Data Warehouse versus Big Data

Les méthodes de mises en oeuvre d’un Data Warehouse sont aujourd’hui industrialisées. Le DWH s’intègre parfaitement dans la chaine décisionnelle, toutefois le Big Data apporte de nouvelles fonctionnalités qu’il n’est pas évident d’ajouter en conservant l’interopérabilité et la sécurité de l’architecture. Ce séminaire a pour but de revenir sur les fondamentaux des méthodes de conception du DWH et Big Data, et de proposer des intégrations mixtes afin de constituer le moteur de la chaine décisionnelle.

Les aspects visualisation et reporting des données sont abordés lors du séminaire.

Le séminaire se déroule sur 2 ou 3 jours (selon la formule) au centre de Paris

Durée et Coût de la formation : 2 jours – Nous consulter

Organisation

Le séminaire se déroule au centre de Paris dans un environnement convivial. Le déjeuner et les pauses sont comprises.

Objectifs pédagogiques

Ce séminaire s’adresse aux CDO et aux CP AMOA qui désirent avoir une synthèse des enjeux et obtenir des réponses concrètes pour mettre en oeuvre le décisionnel et le Data Mining en grosse volumétrie.

Sommaire

  • Rappel sur les enjeux du décisionnel et du prévisionnel
  • La conception d’un Data Warehouse
  • Introduction aux enjeux du Big Data et du Data Lake
  • Quels outils et quelle architecture
  • Proposer une démarche mixte DWH/Big Data
  • Synthèse et revue des offres logicielles

Participants

Ce séminaire s’adresse aux chefs de projet ainsi qu’aux MOA impliquées dans un projet de pilotage décisionnel et Big Data.

Pré-requis

Une connaissance des besoins métier du décisionnel

Cas pratique traité

Le séminaire MDM s’appuie sur un exemple de mise en oeuvre d’une solution MDM décrite sous les angles de l’organisation du projet, de la sélection des sources, des processus de mise à jour et de l’implémentation technique.