Formation Système business intelligence (BI)

OBJECTIF GÉNÉRAL DE LA FORMATION

Cette formation vise à permettre aux apprenants de maîtriser les principes fondamentaux de la Business Intelligence afin de concevoir, mettre en place et exploiter un système BI performant.

À l’issue de la formation, ils seront capables de transformer des données brutes en informations fiables et utiles pour la prise de décision stratégique, tout en assurant la qualité, la sécurité et la pérennité du système.

OBJECTIFS SPÉCIFIQUES

À la fin de cette formation, les apprenants seront capables de :

• Comprendre les fondations et l’architecture d’un système BI robuste
• Concevoir des modèles de données adaptés aux besoins métiers
• Identifier et utiliser efficacement les différents environnements d’un système BI
• Mettre en œuvre les processus de collecte, de transport et de transformation des données (ETL)
• Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données
• Structurer et sécuriser un système BI pour en assurer la durabilité
• Créer des tableaux de bord et indicateurs pertinents pour l’aide à la décision
• Exploiter les données pour produire des analyses stratégiques
• Évaluer et valider la compréhension globale d’un système BI complet

CONTENU DÉTAILLÉ DE LA FORMATION

Module 1 – Fondamentaux de la BI et architecture moderne

Contenu théorique

• Définition de la Business Intelligence, enjeux et composants clés
• Cycle de vie des données : de la collecte à la prise de décision
• Architectures modernes : Data Warehouse, Data Lake et Lakehouse
• Différences entre systèmes OLTP et OLAP
• Approche orientée métier : besoins business → KPI → modélisation → visualisation

Mise en pratique

• Cartographie des sources de données de l’entreprise AgroMarket
• Identification des KPI stratégiques : chiffre d’affaires, marge, panier moyen

Module 2 – Modélisation décisionnelle et conception des données

Contenu théorique

• Modélisation Kimball : schéma en étoile et en flocon
• Tables de faits, dimensions et gestion de la granularité
• Gestion des dimensions lentes (SCD Type 1, 2 et 3)
• Introduction au Data Vault : hubs, links et satellites
• Master Data Management (MDM) et gouvernance des données
• Création et gestion d’un dictionnaire de données
• Bonnes pratiques pour optimiser les performances

Mise en pratique

• Conception d’un modèle en étoile pour AgroMarket
• Création des tables : ventes, clients, produits, dates et régions
• Élaboration d’un dictionnaire de données et définition des KPI
• Mise en place d’un mini Data Vault pour la gestion des clients

Module 3 – Data Warehouse, Data Lake et Lakehouse

Contenu théorique

• Data Warehouse : stockage structuré pour l’analyse
• Data Lake : stockage flexible des données brutes
• Lakehouse : convergence des architectures modernes
• Organisation des données : raw, curated, semantic layer
• Optimisation : partitionnement, indexation et structuration

Mise en pratique

• Création d’un Data Warehouse avec des tables SQL
• Mise en place d’un Data Lake structuré (raw, silver, gold)
• Organisation d’un environnement Lakehouse pour AgroMarket

Module 4 – ETL et ELT : intégration et transformation des données

Contenu théorique

• Différences entre ETL et ELT et cas d’usage
• Présentation des outils : SSIS, Talend, Airflow, Azure Data Factory, dbt, Pentaho
• Construction de pipelines de données
• Orchestration et planification des traitements
• Gestion des erreurs et reprise sur incident

Mise en pratique

• Mise en place d’un pipeline ETL complet (CSV → Data Lake → Data Warehouse)
• Automatisation des traitements et génération de logs
• Simulation et correction d’erreurs dans les flux de données

Module 5 – Qualité des données et monitoring

Contenu théorique

• Dimensions de la Data Quality
• Tests automatisés : unicité, fraîcheur, cohérence, complétude
• Introduction à la Data Observability
• Mise en place du monitoring et des alertes

Mise en pratique

• Création de tests de validation automatique
• Détection des anomalies (doublons, données manquantes)
• Mise en place d’un système d’alertes
• Production d’un rapport de qualité des données

Module 6 – Gouvernance des données et sécurité

Contenu théorique

• Rôles clés : Data Owner, Data Steward, Analyst, Data Engineer
• Gestion des accès et sécurité (RLS, logs)
• Catalogue de données et gestion des métadonnées
• Documentation et versioning
• Notion de source unique de vérité (SSOT)

Mise en pratique

• Création d’un catalogue de données pour AgroMarket
• Définition des rôles et des droits d’accès
• Documentation complète de l’architecture BI

Module 7 – Visualisation des données et dashboards

Contenu théorique

• Bonnes pratiques de data visualisation
• Storytelling analytique
• Mise en forme des KPI
• Types de dashboards : exécutif, opérationnel, analytique

Mise en pratique

• Création d’un dashboard complet (Power BI, Tableau ou autre outil)
• Mise en place de filtres, drill-down et indicateurs clés
• Conception de vues adaptées aux dirigeants et aux équipes opérationnelles

Module 8 – Projet final : mise en situation réelle

Livrables attendus

• Architecture BI complète
• Modélisation des données (schéma en étoile ou Data Vault)
• Pipelines ETL/ELT fonctionnels
• Tests de qualité des données
• Data Warehouse opérationnel
• Dashboard final interactif
• Documentation technique
• Présentation orale du projet

Compétences acquises à l’issue de la formation

À la fin de cette formation en Business Intelligence, vous serez capable de :

• Concevoir et déployer un système BI complet
• Modéliser des données avec les approches Kimball et Data Vault
• Mettre en place un Data Warehouse performant
• Automatiser les flux de données avec des pipelines ETL/ELT
• Assurer la qualité et la fiabilité des données
• Mettre en œuvre une gouvernance des données efficace
• Créer des tableaux de bord stratégiques et interactifs
• Comprendre et maîtriser l’ensemble des composants d’un système BI moderne