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Business Intelligence (1) - Data Warehouses

Code UE : NFE211-PAR

  • Cours
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

Responsable(s)

Faten ATIGUI

École du numérique et de l'IA

Public, conditions d’accès et prérequis

Ce cours est destiné aux auditeurs préparant le diplôme d’ingénieur en informatique option Systèmes d’information et Business Intelligence ainsi qu’à ceux inscrits au Master Informatique, parcours Systèmes d’information et Business Intelligence.

Prérequis : Bonnes connaissances en bases de données et en systèmes d'information.

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

Présence et réussite aux examens

Pour l'année universitaire 2023-2024 :

  • Nombre d'inscrits : 52
  • Taux de présence à l'évaluation : 48%
  • Taux de réussite parmi les présents : 92%

Objectifs pédagogiques

Acquérir une compréhension solide de la Business Intelligence (BI) et, plus largement, de l’ensemble des processus et composants d’une architecture décisionnelle centrée sur un entrepôt de données (Data Warehouse).
Cette UE met l’accent sur :
  • la conception d’un entrepôt de données (modélisation multidimensionnelle, faits/dimensions, granularité, historisation) ;
  • la mise en œuvre opérationnelle, avec un focus particulier sur la chaîne BI  : Data Warehouse – ETL – Data Mart – Reporting
À l’issue du module, l’auditeur est capable de définir une architecture BI, de concevoir un schéma d’entrepôt adapté aux besoins métiers et de mettre en place un flux ETL.
Remarque : pour une maîtrise complète du cycle décisionnel — de la gestion/valorisation des données jusqu’à leur analyse avancée (Data Science) — il est recommandé de suivre également le NFE212 (semestre 2), qui fait suite au NFE211 (semestre 1). 

Compétences visées

Capacité d'intégration dans une équipe de développement de système d'information décisionnel. En particulier compétences en conception et exploitation d'entrepôts de données :
  • Capacité à concevoir et implémenter la partie ETL d’un Data Warehouse
  • Capacité à concevoir et implémenter des cubes décisionnels
  • Capacité à concevoir dans sa totalité une chaîne décisionnelle
  • Capacité à mettre en œuvre une chaîne décisionnelle à l’aide des outils du marché
  • Capacité à exploiter une chaîne décisionnelle
  • Capacité à gérer l'intégration des données
  • Capacité à gérer un projet décisionnel

Mots-clés

Contenu

Introduction
  • La Business Intelligence
  • Business Intelligence et Big Data
  • Objectifs d'un entrepôt de données
  • OLAP versus OLTP
Architecture d'un entrepôt de données
  • Architecture matérialisée /architecture médiateur
  • Dualité Entrepôt / magasins, Architecture de Inmon, Architecture de Kimball
  • Data Warehouse / Data Lake
  • Les méta-données, gestion, standardisation
Modélisation multidimensionnelle
  • La modélisation multidimensionnelle, faits, dimensions, hiérarchies, indicateurs
  • Modèles OLAP, ROLAP, MOLAP 
  • Modélisation en étoile, en flocon, en constellation
  • Les dimensions à changement lent (slowly changing dimension) 

Ingénierie d'extraction et d'intégration des données
  • L’extraction des données
  • Le nettoyage des données
  • L'intégration sémantique des données
  • Le rafraichissement des données
  • Solution par outils ETL
Business intelligence et Big data 
  • Data Lake 
  • Modern Data Warehouse
  • Data Fabric
  • Data Lakehouse
Environnement technologique
  • ETL : SQL Server Integration Services (Microsoft SSIS)

Modalité d'évaluation

Examen final

Bibliographie

  • M. Jarke , M. Lenzerini, Y. Vassiliou, P. Vassiliadis : Fundamentals of datawarehouses (2d édition, Springer, 2003).
  • E. Métais : Systèmes d'aide à la décision et entrepôts de données (Encyclopedia Universalis) http://www.universalis.fr/encyclopedie/systemes-informatiques-systemes-d-aide-a-la-decision/
  • W.H. Inmon : Building the Datawarehouse
  • Kimball R, Ross M. : Entrepôts de données, guide pratique de modélisation multidimensionnelle, Vuibert 2003

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

EPN05 - Informatique
292 rue saint Martin 33.1.13B
75003 Paris
Tel :01 40 27 22 64
Florian Gau

Centre(s) d'enseignement proposant cette formation

  • Paris
    • 2025-2026 1er semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
    Comment est organisée cette formation ?
    2025-2026 1er semestre : Formation ouverte et à distance

    Dates importantes

    • Période des séances du 15/09/2025 au 17/01/2026
    • Période d'inscription : du 02/06/2025 à 10:00 au 03/11/2025 à 17:30
    • Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
    • Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF

    Précision sur la modalité pédagogique

    • Une formation ouverte et à distance (FOAD) est une formation dispensée 100% à distance, qui peut être suivie librement, à son rythme.
    • Regroupements physiques facultatifs : Aucun

    Organisation du déploiement de l'unité

    • Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)

    Modes d'animation de la formation

    • Organisation d'une séance de démarrage
    • Evaluation de la satisfaction
    • Hot line technique

    Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation

    • Documents de cours