Formation modélisation en étoile

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• Principes de la modélisation en étoile
• Modélisation des agrégats et des indicateurs
• Alimentation d'un modèle en étoile
• Restitution des informations d'un modèle en étoile

Maîtres d'ouvrage et maîtres d'œuvre, responsables des systèmes décisionnels, responsables informatiques, responsables des études, architectes de systèmes d'information, chefs de projets, toute personne impliquée par la conception et la mise en œuvre d'un environnement d'aide à la décision.

Connaissances de base de l'analyse décisionnelle et des SGBD relationnelles.

Principes de la modélisation en étoile

Les enjeux stratégiques

- Le lien fort entre la modélisation en étoile et le Data Warehouse. Le modèle en étoile : point de convergence des besoins métier. La modélisation en étoile, réponse efficace aux besoins d'analyse et aux besoins de reporting. Quelles pratiques de modélisation ont été mises en œuvre par les infocentres ? Pourquoi ont-elles contribué à l'échec de certains d'entre eux ?

Les notions fondamentales

- Les différences fondamentales entre le modèle en étoile et les modèles traditionnels. Les principes de la modélisation relationnelle et leur respect par le modèle en étoile. Démarche de modélisation en étoile. Pourquoi la compréhension des processus métier est incontournable pour pratiquer le modèle en étoile ? Les règles de conception d'un modèle en étoile.

Les concepts pratiques

- Qu'est-ce qu'une étoile ? Que représente-t-elle ? Qu'est-ce qu'un fait, une dimension ou un axe d'analyse ? Comment découlent-ils directement de l'expression métier de la maîtrise d'ouvrage ? Comment distinguer une information chiffrée d'une information référentielle ? Comment faire la différence entre un modèle dit " en étoile " et " un vrai " modèle en étoile ? Comment, à partir du modèle de données, acquérir une vision pratique et critique sur le projet décisionnel ?

Les points critiques

- Gestion de l'évolution des référentiels et le changement des nomenclatures. Les alternatives de modélisation, lesquelles sont pertinentes ? Le modèle en flocon ? Le modèle hybride ? Faut-il mettre à jour les faits ? Pourquoi la bibliographie autour de la modélisation en étoile peut être source de confusion ? Gestion de la performance des requêtes. Anticipation des évolutions du modèle de données. Comment estimer la volumétrie de l'entrepôt ?

Modélisation des agrégats et des indicateurs

Le besoin de décision d'abord

- L'évolution des besoins de décision : analyse de processus plutôt que reporting agrégé et figé. Comment distinguer un besoin de reporting d'un besoin d'analyse ? Comment recentrer les besoins des utilisateurs autour du modèle d'information ? Modélisation des agrégats fonctionnels pour héberger les données opérationnelles et les indicateurs de synthèse. Exemples de documents à utiliser pour spécifier les besoins d'analyse et de reporting.

Les aspects organisationnels

- La modélisation en étoile au cœur de la démarche de collaboration entre maîtrise d'ouvrage et maîtrise d'œuvre. Organisation de l'évolution des besoins métier. Profils maîtrise d'ouvrage maîtrise d'œuvre à faire intervenir lors de la modélisation. Rôle des experts métier, lesquels choisir ? Pourquoi un sponsor fonctionnel pour le projet ?

Les pièges à éviter

- Face à l'évolution rapide et permanente des besoins de décision, quand modéliser un agrégat ? Pourquoi le principe d'agrégation sous forme de " photos " peut s'avérer dangereux sur le plan technique et inadapté sur le plan fonctionnel ? Comment éviter le foisonnement des tables agrégées dans le modèle de données ?

Alimentation d'un modèle en étoile

Ce qu'il faut savoir

- Les solutions d'alimentation disponibles sur le marché. Faut-il acquérir un outil d'alimentation ? Les modules des outils d'alimentation s'inscrivant dans l'état de l'art du Data Warehousing. Organisation du projet d'alimentation : les " repository ", les tables, les transformations, les objets, les flux, les connexions, les agrégations…  Alimentation des étoiles multisources de données.

- Comment spécifier l'alimentation d'une dimension et quelles stratégies utiliser ? Alimentation d'un fait. Utilisation d'un ODS (Operational Data Store). L'organisation des traitements dans la DSA (Data Staging Area). Mise en place des principes de " l'axe dynamique " et de " la fiche inconnue ". Ordonnancement des flux d'alimentation des étoiles de détail, des agrégats et des indicateurs. Fiabiliser les données contenues dans le Data Warehouse.

Les pièges à éviter

- Comment faire rapidement la différence entre l'analytique et le " systématique automatique ".

Restitution des informations d'un modèle en étoile

Ce qu'il faut savoir

- La restitution : le projet dans le projet. Les outils décisionnels au service des fonctionnels. Quand utiliser un outil de requête ? Quand passer à un outil " OLAP " d'analyse multidimensionnelle ? Quelle démarche adopter pour le projet de restitution. Les métadonnées d'un rapport.

Les pièges à éviter

- Pourquoi les outils de requête peuvent devenir dangereux pour le projet ? Comment organiser la navigation entre le niveau agrégé et le niveau détaillé des informations ? Valeur ajoutée et écueils pour la mise en place d'un portail décisionnel.