Comment réussir le passage de l’infocentre au Data Warehouse ? Comment construire un modèle de données multidimensionnel à partir des besoins des utilisateurs ? Quelle architecture logicielle retenir ? Quelle technologie cliente utiliser, pour quels besoins ? Quels sont les enjeux du portail décisionnel ? Comment organiser les flux d’administration de données ? Quelle démarche adopter ? Les acteurs du projet décisionnel et leurs rôles. Un sevice conseil centré sur l’expérience pratique qui vous donnera aussi une première approche de la modélisation « en étoile ».

Principes d’architecture

• Au-delà de l’infocentre

Comment s’appuyer sur l’expérience infocentre pour construire le Data Warehouse. Les méthodes pour contourner les limites de l’infocentre. Les raisons techniques et culturelles qui conduisent au Data Warehouse.

• Les notions fondamentales

Les caractéristiques des nouveaux projets d’aide à la décision. En quoi un Data Warehouse est-il un projet de gestion de flux. L’importance de la sémantique des données. Le rôle de l’utilisateur fonctionnel. Comment anticiper les impacts organisationnels.

• Les modèles de déploiement

Data Marts, Operational Data Store, Data Warehouse : comment choisir l’architecture technique évolutive la mieux adaptée. Les solutions apportées par l’architecture technique et fonctionnelle du Data Warehouse.

• Le méta dictionnaire

Référentiel technique, dictionnaire fonctionnel et documentation utilisateur : les enjeux sémantiques d’un Data Warehouse.

• La gestion des flux

La capture des données sources, les règles de transformation, l’alimentation du Data Warehouse, l’administration et le suivi de la solution opérationnelle. L’importance de la gestion des flux au sein du projet.

Les techniques disponibles

• Les outils côté serveur

Les dernières évolutions techniques des SGBDR dans le domaine du décisionnel. Les facteurs différenciateurs des outils d’alimentation du Data Warehouse. Le panorama et la typologie des solutions du marché : ETI, Genio, Data Stage, Sagent, Informatica, MS DTS, Sunopsis, OWB, ...

• Les outils côté client

BusinessObjects, Impromptu, Brio, ... Les facteurs clés de la mise en oeuvre des outils de requête. Les risques lors du déploiement et les solutions pour les maîtriser.

• Les outils d’analyse OLAP

Les outils d’analyse côté serveur et côté client : limites et points forts. Multidimensionnel OLAP (MOLAP) ou relationnel OLAP (ROLAP), comment choisir. Les performances attendues des bases de données dédiées à l’analyse. La cohabitation du relationnel et du multidimensionnel.

• Le Data Mining

Statistiques, réseaux de neurones, arbres de décision, algorithmes génétiques... Comment les techniques pointues de Data Mining permettent-elles de répondre à des préoccupations pragmatiques de découverte et de gestion des connaissances. Panorama et typologie des solutions du marché.

• Le Portail décisionnel

Les défis relevés par l’architecture Web dans le contexte de déploiement à grande échelle. Les pré-requis techniques et fonctionnels.

• L’architecture et les composants du Web décisionnel : le navigateur, HTML, les middlewares et serveurs HTTP, les interfaces. Panorama des solutions aujourd’hui opérationnelles.

• A quels utilisateurs s’adresse-t-on ? Les nouvelles opportunités. Le "push" ou le Web proactif. Comment assurer la pérennité des choix ?

La démarche de construction

• Le recueil des besoins utilisateurs

Influence du domaine fonctionnel et des utilisateurs pilotes sur l’organisation du projet et sur la démarche sémantique. Le recueil pragmatique des besoins, par nature évolutifs. Les différents types de besoins. L’organisation de la cible fonctionnelle du Data Warehouse en Activités, Métiers, Domaines et Périmètres.

• La modélisation d’un périmètre fonctionnel

La démarche générique pour la prise en compte des besoins utilisateurs sur un périmètre fonctionnel. La modélisation des bases de données : le modèle en étoile. La gestion des agrégats et de la stabilité du périmètre fonctionnel. Comment formaliser les besoins utilisateurs pour modéliser la base de données.

• Le projet pilote du Data Warehouse

Le choix d’une pépite fonctionnelle pour le projet pilote. Le rôle du Chef de projet et des membres du Groupe de projet Utilisateurs. L’intégration des acteurs de l’infocentre dans le projet Data Warehouse : organisation et outils. La maquette de l’environnement utilisateur dans un contexte d’aide à la décision. L’intégration de plusieurs outils clients (requête, analyse) : avantages et dangers. Les écueils les plus fréquemment rencontrés, les solutions déployées. Le transfert de compétences vers les utilisateurs, les informaticiens. L’importance fondamentale du projet pilote dans la démarche projet Data Warehouse.

• Le déploiement des périmètres fonctionnels

L’intégration par itération fonctionnelle de l’ensemble des besoins utilisateurs. Les acteurs et leurs rôles dans la standardisation de la démarche générique utilisée pour le projet pilote. Les principes de déploiement vers l’ensemble des utilisateurs cibles.