Agile Data Warehouse & BI avec PwC Academy

Objectifs pédagogiques

Comprendre les concepts clés du Datewarehouse et de la Business Intelligence
Savoir mettre en œuvre les méthodes et bonnes pratiques issues des ouvrages de référence (DMBOK, Agile Data Warehousing for the Enterprise, …) et de nos expériences terrain
Connaître et bénéficier des clés de connaissance pour mettre en œuvre des solutions de stockage adaptées aux finalités
Connaître les bonnes pratiques de modélisation de données - Bénéficier d'une connaissance technique des architectures de stockage les plus courantes pour la Business Intelligence et leurs spécificités
Savoir mettre en œuvre un projet de Data Warehouse et de Business Intelligence à l'heure de l'agilité à l'échelle dans les entreprises
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Introduction & Goals
• Welcome Coffee
• Warm-up, roundtable
Data Warehouse and BI basics
• Key concepts the Why and the What
• Types of Analytics Self Service BI
• Data Warehouse, Datamarts and Datalake
• Data Warehousing architecture layers and patterns Inmon Kimball)
• Logical Data Warehouse, Lakehouse, Data Fabric
Data Warehouse Data Modeling
• Relation modeling
• Dimensional modeling (facts, dimensions, hierarchy, SCD, etc.)
• Data Vault modeling
Data Warehouse Development Methodology
• Business alignment
• Waterfall, iterative methodology
• Introducing agility
• Dealing with high volumes and performance constraints
• Anticipating different types of analytics use cases
• Roles and responsibilities
• Lessons learnt in other contexts and environments (benchmark)
Adherence with Data Governance & Data Management practices
• Metadata Management
• Reference and Master Data Management
• Data Quality Management
• Data Governance Operating Model
• Data Sharing
Impacts of AI Generative AI in Data Warehouse and BI
Wrap-up - Concluding Remarks
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