Formation Responsable Business Intelligence

Leçon 1 • Définir le Business Intelligence

Couvre le périmètre, l'histoire et les composantes fondamentales de la BI en tant que discipline. Fournit la base conceptuelle pour tous les chapitres suivants.

Leçon 2 • Types et sources de données

Examine les données structurées, semi-structurées et non structurées ainsi que leurs origines. Relie la variété des données aux décisions de conception du pipeline de BI.

Leçon 3 • Valeur organisationnelle de la BI

Analyse comment la BI crée une valeur commerciale mesurable dans toutes les fonctions. Prépare les apprenants à justifier les investissements en BI auprès des parties prenantes.

Leçon 1 • Concepts de l'entrepôt de données

Définit les entrepôts de données, les data marts et les magasins de données opérationnelles. Établit le vocabulaire de stockage utilisé tout au long du cours.

Leçon 2 • Techniques de modélisation dimensionnelle

Enseigne les schémas en étoile et en flocon de neige comme principaux modèles de conception pour les requêtes analytiques. Permet directement la conception de rapports et de tableaux de bord dans les chapitres suivants.

Leçon 3 • Architectures de stockage modernes

Compare les lacs de données, les lakehouses et les entrepôts cloud aux solutions sur site traditionnelles. Équipe les apprenants pour évaluer l'adéquation de l'architecture en fonction de l'échelle et du coût.

Leçon 4 • Gouvernance des données dans le stockage

Aborde la propriété, le contrôle d'accès et les politiques de conservation au niveau de la couche de stockage. Établit des habitudes de gouvernance qui s'étendent à l'ensemble du cycle de vie de la BI.

Leçon 1 • Orchestration et planification des pipelines

Présente les concepts d'orchestration de workflows, la gestion des dépendances et les modèles de planification. Permet aux apprenants de gérer de manière fiable des pipelines complexes en plusieurs étapes.

Leçon 2 • Transformation et nettoyage des données

Enseigne les transformations de standardisation, de déduplication et d'enrichissement. Améliore directement la précision des rapports et des tableaux de bord en aval.

Leçon 3 • Techniques d'extraction de données

Couvre les méthodes d'extraction complète, incrémentielle et de capture de données modifiées. Prépare les apprenants à minimiser l'impact sur les systèmes sources tout en garantissant la fraîcheur des données.

Leçon 4 • Surveillance des pipelines et contrôles de qualité

Établit des pratiques pour surveiller la santé du pipeline et appliquer des contrôles de qualité des données. Relie la fiabilité opérationnelle à des résultats de BI dignes de confiance.

Leçon 1 • Test et validation des modèles

Présente les tests unitaires, le rapprochement et les tests de régression pour les modèles de données. Renforce la confiance dans la précision du modèle avant le déploiement en production.

Leçon 2 • Définition et standardisation des indicateurs

Établit des processus pour définir, documenter et gouverner les indicateurs métier. Empêche l'incohérence des indicateurs entre les rapports et les équipes.

Leçon 3 • Dimensions à évolution lente

Couvre les types de SCD et leur impact sur la précision historique dans les modèles analytiques. Garantit que les apprenants peuvent préserver l'historique des données pour l'analyse de tendance.

Leçon 4 • Conception de la couche sémantique

Explique le rôle de la couche sémantique dans l'abstraction des données brutes en termes compréhensibles par le métier. Fait le pont entre la conception technique du stockage et les besoins de reporting des utilisateurs finaux.

Leçon 1 • Distribution et planification des rapports

Couvre la livraison automatisée des rapports, la gestion des abonnements et le contrôle d'accès. Garantit que les bons insights parviennent aux bonnes parties prenantes au bon moment.

Leçon 2 • Principes de visualisation des données

Couvre la sélection de graphiques, l'encodage visuel et les principes de charge cognitive. Ancre toutes les décisions de conception de tableaux de bord dans les meilleures pratiques perceptuelles.

Leçon 3 • Conception de KPI et de tableaux de bord prospectifs

Explique comment traduire les objectifs métier en cadres de KPI et tableaux de bord prospectifs. Relie les livrables de reporting directement à la gestion de la performance stratégique.

Leçon 4 • Activation de la BI en libre-service

Aborde comment concevoir des environnements de BI qui responsabilisent les utilisateurs non techniques. Réduit les goulots d'étranglement liés aux analystes tout en maintenant les normes de gouvernance des données.

Leçon 1 • Communiquer les résultats de l'analytique avancée

Enseigne comment traduire les sorties de modèles complexes en récits métier exploitables. Fait le pont entre les résultats techniques et la prise de décision des dirigeants.

Leçon 2 • Méthodes et applications de prévision

Présente la prévision de séries temporelles, la décomposition de tendance et la modélisation de scénarios. Soutient directement les processus de planification et de budgétisation dans l'entreprise.

Leçon 3 • Intégration du machine learning dans la BI

Explique comment les modèles de ML sont intégrés dans les pipelines et les tableaux de bord de BI. Prépare les managers à collaborer avec les équipes de science des données sur le déploiement des modèles.

Leçon 4 • Fondements statistiques pour les managers BI

Couvre les distributions, la corrélation, la régression et les tests de significativité à un niveau managérial. Permet une supervision éclairée du travail des analystes et des scientifiques des données.

Leçon 1 • Cadres de gouvernance des données

Présente les conseils de gouvernance, les rôles de gestionnaire de données et les mécanismes d'application des politiques. Établit des structures de responsabilité pour la qualité et la conformité des données.

Leçon 2 • Conformité réglementaire dans la BI

Aborde les réglementations sur la vie privée, la résidence des données et les exigences d'audit affectant les systèmes de BI. Prépare les managers à construire des environnements BI conformes dans différentes juridictions.

Leçon 3 • Gestion de la qualité des données

Définit les dimensions de la qualité des données et établit des processus de mesure et de correction. Garantit que les livrables BI sont fiables et systématiquement précis.

Leçon 4 • Élaboration d'une stratégie BI

Couvre la définition de la vision, l'évaluation des capacités et la construction de la feuille de route pour les programmes BI. Aligne l'investissement BI sur les priorités stratégiques de l'organisation.

Leçon 1 • Structure et rôles de l'équipe BI

Cartographie les archétypes d'équipe BI, les définitions de rôles et les modèles opérationnels centralisés vs fédérés. Permet aux managers de concevoir des équipes adaptées à l'échelle et à la culture de l'organisation.

Leçon 2 • Recrutement et développement des talents BI

Couvre les cadres de compétences, la conception d'entretiens et les parcours de carrière pour les professionnels de la BI. Construit un pipeline de talents qui soutient la capacité BI à long terme.

Leçon 3 • Gestion des parties prenantes pour les leaders BI

Enseigne le recueil des besoins, la gestion des attentes et la communication avec les dirigeants pour la BI. Renforce la crédibilité de l'équipe BI et son influence dans l'organisation.

Leçon 4 • Gestion de projets et de portefeuille BI

Applique les méthodes agiles et en cascade à la livraison de projets BI et à la priorisation du portefeuille. Garantit que les initiatives BI sont livrées dans le périmètre, le calendrier et le budget.