Formation Modélisation en étoile : de la conception à la mise en œuvre dans un data warehouse.

Programme de formation Modélisation en étoile : de la conception à la mise en œuvre dans un data warehouse.

Module 1 — Fondamentaux du décisionnel et positionnement du modèle en étoile

Finalité d’un SI décisionnel dans le contexte actuel
OLTP vs OLAP, normalisation vs dénormalisation
Data warehouse, ODS/Staging, datamarts : rôles et interactions
Approches Kimball vs Inmon : repères et impacts sur la modélisation
Critères de qualité d’un data warehouse, métadonnées et référentiels

Module 2 — Concepts clés de la modélisation en étoile

Faits, dimensions, axes d’analyse et hiérarchies
Granularité et règles d’agrégation
Variantes : flocon, galaxie, approches alternatives de modélisation
Bonnes pratiques de conception et pièges courants

Module 3 — Recueil du besoin et cadrage fonctionnel

Organisation et synthèse des interviews utilisateurs
Identification des processus métiers à modéliser
Traduction du cahier des charges en vues d’analyse
Sélection des dimensions d’analyse et des mesures pertinentes
Outils de modélisation pour formaliser les livrables

Module 4 — Conception du macro-modèle en étoile

Définition des tables de faits et des dimensions associées
Construction des hiérarchies et des niveaux d’analyse
Croisements mesures/dimensions et grain du fait
Règles d’agrégation et cohérence sémantique
Restitution du macro-modèle et validation avec les métiers

Module 5 — Gestion de l’évolution et de la qualité des données

Dimensions à évolution lente/rapide (SCD) et gestion des nomenclatures
Clés de substitution, dimensions dégénérées, valeurs « inconnu/non renseigné »
Qualité et fiabilité des données : contrôles et traçabilité
Impacts des changements sur le modèle et stratégies d’adaptation

Module 6 — Cadre projet et cycle de vie décisionnel

Méthodes Kimball/Inmon appliquées au déroulé projet
Acteurs, livrables et gouvernance
Recueil des besoins, exigences techniques et organisationnelles
Priorisation, périmètre pilote et gestion des historiques
De l’implémentation à la maintenance évolutive

Module 7 — Performance et optimisation physique

Estimation des volumes et capacité de stockage
Limitation de la taille des dimensions, pré-agrégations ciblées
Optimisation des requêtes : index, partitionnement, statistiques
Dimensions techniques et traçabilité des faits

Module 8 — Alimentation et restitution

Contraintes des systèmes sources et rôle de l’ODS/Staging
Types de chargements : complet, delta, stock
Étapes, règles et prérequis d’ETL/ELT ; gestion des rejets et multi-sources
Panorama des outils de restitution et bonnes pratiques d’exploration
Ajustements du modèle pour le reporting et la navigation analytique

Module 9 — Synthèse et bonnes pratiques

Ce qu’il faut retenir et erreurs à éviter
Check-list de validation d’un modèle en étoile
Pistes pour aller plus loin (industrialisation, gouvernance, évolutivité)