Description
Ce programme de formation vise à initier les participants à la business intelligence et à la modélisation de données à travers l'utilisation de la plateforme Microsoft Business Intelligence. Les apprenants découvriront la création de bases de données multidimensionnelles, l'analyse multidimensionnelle, la configuration des dimensions et des mesures, ainsi que les fondamentaux du langage MDX. De plus, le programme aborde la mise en œuvre d'indicateurs clés de performance et l'utilisation de modèles de données tabulaires avec DAX. Ce cours s'adresse aux professionnels souhaitant renforcer leurs compétences en analyse de données et
Objectifs
- Décrire les composants, l'architecture et la nature de la solution BI (Business Intelligence)
- Créer une base de données multidimensionnelle avec Analysis Services
- Mettre en oeuvre les dimensions dans un cube
- Mettre en oeuvre les mesures et les groupes de mesure dans un cube
- Utiliser la syntaxe MDX
- Personnaliser un cube
- Mettre en oeuvre une base de données tabulaire
- Utiliser le Data Mining pour l'analyse prédictive.
Récapitulatif
Public
Administrateurs et développeurs souhaitant en oeuvre une solution de Business Intelligence
Prérequis
Avoir suivi la formation "SQL Server 2016 - Ecrire des requêtes de données avec Transact-SQL" ou avoir des connaissances équivalentes
Avoir une bonne expérience sur SQL Server
Méthodes et modalités pédagogiques
Formation réalisée en Présentiel, Distanciel ou Dual-Learning selon la formule retenue.
Moyens et supports pédagogiques
Mise à disposition d'un poste de travail sur nos formations en Présentiel.
Mise à disposition de nos environnements de visio sur nos formations en Distanciel
Remise d'une documentation pédagogique numérique pendant la formation
La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques et de réflexions
Dans le cas d'une formation sur site Entreprise, le client s'engage à avoir toutes les ressources pédagogiques nécessaires (salle, équipements, accès internet, TV ou Paperboard...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation
Modalités de suivi et d'évaluations
Auto-positionnement des stagiaires avant la formation
Émargement des stagiaires et formateur par 1/2 journée
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Questionnaire de satisfaction à chaud et à froid à l'issue de la formation
Programme détaillé
Introduction à la business intelligence et à la modélisation de données
Introduction à la business intelligence
- Plateforme Microsoft Business Intelligence
- Créer des bases de données multidimensionnelles
Introduction à l'analyse multidimensionnelle
- Créer des sources de données et des vues de source de données
- Créer un cube
- Vue d'ensemble de la sécurité d'un cube
- Travailler avec des cubes et des dimensions
Configurer les dimensions
- Définir les hiérarchies des attributs
- Trier et regrouper des attributs
- Travailler avec les mesures et les groupes de mesures
Travailler avec les mesures
- Travailler avec les groupes de mesures
- Introduction à MDX
Les fondamentaux de MDX
- Ajouter des calculs à un cube
- Utiliser MDX pour effectuer des requêtes sur un cube
- Personnaliser les fonctionnalités d'un cube
Mettre en œuvre les indicateurs clés de performance
- Mettre en oeuvre les actions
- Mettre en oeuvre les perspectives
- Mettre en oeuvre les traductions
- Mise en oeuvre d'un modèle de données tabulaires
Introduction aux modèles de données tabulaires
- Créer un modèle de données tabulaires
- Utiliser le modèle tabulaire Analysis Services dans une solution BI d'entreprise
- Introduction à DAX (Data Analysis Expression)
Les fondamentaux de DAX
- Utiliser DAX pour créer des colonnes calculées et des mesures dans un modèle de données tabulaires
- Améliorer l'analyse prévisionnelle avec Data Mining
Vue d'ensemble du data mining
- Utiliser l'add-in Data Mining pour Excel
- Créer une solution de Data Mining personnalisée
- Valider un modèle de Data Mining
- Connecter et utiliser un modèle de Data Mining