Business intelligence et big data

Cet UE propose une introduction à l’informatique décisionnelle et aux défis des données massives. Le but de ce module est d’être capable de mettre en place un système décisionnel à des fins d’analyse tout en répondant au besoin de performance des requêtes décisionnelles dans le contexte des données massives.

• Principales notions liées à l’informatique décisionnelle et aux données massives : entrepôt de données, datamart, OLAP, processus ETL, caractéristiques des données massives.
• Modélisation d’un entrepôt de données : modélisation multidimensionnelle, hypercube OLAP, stockage ROLAP, MOLAP et HOLAP, schéma en étoile et flocon de neige.
• Interrogation d’un entrepôt de données : algèbre OLAP, extension SQL pour OLAP.
• Optimisation de requêtes : plan d’exécution, index, vue matérialisée, partitionnement.
• Fouille de données : règle d’association, recommandation et clustering.

Avoir suivi un cours d'introduction aux bases de données (conception, modèle relationnel, normalisation, SQL).

• Notions principales : entrepôt de données, datamart, OLAP, processus ETL, caractéristiques des données massives.
• Modélisation multidimensionnelle : faits, dimensions, hypercube OLAP, stockage ROLAP, MOLAP et HOLAP, schéma en étoile et flocon de neige.
• Processus ETL : extraction, transformation, nettoyage, chargement des données, notion de référentiel et métadonnées.
• Requêtes OLAP : algèbre OLAP (drill-down, pivot, etc.), extension SQL pour OLAP.
• Optimisation de requêtes : index btree, bitmap, bitmap de jointure, vue matérialisée, partitionnement.
• Fouille de données : règle d’association, recommandation et clustering.

Mettre en place un système décisionnel permettant de regrouper les données d'une entreprise à des fins d'analyse :

• concevoir et implémenter un entrepôt de données ;
• définir le processus ETL permettant de peupler un entrepôt de données.

Exploiter un système décisionnel :

• définir des requêtes OLAP pour interroger un entrepôt de données ;
• faire du reporting afin d'afficher les résultats de requêtes OLAP sous une forme adaptée ;
• utiliser différents algorithmes de fouilles de données pour répondre à différents besoins d'analyse.

Répondre au besoin de performance des requêtes décisionnelles :

• analyser le plan d'exécution d'une requête ;
• définir des structures d'optimisation adaptées pour optimiser une ou plusieurs requêtes.