le processus de conception des datamarts et des datalabs.
Comment passer de datamarts en silo à un SI ouvert à la BI découverte et au Big Data ?
Cohérence des modèles en étoile : multidimensionnel. Analyse en mémoire contre modèle en étoile. Modèle du datalab.
Dénormalisation NoSQL versus dénormalisation décisionnelle classique.
Différence entre analyse multidimensionnelle et prédictive.
Eviter le foisonnement d’agrégats et indicateurs en réutilisant les développements.
Concevoir une architecture mixte BI classique-BI découverte-Analytique dynamique.
Etude de cas
Proposer une démarche de conception à partir de besoins d’analyse.
Construire les référentiels
Comment faciliter l’accès aux informations ? Réconcilier MOA, MOE autour du référentiel.
Construire le référentiel d’entreprise. Les dimensions d’analyse et les indicateurs partageables.
Construire une architecture couvrant toutes les étapes, du pilotage à l’analyse des comportements.
Construire les dictionnaires pour le SID, utiliser les métadonnées pour gérer la cohérence.
Etude de cas
Déploiement des méthodes proposées sur des exemples.
Optimiser l’accès aux données
Comment répondre aux besoins et définir les réponses informatiques optimales ?
Le multidimensionnel, ROLAP, MOLAP ou Hybride : les critères de choix, les évolutions futures.
Le multidimensionnel In-Memory.
Organiser son Data Lake. Construire les Datalabs.
Appliquer une normalisation décisionnelle à vos modèles en étoile.
 Mesurer la valeur du SID
Faire de son SID un levier de la stratégie d’entreprise.
Réunir les cas d’usage en process décisionnels.
Urbanisation du SID : éviter trop de traitements et des couches sémantiques surchargées.
Identifier les zones éligibles au Cloud Computing.
Cartographier son SID pour lier finalité d’usage et données utilisées pour le RGPD.
Définir les critères d’efficacité d’un SID.
Piloter la valeur des données.
 
Big Data en mode industriel
Principaux types de cas d’usage.
Problème de l’industrialisation des projets Big Data.
Check-list des recommandations.
Analytique – prédictif temps réel et streaming (CEP Complex Event Processing).
 Etat de l’art des outils décisionnels
Lier ou fusionner son Data Lake et son Datawarehouse pour créer la Data Factory.
Panorama des suites décisionnelles : SAS, Microsoft, SAP B.O…
Degré d’intégration du mode découverte, de l’analytique et de la data visualisation.
ETL. Outils multidimensionnels. Déploiement Web.
Big Data intégré au SID. BD NoSQL. BD NewSQL. Cohabitation entre les différentes Bases de Données.
Analyse en mémoire. Appliance ou Commodity Hardware.
Positionnement de l’écosystème Hadoop dans l’analyse du comportement client.
Basculer le SID sur une BD NoSQL, NewSQL ou intégrer les approches ?
Combiner une solution Agile de data-discovery et des capacités d’industrialisation de la BI.
Etude de cas
Déterminer votre trajectoire d’évolution vers une architecture intégrée.
 Opportunité et création de valeur pour l’entreprise
Evaluer la valeur ajoutée pour l’entreprise et la conduite du changement utile.
Gérer son portefeuille de projets, les prioriser. Critères de lotissement.
Spécificités d’un projet décisionnel et d’un projet Big Data.
Techniques d’analyse de besoin en décisionnel : pièges à éviter.
Comment évaluer la complexité, la maturité des besoins ?
Conduire le passage du décisionnel classique au mixte classique-analytique en mode libre.
Organisation de la gouvernance : équipes – process – données
Différents acteurs et rôles respectifs. Nouvelle relation entre métiers et IT.
Leviers de la BI découverte, du Big Data et de la Datascience.
Positionner le décisionnel au sein de l’entreprise. Organiser la gouvernance, la cohérence globale des données.
Créer une organisation cohérente et pluridisciplinaire.
Préserver l’autonomie des utilisateurs. Gérer la réactivité.
Intégrer les métiers dans le pilotage de la valeur : données et cas d’usages.
Organiser la Data Factory. Administrer les composants du SID.
Garantir la fiabilité des données et des informations.
Mettre en place le processus de la gestion de la qualité et de la véracité.
Définir les contrôles qualité minimum. Définir le phasing des contrôles.
Impact de la réglementation RGPD sur la sécurité d’accès aux données.
 

SESSIONS PROGRAMMEES
 Accès au calendrier
 
VALIDATION

PEDAGOGIE
Alternance d’exposés, de démonstrations et d’études de cas
INTERVENANTS
Spécialiste aide à la décision

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2.302 € TTC
Horaires : 9h – 17h30
 

Durée: