Une approche centrée sur le cycle de vie dimensionnel

Le marché du data warehouse a dépassé le stade des balbutiements. Rien qu'aux Etats-Unis, plus d'un millier d'entrepôts de données de toutes sortes sont opérationnels et en perpétuelle évolution, pour répondre aux besoins des organisations qu'ils servent. L'approche centrée sur le cycle de vie dimensionnel remplace la perspective statique qui prévalait il y a quelques années.

Cet ouvrage aborde de façon approfondie les techniques de modélisation dimensionnelle et l'architecture en bus décisionnel qui permettent de répondre aux besoins d'évolutivité des data warehouses aujourd'hui.

Conduire un projet de data warehouse

Véritable <> alimenté par les 25 années d'expertise de Ralph Kimball dans le domaine du data warehouse, cet ouvrage met à la disposition des décideurs tout un ensemble d'outils et de techniques pour concevoir, développer et déployer un data warehouse au sein d'une grande entreprise. Avec une approche résolument pratique. Ralph Kimball livre dans cet ouvrage toutes les clés d'un déploiement réussi. Chacune des étapes, de l'analyse au déploiement effectif, en passant par la modélisation et la conduite de changement, s'inscrit dans le cadre d'une méthodologie claire et détaillée.

A qui s'adresse ce livre ?

Au sommaire

Le cycle de vie dimensionnel • Evolution du cycle de vie • Approche par le cycle de vie • Guide d'exploitation du cycle de vie dimensionnel • Gestion et planification du projet, définition des besoins • Définie le projet et planifier le projet • Préparation et conduite d'entretiens • Analyser les résultats • Initiation à la modélisation dimensionnelle • Assemblage des modèles dimensionnels : l'architecture en bus décisionnel • Modélisation dimensionnelle, technique de base • Cours avance de modélisation dimensionnelle • Tables dimensionnelles étendues • Tables des faits étendues • Requêtes et états ROLAP avancés • Construction de modèles dimensionnels • La méthode matricielle • Gérer le projet de modélisation dimensionnelle • Architecture technique des outils d'arrière-glan (back room) • Magasins de données de la zone de construction • Services des outils d'arrière-plan • Architecture du portail de restitution • Magasins de données du portail de restitution • Services d'accès aux données du portail de restitution • Infrastructure et métadonnées • Metadonnées et catalogue des métadonnées • Cours avancé sur l'internet et la sécurité • Architecture en composants logiciels • Gérer la sécurité dans en environnement de data warehouse • Cours avance sur les agrégats • Développer le plan des tables d'agrégats • Créer les agrégats • Administrer les agrégats • Algorithma de navigation dans les agrégats • Mise au point de la conception physique • Dafinis des conventions • Développer le modèle physique des données • Elabores le plan d'indexation initial • Concevoir et construire la base de données • Développer la structure de stockage physique • Mettre en place un système de surveillance de l'utilisation • Préparation des données (data staging) • Vue d'ensemble de la préparation des données • Préparation des tables dimensionnelles • Chargements de tables des faits et opérations sur le data warehouse • Quaité et nettoyage des données • Construction des applications utilisateur • Rôle de l'application utilisateur • Spécification des applications utilisateur • Développement des applications utilisateur • Planification du déploiement • Aptitude à l'instaliation (...) de travail • Développer la stratégie de formation des utilisateurs • Développer une strate (...) aux utilisateur • Développer la structure de déploiement • Documenter la stratégie (...) • Maintenance et croissance du data warehouse • Gérer l'environnement de data (...) existant • Préparation de la croissance et de l'évolution du data warehouse • Hiérarchiser les priorités des apportunités de croissance et d'évolution.