Formation Business Intelligence : Architectures fonctionnelle et technique
Objectifs :
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux des architectures BI
Identifier les composants fonctionnels et techniques d’un système décisionnel
Différencier Data Warehouse, Data Lake, Data Mart
Comprendre les flux de données (ETL/ELT)
Choisir une architecture BI adaptée aux besoins métiers
Dialoguer efficacement avec les équipes IT et data
Anticiper les enjeux de performance, sécurité et scalabilité
Chefs de projet BI / Data
Responsables SI
Data analysts et data engineers débutants
Consultants BI
Architectes fonctionnels
Responsables métiers impliqués dans des projets BI
Cadres techniques des administrations et entreprises
Connaissances de base en informatique ou systèmes d’information
Notions générales de bases de données appréciées
Compréhension des enjeux de reporting et d’analyse
Aucune expertise avancée requise
Format : présentiel ou à distance
Durée : 2 jours
Prix : 1 500 € HT
Programme
Rôle de la BI dans le SI
BI, Analytics, Big Data : différences
Positionnement de la BI dans l’architecture globale
Vue d’ensemble d’un système décisionnel
Couches fonctionnelles :
Sources de données
Intégration des données
Stockage décisionnel
Restitution et analyse
Rôles des acteurs métiers et IT
Cas pratique
Schématisation d’une architecture BI fonctionnelle
Données internes (ERP, CRM, SIRH)
Données externes (open data, API)
Données structurées / non structurées
Problématiques de qualité et de volumétrie
Principes ETL vs ELT
Orchestration des flux
Fréquences d’alimentation
Gestion des erreurs et de la qualité des données
Étude de cas
Choix ETL vs ELT selon un contexte
Data Warehouse
Data Mart
Data Lake
Architectures hybrides
Modélisation décisionnelle (étoile, flocon)
Cas pratique
Choix du type de stockage selon les usages
Rôle de la couche sémantique
Modèles de données analytiques
Centralisation de la logique métier
Impacts sur la performance et la gouvernance
Panorama des outils BI (Power BI, Tableau, Qlik)
Reporting vs exploration vs data discovery
Self-service BI
Sécurité et gestion des accès
Cas pratique
Sélection d’un outil BI selon des critères techniques et métiers
Performance et scalabilité
Sécurité et conformité (RGPD)
Cloud vs On-Premise
Maintenance et évolutivité
- Risques à considérer
Tendances : BI augmentée, temps réel
Livrables et documentations fournis :
Support de formation
- Attestation de formation
Schémas d’architectures BI types
Grille de choix technologiques
Checklists bonnes pratiques
Études de cas
